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Two PhD Positions in Computer Vision / Artificial Intelligence within project CAMMA

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Optimisation de robots continus multi-actionnés

Directeur de thèse : Michel de Mathelin
Co-encadrant : Benoît Rosa

  • Descriptif

Les robots continus sont de plus en plus utilisés dans différents domaines de l'ingénierie. Leur caractère flexible, combiné à une forme tubulaire et des degrés de liberté distaux, en fait des candidats très intéressants pour de nombreuses applications, en particulier en chirurgie minimalement invasive.

Dans ce cadre, de nombreuses études ont développé des technologies d’actionnement avancées. Des travaux récents ont proposé des robots à actionnement hybride utilisant 2 technologies d’actionnement combinées afin d’améliorer certains caractéristiques du robot (espace de travail, dextérité, etc..) [1,2]. Ce sujet de thèse vise pousser cette approche en développant un système optimisant la nature et la structure des actionneurs sur un robot continu multi-actionné. Ceci nécessite d’une part la mise en place d’indices de performance pertinents pour comparer des actionneurs hétérogènes, et d’autre part le développement d’algorithmes d’optimisation et de planification afin d’optimiser la structure et la nature des actionneurs en fonction d’une tâche donnée. Dans un second temps, l’incertitude liée à l’utilisation d’images médicales pré-opératoires ainsi qu’aux mouvements physiologiques pourra être incorporée dans le système d’optimisation.

La thèse se déroulera au sein de l’équipe AVR du laboratoire Icube. L’équipe a mis en place de nombreuses collaborations cliniques (IRCAD, IHU Strasbourg, HUS) qui pourront être mises à profit dans le déroulé de cette thèse.

  • Mots clés

Robotique médicale, robots continus, optimisation

  • Descriptif détaillé

L'offre détaillée est disponible au format pdf sur cette page.

  • Profil souhaité

Master ou titre équivalent (diplôme d'ingénieur) au 1er Octobre 2017, avec un profil Robotique ou Mathématiques appliquées. Le candidat devra avoir un goût tant pour les aspects théoriques (programmation, optimisation) que pratiques (expérimentation sur plateforme robotique). Des connaissances en algorithmes d’optimisation et de planification seraient un plus.

  • Candidater

Pour candidater, envoyez un email accompagné d'un CV, d'une lettre de motivation et des notes de master 2 à Benoît Rosa

  • Références

[1] Chikhaoui, M. T., Rabenorosoa, K., & Andreff, N. (2016). Kinematics and performance analysis of a novel concentric tube robotic structure with embedded soft micro-actuation. Mechanism and Machine Theory, 104, 234-254.

[2] Wu, L., Crawford, R., & Roberts, J. (2017). Dexterity Analysis of Three 6-DOF Continuum Robots Combining Concentric Tube Mechanisms and Cable Driven Mechanisms. IEEE Robotics and Automation Letters, 2(2), 514-521