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Grilles d'occupation évidentielles pour la perception collaborative d'un système multi-agents

3 Mai 2022


Catégorie : Post-doctorant


Offre de Post-doctorat :
Grilles d’occupation évidentielles pour la perception collaborative d’un système multi-agents

LITIS UR 4108 – Université de Rouen Normandie, INSA Rouen Normandie

Durée : 18 mois, début en septembre

Lieu : LITIS, Université de Rouen Normandie, Avenue de l’Université, 76800 Saint Etienne du Rouvray

Contexte :

Ce Post-Doc s'inscrit dans le cadre du projet SCOPES (Sémantique COllaborative pour une Perception Evidentielle de Situation) financé par l’Agence de l’Innovation de Défense (AID) et géré par l'Agence Nationale de Recherche (ANR) de son programme ASTRID (Accompagnement Spécifique des travaux de Recherches et d’Innovation Défense).

Ce projet a pour objectifs de produire une vue de situation obtenue par une flotte hétérogène d'agents équipés de modalités de perception hétérogènes en environnements complexes (scènes, contraintes de calculs et de communications).

La perception collaborative proposée est basée sur une approche centralisée regroupant l’ensemble des perceptions acquises au niveau de chaque agent. Une entité de pilotage communiquera avec les agents présents afin de traiter les données, les synchroniser, les regrouper et proposer un schéma de perception global qui sera retransmis à ces derniers.

Objectifs du Post-Doc :

L'objectif principal est d'élaborer une estimation évidentielle de la vue de situation par perception collaborative multi-agents. Cette tâche concerne la gestion d’une approche de perception décentralisée au niveau de chaque agent transmise à un cloud. Il est également question de gérer la mise à jour de la modélisation globale de la scène et d’assurer une navigation sûre dans un environnement incertain.

Le principe des grilles d'occupation est de discrétiser la carte locale sous la forme d'une grille, et d'attribuer à chaque case une estimation du degré de confiance lié à la présence d'un obstacle. Cette confiance sera modélisée en utilisant le cadre des fonctions de croyance pour mieux gérer les incertitudes, la redondance, le conflit et l'imprécision liée à l'information partagée par chaque agent.

Le principal objectif serait de proposer une approche de fusion centralisée adaptée des différentes cartes locales des agents à partir des données hétérogènes issues de chaque agent.

Les missions du Post-Doc seront de:

  • Mettre en oeuvre une approche d'estimation de l'occupation à partir des capteurs embarqués sur chaque agent (LiDAR, Camera, etc),
  • Proposer une modélisation de l'occupation qui tient compte de : l'incertitude liée au capteurs, l'imprécision liée à l'interpolation multi-grilles, l'imprécision liée aux erreurs de localisation de chaque agent, et l'approximation liée à la discrétisation,
  • Développer des stratégies de gestion de l'incertitude en utilisant des outils de combinaison basés sur les fonctions de croyance et de gestion de conflit,
  • Évaluer les stratégies proposées sur les plateformes expérimentales des partenaires (LITIS, CESI, ESIGELEC).

Mots clés :

Systèmes multi-agents, fusion de données, analyse de scènes, perception, imprécision, incertitude, grilles d'occupation, navigation, fonctions de croyance.

Profil recherché :

  • Thèse de doctorat en Informatique ou en Automatique (Section 27/61)
  • Compétences en robotique mobile
  • Algorithmique et programmation dans les langages Python, C/C++, Matlab,
  • Connaissance de l'environnement ROS

Encadrement :

Safa Ben Ayed, LINEACT CESI (sbenayed@cesi.fr)
Hind Laghmara, LITIS – UR 4108 (hind.laghmara@insa-rouen.fr)
Samia Ainouz, LITIS – UR 4108 (samia.ainouz@insa-rouen.fr)
Rémi Boutteau, LITIS – UR 4108 (remi.boutteau@univ-rouen.fr)