Stage – Optimisation en ligne des gains adaptatifs par apprentissage automatique pour améliorer les performances des contrôleurs H/F

Les contrôleurs classiques utilisés en robotique reposent sur des paramètres statiques, difficilement adaptables à des environnements variés (terrain irrégulier, virages serrés, perte d’adhérence…). Ce projet vise à dépasser ces limitations en développant une méthode d’ajustement en temps réel des gains du contrôleur à l’aide de réseaux de neurones ou d’algorithmes de machine learning.

Vous développerez une solution innovante de réglage adaptatif des contrôleurs, avec une validation sur robot réel. Ce travail contribuera directement à la fiabilité et l’intelligence des systèmes autonomes de navigation

Vous suivez une formation Bac+5 en robotique, intelligence artificielle, informatique ou domaine connexe, avec :

• Solide expérience en machine learning / deep learning
• Bonnes connaissances en contrôle (PID, MPC, contrôle adaptatif…)
• Maîtrise de Python, C++, ROS2, Docker, Git
• Intérêt pour la robotique autonome appliquée à des contextes concrets