Thèse en robotique humanoïde H/F

     
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Lieu de travailToulouse, Midi-Pyrénées, France
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CNRS - Portail emploi recrutement

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  • Thèse en robotique humanoïde H/F

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    Informations générales

    Référence : UPR8001-NICMAN-004
    Lieu de travail : TOULOUSE
    Date de publication : jeudi 11 juillet 2019
    Nom du responsable scientifique : Nicolas Masnard
    Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
    Durée du contrat : 36 mois
    Date de début de la thèse : 2 septembre 2019
    Quotité de travail : Temps complet
    Rémunération : 2 135,00 ¤ brut mensuel

    Description du sujet de thèse

    L’objectif de cette thèse est la génération automatique de mouvement muti-contacts pour des robots humanoïdes, ou à pattes, en environnement contraint. Nous nous intéressons aux mouvements non cycliques contrairement à la marche sur sol plat.

    Les principales difficultés du problème viennent de : o La grande dimension du problème : on considère des systèmes robotiques ayant beaucoup de degré de liberté (chaîne arborescente) o La complexité de l’environnement : nous considérons des environnements très contraints qui induisent une probabilité forte de collision (obstacles et auto-collisions).
    o La grande combinatoire des contacts potentiels entre le robot et l’environnement : combinatoire discrète (quel corps x du robot/quelle surface y de l’environnement ?) et continue (à quelle position/orientation le corps x doit effectuer le contact sur y ?).

    Contexte de travail

    L’environnement de la thèse sera dans un contexte stimulant au sein du groupe GEPETTO, et plus particulièrement en coordination avec le projet MEMMO qui vise à utiliser des techniques d’apprentissages pour améliorer la locomotion de Pyrène. La thèse sera également associée au laboratoire ROB4FAM qui vise à des développer des techniques robotiques pour des déploiements dans un contexte industriel. Les expériences seront déployées chez notre partenaire industriel Airbus.

    Contraintes et risques

    La validation de ces travaux se fera sur le robot humanoïde TALOS (figure ci-dessous) de Gepetto et devra montrer comment le lien entre planification de trajectoires et contrôle de mouvements permet d’améliorer les performances sur des environnements complexes.
    Web
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