Robots hétérogènes collaboratifs sur réseaux de nouvelle génération : exploration et mesure d'environnements

Offre de thèse

Date limite de candidature

07-07-2024

Date de début de contrat

04-11-2024

Directeur de thèse

SONG Ye Qiong

Encadrement

Thèse en co-encadrement entre le LORIA et l'ANDRA. Réunion d'avancement bimensuelle, comité du suivi de thèse, rapport d'avancement annuel. Le doctorant suivra des formations proposées par l'école doctorale, complétée par des participations à des conférences et écoles thématiques.

Type de contrat

Financement d'un établissement public Français

Candidater à cette offre

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

équipe

SIMBIOT

contexte

Les robots hétérogènes équipés de capteurs multimodaux (par exemple, UAV, robots terrestres à roues et à pattes) fournissent des fonctions riches et complémentaires qui peuvent accomplir des tâches complexes de façon autonome dans des environnements inconnus. Néanmoins, l'intégration transparente des agents hétérogènes, ainsi que leur interaction et collaboration en temps réel posent encore des défis de recherche importants [Senthilkumar2012], [Bouman2020], [Tang2022]. Dans le cadre des travaux de recherche menés au sein de l'équipe SIMBIOT du LORIA autour des systèmes cyber-physiques, nous avons défini un cadre générique d'intégration de robots hétérogènes basé sur ROS 2, appelé HMAS (Heterogeneous Multi-Agent System) [Saint-Jore2023]. Nous avons démontré son efficacité à travers un scénario intégrant des drones aériens, des robots quadrupèdes et des opérateurs humains (voir https://youtu.be/iOtCCticGuk). Afin de tester ce cadre et l'étendre aux applications industrielles, en collaboration avec l'ANDRA (Agence nationale pour la gestion des déchets radioactifs), nous nous proposons de construire une solution coopérative de déplacement et de coordination de multirobots hétérogènes selon un mode multi-agents, basée sur la communication temps réel des réseaux de nouvelle génération (e.g., WiFi 7, 5G). La solution sera testée dans le laboratoire souterrain de Bure (https://meusehautemarne.andra.fr/landra-en-meusehaute-marne/installations/le-laboratoire-souterrain).

spécialité

Informatique

laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mots clés

Multi-agent, Réseaux sans fil, Apprentissage, Exploration d'environnement, Simulation/Expérimentation, Temps réel

Détail de l'offre

Il s'agit de construire une solution de collaboration multirobots hétérogènes selon un mode multi-agents sur des réseaux de nouvelle génération. Ces agents seront des systèmes mobiles automatisés / robotisés (robots quadrupèdes/multipodes, drones aériens, hybrides, et pourront évoluer au fur et à mesure des mises à disponibilité des équipements durant la thèse) reliés par des réseaux sans fils (type 5G privé ou WiFi 6E pour commencer, et WiFi 7 mesh ensuite). Cela leur permet d'échanger en temps réel leurs informations d'état et de contexte par exemple et leurs intentions, de construire et de collaborer pour former un système multi-agent.
Ils disposent de calculateurs embarqués leur donnant une autonomie de calcul mais également de capacités de calculs en bordure (Fog/Edge) augmentant ainsi leurs ressources pour des besoins de calcul intensif d'algorithmes d'IA (e.g., navigation, traitement d'images, apprentissage par renforcement).
La réalisation de ces objectifs doit se faire de manière coordonnée mais décentralisée et il s'agit de missions de surveillance, d'actions spécifiques et de campagnes de mesures scientifiques dans diverses zones cibles du laboratoire ANDRA préfigurant l'environnement de stockage final du site de Bure.

Keywords

Multi-agent, Wireless networks, Machine learning, Evironment exploration, Simulation/Experimentation, Real-time

Subject details

The aim of this PhD work is to build a multi-agent based solution for heterogeneous multi-robot collaboration on new-generation wireless networks. These agents will be automated/robotized mobile systems (e.g., quadruped/multipod robots, aerial drones, hybrids, and may evolve as equipment becomes available during the thesis) linked by wireless networks (such as private 5G or WiFi 6E to start with, and WiFi 7 mesh later). This enables them to exchange state and context information, and their intentions in real time, and to build and collaborate to form a multi-agent system. They are equipped with on-board computers, giving them computing autonomy, but also with edge computing capabilities (Fog/Edge), increasing their resources for intensive AI algorithm computing needs (e.g., navigation, image processing, reinforcement learning). These objectives are to be achieved in a coordinated but decentralized way, involving monitoring missions, specific actions and scientific measurement campaigns in various target zones of the ANDRA laboratory, prefiguring the final storage environment at the Bure site.

Profil du candidat

Bonnes connaissances en système linux, réseaux, robotique et IA (ML). Compétences fortes en programmation (Python, C/C++). Connaissance en ROS (Robotic Operating System) est un plus.

Candidate profile

Good knowledge of linux OS, computer networks, robotics and AI (ML). Strong programming skills (Python, C/C++). Knowledge on ROS (Robotic Operating System) is a plus.

Référence biblio

[Saint-Jore2023] Amaury Saint-Jore, Ye-Qiong Song, Laurent Ciarletta:
HMAS: enabling seamless collaboration between drones, quadruped robots, and human operators with efficient spatial awareness. In EUC2023, CoRR abs/2311.18394 (2023).

[Senthilkumar2012] K.S. Senthilkumar, K.K. Bharadwaj:
Multi-robot exploration and terrain coverage in an unknown environment,
In Elsevier Robotics and Autonomous Systems, Volume 60, Issue 1, 2012, https://doi.org/10.1016/j.robot.2011.09.005 .

[Tang2022] J. Tang, Y. Gao and T. L. Lam, 'Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-Robot System in Planar Coverage Tasks,' in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 4, pp. 12315-12322, Oct. 2022. https://ieeexplore.ieee.org/document/9918029

[Bouman2020] A. Bouman, M. F. Ginting, N. Alatur, M. Palieri, D. D. Fan, and T. Touma et al., “Autonomous Spot: Long-Range Autonomous Exploration of Extreme Environments with Legged Locomotion,” in 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Las Vegas, NV, USA: IEEE, Oct. 2020, pp. 2518–2525. https://arxiv.org/abs/2010.09259