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Offre de thèse "Apport des informations contextuelles du jumeau numérique en perception augmentée pour la robotique industrielle et la collaboration humain-robot"

7 Juillet 2022


Catégorie : Doctorant


Dans le cadre du projet JENII (Jumeaux d’Enseignement Numériques, Immersifset Interactifs), lauréat de l’AMI "DemoES" 2021, CESI LINEACT recherche un(e) candidat(e) pour une thèse intitulée "Apport des informations contextuelles du jumeau numérique en perception augmentée pour la robotique industrielle et la collaboration humain-robot".

Un descriptif détaillé du sujet est accessible au lien suivant:
https://cesifr-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/nragot_cesi_fr/Ed26N0lm7_JJoLgdOKHgyzEB8sjHX9F3y-ADa1-gprpnCw?e=rDstdN

Dates importantes:

- Réception des candidatures: jusqu'au 17 juillet

- Entretien et sélection du candidat(e) : du 18 au 29 juillet

- Démarrage de la thèse : septembre / octobre 2022

Contacts :

- Fabrice Duval, fduval@cesi.fr

- Vincent Havard, vhavard@cesi.fr

- Nicolas Ragot, nragot@cesi.fr



Résumé :

Dans le cadre de l’industrie 5.0, ces travaux de thèse traitent de perception augmentée par des informations issues du jumeau numérique en cobotique et robotique industrielle, c’est-à-dire le fait d’intégrer des éléments virtuels dans le champ d’observation d’un robot réel. Nous nous intéressons à la prise en compte d’informations contextuelles extraites du jumeau numérique pour décrire ces éléments virtuels, tant sur la nature des données à intégrer que sur le choix d’un modèle de représentation qui devra composer avec des informations fortement hétérogènes, à la fois spatiales pour décrire l’environnement proche de ces éléments virtuels que temporelles, liées à la connaissance des processus de fabrication centrés sur l’humain et leur chronologie. Nous évaluerons cette approche pour des stratégies de collaboration humain/robot et de planification de trajectoires ciblées surdifférents cas d’usage : certains traiteront d’évitement d’obstacles (objets industriels) virtuels par un robot réel; d’autres intégreront l’humain en représentant l’opérateur en réalité augmentée dans le champ de perception du robot réel (bras cobotique ou robot mobile) ; d’autres enfin permettront d’évaluer la collaboration humain-robot à partir d’un jumeau numérique du robot afin de vérifier l’acceptabilité de la coopération de manière sécurisée.