Thèse Développement d'Une Architecture Prédictive pour l'Auto-Coordination des Essaims H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Technologie de Compiègne École doctorale : Sciences pour l'ingénieur Laboratoire de recherche : Heuristique et diagnostic des systèmes complexes Direction de la thèse : Pedro CASTILLO-GARCIA ORCID 0000000183248762 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-08-31T23:59:59 Les essaims de drones constituent la prochaine étape dans la recherche sur les systèmes autonomes. Cependant, à mesure que le nombre de drones augmente, la capacité à les contrôler et à assurer leur coordination devient de plus en plus complexe. L'objectif principal de ce sujet de thèse est donc de concevoir un algorithme de comportement grégaire pour un essaim de drones, qui lui permettrait de traverser un couloir aux dimensions limitées. L'algorithme développé sera conçu d'un point de vue du contrôle coopératif et un utilisant de modèles prédictifs.Description du projetLa recherche sur les essaims de drones (multi-agents), que nous proposons sera divisée en trois domaines : la coopération, la coordination et la prédictionLa coopération désigne les actions que chaque agent doit mener pour atteindre leur objectif commun, et plusieurs méthodes ont été étudiées à cet effet. Les premières consistaient à imiter les comportements observés dans la nature à l'aide de règles relativement simples, comme les lions ou les loups chassant leurs proies, mais elles échouent souvent car elles sont trop simplistes face à des proies qui connaissent déjà ces règles simples. L'approche suivante consistait à considérer la coopération comme un jeu impliquant plusieurs joueurs, des règles d'engagement et un objectif commun. La coopération consistait alors à trouver la meilleure stratégie pour gagner ce jeu, mais cela posait un problème, car l'adversaire pouvait également apprendre et s'adapter à cette stratégie. Les travaux les plus récents considèrent la coopération comme une expérience d'apprentissage et utilisent donc la répétition et les simulations pour aider l'essaim à apprendre à coopérer, mais l'apprentissage prend du temps et ne permet pas de traiter tous les scénarios possibles.Un élément clé d'un essaim de drones est le réseau de communication et de capteurs, au sein duquel s'effectuent la coordination et la perception de l'essaim. La coordination repose sur l'échange d'informations, de sorte que chaque agent dispose des informations nécessaires pour assurer la coopération. Les principaux problèmes dans la coordination surviennent lorsque les informations ne peuvent pas être transmises là où elles sont nécessaires, ou quand ces informations sont corrompues ou obsolètes. Les travaux menés sur cette thématique ont tendance à se concentrer sur les aspects techniques, tels que la perte d'informations, et négligent souvent de garantir l'homogénéité des informations au sein de l'essaim.Le thème de la coordination a récemment refait surface en raison de l'apparition de contrôleurs intégrant la prédiction dans leurs boucles de commande, nous pouvons citer le contrôle prédictif par modèle (MPC). Dans nos travaux précédents, nous avons démontré que l'intégration de la prédiction dans la boucle de commande permettait d'accroître la réactivité et l'agilité d'un système de drones. Également, d'autre schémas de prédiction ont déjà été proposés et testés dans le cadre d'essaims de drones. Les travaux antérieurs qui ont abordé ce problème sont soit centralisés, car la prédiction consomme beaucoup de ressources informatiques, ou soit plus techniques dans la manière dont l'information est distribuée à travers le réseau.Dans l'étape de prédiction, la prédiction vise à améliorer l'agilité de l'essaim de drones. La nouveauté réside après l'étape de coordination. Une fois que l'algorithme de coopération et de coordination est validé, l'algorithme de prédiction améliorera considérablement la rapidité de sa performance sans compromettre la stabilité de l'ensemble. Le faible coût de fabrication et la facilité d'utilisation des drones ont favorisé leur adoption dans une grande variété de contextes et de secteurs. On en est désormais arrivé à un point où il est possible de déployer simultanément et de manière fluide plusieurs drones pour atteindre un objectif commun, ce que l'on appelle communément un « essaim de drones ». Les essaims de drones mènent leurs missions de manière collaborative et offrent un potentiel de déploiement rapide et de couverture étendue qui dépasse les capacités individuelles d'un système sans pilote seul. Cependant, à mesure que le nombre de drones augmente, la capacité à les contrôler et à assurer leur coordination devient de plus en plus complexe. Par exemple, nous pouvons citer une tâche relativement simple à accomplir pour un drone, mais qui représente un défi pour un essaim des drones : traverser un couloir dont la largeur ne permet le passage que d'un seul véhicule à la fois. Un véhicule isolé est capable de traverser le couloir sans problème, mais un essaim de drones nécessite une planification minutieuse pour éviter les collisions avec le couloir et entre eux, et pour essayer de le faire de la manière la plus efficace possible.Ce comportement, appelé dans la littérature « flocking », pourrait, s'il est correctement mis en oeuvre, avoir des implications importantes pour l'adoption et l'utilisation future des essaims de drones. À l'avenir, le trafic de drones pourrait être contrôlé et limité grâce à l'utilisation de couloirs aériens et d'autoroutes, afin de prévenir les accidents et les collisions. Ce scénario peut également se présenter lors de la navigation dans des environnements denses tels que les forêts ou les couloirs urbains, où l'essaim pourrait devoir passer entre des arbres, une porte ou une fenêtre ouverte.L'objectif principal de ce sujet de thèse est donc de concevoir un algorithme de comportement grégaire pour un essaim de drones, qui lui permettrait de traverser un couloir aux dimensions limitées.L'apport de ce projet est l'utilisation de techniques de commande innovatrices pour le développement d'un contrôleur pour les systèmes multi-agents. Une validation numérique et expérimentale est envisagée dans ce thèse. Il est à noter que la littérature manque principalement d'expériences réelles pour ces types de systèmes.

- Master ou diplôme d'Ingénieur en commande automatique, Robotique, Mécatronique.- Compétences en automatique, maths appliquées, et robotique- Bonne maîtrise du langage C++, de Matlab et/ou Python- Bonne maîtrise de l'anglais, écrit et oral