STAGE - Commande prédictive non linéaire d'un véhicule autonome dans un environnement déstructuré F/H

Au sein de SAFRAN Electronics & Defense, vous intégrez l'équipe R&T Défense et Optronique qui a pour objectif de promouvoir les briques technologiques de nos futurs systèmes de défense.
Plus spécifiquement, vous rejoignez le domaine Robotique et Systèmes autonomes dont la mission est d'étudier et de développer des fonctions ou dispositifs innovants pour rendre plus autonome nos plateformes robotiques.

A ce jour, l'efficacité des systèmes autonomes a été démontrée sur des parcours routiers simples. En revanche, leur utilisation dans des milieux inconnus et complexes reste difficile. Notre objectif est d'améliorer les performances lorsque le système se trouve dans un milieu déstructuré. Dans ce contexte, la commande prédictive (MPC) est souvent utilisée car elle permet de suivre une trajectoire tout en évitant les obstacles et en prenant en compte des contraintes sur les grandeurs physiques du système (vitesse, accélération, angle de braquage, …). Cependant, la prise en compte de tout l'environnement sous forme de contraintes pour la commande prédictive rend le problème complexe à résoudre et nécessite d'importantes ressources de calculs. La méthode dite des corridors est une solution qui permet de simplifier le problème de commande prédictive en déportant une partie du problème sur la planification afin de limiter le temps de calcul et la charge du calculateur. Néanmoins cette méthode est définie uniquement pour des systèmes linéaires.
Dans le cadre de ce stage, notre intérêt porte sur l'extension de cette méthode de commande aux systèmes non linéaires. Nous étudierons un système autonome qui pourra être un navire ou un véhicule terrestre navigant dans un milieu déstructuré. L'objectif de la méthode est de garantir la stabilité et la faisabilité de la commande prédictive du robot malgré le caractère non linéaire du modèle du système considéré.
Lors de ce stage, votre mission sera de développer un algorithme pour une commande prédictive non linéaire en adaptant une stratégie déjà connue dans la littérature pour les systèmes linéaires. Après réalisation d'une étude bibliographique, les solutions les plus efficaces seront testées et comparées. Lors de l'étude, les différentes méthodes utilisées devront assurer la stabilité et la robustesse de la loi de commande vis-à-vis de perturbations.

En intégrant SAFRAN, vous faites le choix de gagner en compétences, en maturité dans votre domaine d'expertise. Nous vous accompagnerons tout au long de votre stage afin de vous préparer au mieux à votre futur métier.

Êtes-vous notre prochain Stagiaire ?
« A vous de nous convaincre ! »

Vous avez acquis dans votre parcours de formation des connaissances en robotique et systèmes autonomes. Vous possédez des compétences en programmation C++, Matlab, et en automatique.

Vous êtes curieux, autonome et rigoureux, alors n'hésitez plus, postulez !