Thèse Contrôle en Boucle Fermée à Tâches Dynamiques pour les Systèmes Sous-Actionnés et Contraints Tels que les Robots à Base Flottante H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles Direction de la thèse : Abdelaziz BENALLEGUE ORCID 0000000323167981 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-30T23:59:59 Le contrôle des systèmes robotiques à base flottante constitue l'un des défis scientifiques les plus complexes de la robotique contemporaine. Cette difficulté réside non seulement dans la forte dimensionnalité de ces systèmes, mais aussi dans la complexité intrinsèque de leur dynamique et dans la sévérité des contraintes opérationnelles. Bien que la capacité de ces robots à exécuter plusieurs tâches simultanément soit une propriété fondamentale, les exigences actuelles imposent des dynamiques de plus en plus élevées, dépassant le simple suivi géométrique pour intégrer des objectifs de vitesse et d'accélération.L'atteinte de tels niveaux de performance se heurte souvent à l'incompatibilité physique entre les tâches au sein d'un même horizon temporel. Les approches conventionnelles de synthèse de posture, conçues pour des contextes quasi-statiques, s'avèrent limitées face à ces régimes dynamiques. Il est donc impératif de développer des lois de commande en boucle fermée dédiées aux systèmes sous-actionnés et contraints, offrant des garanties théoriques de convergence, d'efficacité et de robustesse. Selon le profil et les aspirations du candidat, l'équilibre entre les développements théoriques et les validations expérimentales pourra être ajusté. Le pilotage des systèmes robotiques à base flottante (tels que les manipulateurs aériens ou les robots humanoïdes) constitue l'un des verrous technologiques les plus complexes de la robotique actuelle. Cette difficulté intrinsèque découle de la forte dimensionnalité de l'espace d'état, de la dynamique non-linéaire qui régit ces systèmes, et de la sévérité des contraintes physiques et opérationnelles (limites articulaires, saturation des actionneurs, évitement d'obstacles).

L'une des propriétés fondamentales de ces robots réside dans leur capacité à exécuter simultanément plusieurs tâches grâce à leur redondance cinématique et dynamique. Cependant, les exigences actuelles évoluent vers des scénarios de plus en plus véloces : les tâches ne se limitent plus à un simple suivi de trajectoire géométrique, mais s'expriment désormais en termes de profils de vitesse et d'accélération complexes.

Le défi majeur réside dans l'incompatibilité fréquente de ces objectifs simultanés. Les méthodes conventionnelles, souvent issues de la génération de postures statiques ou quasi-statiques, montrent leurs limites dès lors que la dynamique du système devient prépondérante. Il existe aujourd'hui un besoin crucial de concevoir des contrôleurs en boucle fermée capables de gérer des hiérarchies de tâches dynamiques pour des systèmes sous-actionnés et contraints, tout en apportant des garanties théoriques de stabilité, d'efficacité et de robustesse. L'objectif de ces travaux de recherche est de lever les verrous liés à la nature des tâches et à la dynamique envisagée. Les axes de recherche incluront notamment :

La formulation de lois de commande capables d'intégrer des contraintes strictes en temps réel.

La gestion de la priorité des tâches dans des contextes hautement dynamiques où les ressources du système sont saturées.

Le développement de preuves théoriques de convergence et de robustesse face aux incertitudes de modèle. Le travail de thèse comportera deux volets : un volet théorique, qui consiste en la synthèse de contrôleurs non linéaires capables de garantir les performances malgré la dynamique du robot et les erreurs de modèle, et un volet expérimental, qui concernera éventuellement des robots manipulateurs aériens ou des robots humanoïdes de la famille HRP disponibles au sein de l'AIST, à Tsukuba, Japon, ou au LIRMM, à Montpellier, France.

Ce sujet présente une double opportunité scientifique : il peut être orienté vers des développements plus théoriques (automatique avancée, optimisation) ou vers une approche plus expérimentale (implémentation sur une plateforme réelle), selon les affinités et les compétences du candidat retenu. Une maîtrise de la modélisation dynamique et des outils de commande en boucle fermée est indispensable.
Étudiant en M2 ou en dernière année d'école d'ingénieurs, avec de très bonnes connaissances en mécanique, en robotique et en automatique des systèmes non linéaires.