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Thèse Cifre Mines Paris / Safran : Inférence et contrôle de navigation en situation dégradée

Type de recrutement
Thèse
Durée
Urgent
oui
Rattachement
Mines Paris PSL - Safran
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Safran est un groupe international de haute technologie, équipementier de premier rang dans l’aéronautique, le spatial et la défense. L’unité de recherche CASPer (Confiance, Autonomie, Simulation, Perception) a en charge la conception algorithmique des briques d’autonomie et de vision artificielle pour les systèmes autonomes dans les domaines terrestres et aéronautiques.

Rattaché à l’unité CASPer de la plateforme STN de Safran Tech, votre thèse sera effectuée au sein du Centre de Robotique de l’Ecole des Mines Paris - PSL. Vos travaux consisteront à proposer des approches mathématiques et algorithmiques innovantes pour l’estimation de défauts capteurs et le contrôle en conditions dégradées de systèmes autonomes de type drone ou véhicule terrestre. Vous aurez enfin l’opportunité de valoriser vos travaux à travers des brevets et des publications dans des conférences et revues internationales de premier plan.

A travers ses activités de R&T sur les capteurs et traitements, l’unité CASPer s’intéresse en effet aux fonctionnalités d’inférence et de contrôle de navigation pour l’autonomie. L’objectif de la thèse proposée est d’améliorer la robustesse des fonctionnalités d’inférence et de commande de navigation pour les systèmes autonomes, vis-à-vis de dégradations que constituent notamment la perte d’intégrité de capteur, la perte d’actionneur, voire la perte de pièces mécaniques nécessaires pour manœuvrer. Les impératifs industriels liés à la commercialisation de produits rendent critique la capacité à détecter des problèmes de capteurs ou d’actionneurs, et à trouver des solutions de contrôle en temps réel pour pouvoir déclencher une procédure d’urgence avec des garanties de sécurité. Les traitements mathématique et algorithmique peuvent se substituer à la multiplication de capteurs redondants, ou à des adaptations de type mécanique. Dans le domaine aéronautique, le traitement algorithmique de l’information pour une identification plus rapide du problème et une orientation vers le choix du mode dégradé peut aussi être un atout majeur de sécurité. 

Mots-clés : Mathématiques, systèmes autonomes, navigation, contrôle-commande, filtrage statistique, IA (apprentissage), RL (apprentissage par renforcement).