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PostePublic
FP d'État Cat. ARecherche & InnovationIl y a 1 mois

PostDoc en génération de mouvements modulaire et hétérogène basée sur le consensus pour robots polyvale

CNRS (ouvre un nouvel onglet) — CNRS

Localisation
Ille et Vilaine (35), France (35)
Niveau d'études
Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
Publication
24 juillet 2026
Domaine
Recherche
Secteur
Recherche & Innovation

Missions principales

Missions : Ce poste vise à concevoir une architecture de contrôle fondamentalement nouvelle pour combler les limites de déploiement des robots polyvalents dans des environnements partagés. Plutôt que d'utiliser un contrôleur monolithique unique, le robot sera traité comme un réseau d'agents semi-autonomes collaboratifs (une base mobile, un bras, une pince, une politique d'apprentissage, un module de sécurité). Chaque agent exécutera son propre solveur spécialisé et l'ensemble sera coordonné vers un plan commun et dynamiquement réalisable via l'optimisation distribuée et le consensus. Activités : - Fondements algorithmiques de la génération de mouvements modulaire : Établir des méthodes rigoureuses pour décomposer un problème complexe de génération de mouvements en sous-problèmes coordonnés. Ceux-ci devront pouvoir être résolus séparément et réconciliés par consensus, permettant d'ajouter, retirer ou échanger des modules sans restructurer l'ensemble du problème. Une question centrale consistera à définir la meilleure façon de partitionner une tâche donnée (par morphologie, par membre ou par objectif) pour équilibrer l'efficacité des calculs et la qualité de la solution. - Coordination hétérogène et hybride : Réunir, au sein d'un schéma de coordination unique, des solveurs de natures différentes (optimisation basée sur le gradient, méthodes d'échantillonnage et politiques apprises). Il s'agira d'assigner chaque sous-problème à l'approche la plus adaptée, en combinant le contrôle basé sur des modèles avec des composants basés sur l'apprentissage plutôt que de les traiter comme des paradigmes concurrents. Le mécanisme de consensus garantira la cohérence du comportement global et permettra d'associer des filtres de sécurité aux modules d'apprentissage. - Validation expérimentale : Démontrer l'efficacité de cette architecture sur un manipulateur mobile polyvalent à travers une progression de tâches : navigation dans des environnements encombrés, manipulation bimanuelle et corps entier, loco-manipulation et manipulation d'objets déformables. L'objectif est de prouver la capacité de reconfiguration à la volée (ex. changement d'effecteurs ou d'objectifs) sans avoir à recompiler le contrôleur. Contexte de travail : La ou le candidat.e sera rattaché.e à l'équipe Rainbow de l'IRISA. La recherche du PostDoc s'intégrera naturellement dans nos nombreuses activités de ces dernières années sur les problèmes généraux de generation de mouvement pour les robots complexes. Les plateformes expérimentales de l'équipe comprennent une salle intérieure instrumentée par vicon pour des expériences avec plusieurs quadrotors, quatre bras manipulateurs (deux manipulateurs industriels de 6 DOF et deux manipulateurs à contrôle de couple de 7 DOF), et un dispositif haptique à 6 DOF. Enfin, deux ingénieurs de recherche (personnel technique) assisteront le PostDoc pour tout ce qui concerne le développement matériel / logi Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Compétences attendues

