Description

Cette thèse repose sur l’utilisation conjointe de données variées, notamment des données BIM et celles provenant des différents capteurs du robot, tels que le Wi-Fi, le LIDAR, la caméra et le microphone. L’avantage est la robustesse de localisation et navigation en évitant les cas de kidnapping ou ambiguïté, qui posent des difficultés à la localisation et la navigation monomode, tels que mode visuel, ou mode LIDAR etc. La finalité de cette thèse est d’intégrer les solutions technologiques développées dans le robot Tiago++, disponible sur les campus de Strasbourg, puis d’évaluer leur efficacité en simulant un environnement industriel dans les locaux des campus CESI. Ensuite, une phase d’essai pilote dans un environnement industriel réel sera envisagée pour évaluer la faisabilité et l’efficacité des solutions développées, tout en mesurant leur impact sur la productivité des opérations.

Les principaux objectifs de cette thèse sont les suivants : 1) Assurer une localisation précise et un système de positionnement performant. 2) Développer un modèle de navigation intelligent et fiable pour le robot dans un environnement industriel. 3) Créer une interface utilisateur conviviale pour faciliter l’interaction entre le robot et les opérateurs. La thèse se structure en deux workpackages interconnectés. (I) WP1 : Localisation IA du robot Tiago++ en utilisant les données hétérogènes, telles que des données BIM et divers capteurs tels que le LiDAR, les caméras et le Wi-Fi. (II) WP2 : Navigation intelligente permettant au robot de planifier des trajets optimaux, d’éviter les obstacles et de réagir de manière autonome aux variations de l’environnement. En modélisant de manière détaillée l’environnement industriel, nous assurerons une navigation efficace et sécurisée. De plus, nous exploiterons des techniques d’IA avancées pour permettre au robot d’apprendre et de s’adapter en temps réel, améliorant ainsi sa capacité à fonctionner dans des conditions variées et dynamiques.