Missions :Ce poste vise à concevoir une architecture de contrôle fondamentalement nouvelle pour combler les limites de déploiement des robots polyvalents dans des environnements partagés. Plutôt que d'utiliser un contrôleur monolithique unique, le robot sera traité comme un réseau d'agents semi-autonomes collaboratifs (une base mobile, un bras, une pince, une politique d'apprentissage, un module de sécurité). Chaque agent exécutera son propre solveur spécialisé et l'ensemble sera coordonné vers un plan commun et dynamiquement réalisable via l'optimisation distribuée et le consensus.Activités :- Fondements algorithmiques de la génération de mouvements modulaire : Établir des méthodes rigoureuses pour décomposer un problème complexe de génération de mouvements en sous-problèmes coordonnés. Ceux-ci devront pouvoir être résolus séparément et réconciliés par consensus, permettant d'ajouter, retirer ou échanger des modules sans restructurer l'ensemble du problème. Une question centrale consistera à définir la meilleure façon de partitionner une tâche donnée (par morphologie, par membre ou par objectif) pour équilibrer l'efficacité des calculs et la qualité de la solution.- Coordination hétérogène et hybride : Réunir, au sein d'un schéma de coordination unique, des solveurs de natures différentes (optimisation basée sur le gradient, méthodes d'échantillonnage et politiques apprises). Il s'agira d'assigner chaque sous-problème à l'approche la plus adaptée, en combinant le contrôle basé sur des modèles avec des composants basés sur l'apprentissage plutôt que de les traiter comme des paradigmes concurrents. Le mécanisme de consensus garantira la cohérence du comportement global et permettra d'associer des filtres de sécurité aux modules d'apprentissage.- Validation expérimentale : Démontrer l'efficacité de cette architecture sur un manipulateur mobile polyvalent à travers une progression de tâches : navigation dans des environnements encombrés, manipulation bimanuelle et corps entier, loco-manipulation et manipulation d'objets déformables. L'objectif est de prouver la capacité de reconfiguration à la volée (ex. changement d'effecteurs ou d'objectifs) sans avoir à recompiler le contrôleur.Contexte de travail :La ou le candidat.e sera rattaché.e à l'équipe Rainbow de l'IRISA.La recherche du PostDoc s'intégrera naturellement dans nos nombreuses activités de ces dernières années sur les problèmes généraux de generation de mouvement pour les robots complexes. Les plateformes expérimentales de l'équipe comprennent une salle intérieure instrumentée par vicon pour des expériences avec plusieurs quadrotors, quatre bras manipulateurs (deux manipulateurs industriels de 6 DOF et deux manipulateurs à contrôle de couple de 7 DOF), et un dispositif haptique à 6 DOF. Enfin, deux ingénieurs de recherche (personnel technique) assisteront le PostDoc pour tout ce qui concerne le développement matériel / logiVoir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Profil attendu

Competences : - Formation : Titulaire d'un Doctorat (Ph.D.) en robotique, automatique, optimisation, apprentissage automatique (Machine Learning), vision par ordinateur pour la robotique ou dans un domaine connexe. - Expertise technique : Solides connaissances en génération de mouvements basée sur l'optimisation et/ou l'apprentissage pour la robotique (et plus particulièrement pour les drones aériens). - Développement : Maîtrise confirmée de la programmation en C++ et Python. - Connaissances spécifiques : Une connaissance préalable de la vision événementielle (ingénierie neuromorphique) est fortement souhaitée. - Savoir-être : Curiosité scientifique, forte capacité d'autonomie et aptitude avérée à travailler de manière indépendante au sein d'un projet collaboratif. Contraintes et risques : N/A

Conditions d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Métier de référence

Chercheuse / Chercheur

Comprendre ce poste

Ce postdoc au CNRS s'inscrit dans une démarche de rupture technologique : remplacer les architectures de contrôle rigides des robots polyvalents par un système modulaire où chaque composant (base mobile, bras, pince, sécurité) fonctionne comme un agent semi-autonome. L'enjeu scientifique est majeur : concevoir des algorithmes de consensus et d'optimisation distribuée qui permettent à ces modules hétérogènes de collaborer dynamiquement sans contrôleur central. Le quotidien combine théorie formelle (algorithmique distribuée, optimisation) et implémentation pratique (simulation, intégration robotique).

Le recrutement dans ce cadre

Contrat postdoctoral sur financement de recherche en catégorie A (profil chercheur), typique de la FPE pour les positions temporaires d'excellence scientifique. Ce type de poste ouvre vers une carrière académique pérenne (accès ultérieur à des postes permanents de chercheur ou enseignant-chercheur) ou vers l'industrie R&D robotique. Les perspectives dépendent largement de la production scientifique (publications, brevets) durant le mandat.

Conseils pour candidater

  • **Mettez l'accent sur votre expérience en optimisation distribuée ou consensus** : ces concepts ne sont pas triviaux ; détaillez tout projet antérieur (thèse ou publications) les impliquant, même partiellement. Montrez une compréhension du défi : passer du monolithique au modulaire.
  • **Demonstrez une maîtrise solide du C++ et Python en contexte robotique** : incluez des exemples concrets (dépôts GitHub, implémentations en simulation ROS/Gazebo). Ce poste demande du code production, pas académique.
  • **Préparez une vision scientifique cohérente** : articulez votre proposition de recherche dans la continuité des travaux existants du laboratoire. Consultez les publications récentes de l'équipe d'accueil pour montrer l'alignement.

Éclairage rédigé par PostePublic pour contextualiser cette offre.

Réf. UMR6074-PAOROB-017Fonction publique d'État

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