Développement d'un système de planification interactif pour la gestion d'une flotte de robots (H/F)

Job description: Dans le cadre du développement de systèmes robotiques autonomes, la gestion d'une flotte de robots est devenue une problématique centrale, notamment pour optimiser les tâches collaboratives et les déplacements dans des environnements complexes tels que des usines. La planification hiérarchique [1] permet d'exploiter les connaissances spécifiques du domaine et de trouver des solutions de manière plus efficace. Cependant, l'intégration de contraintes temporelles (délais, horaires) [2,3] et de ressources [4,5] (énergie, capacité, etc.) introduit des défis supplémentaires. Les objectifs du stage sont : 1. Contribution aux algorithmes de planification et de gestion de flotte : - Analyser et participer à l’implémentation des algorithmes de planification hiérarchique pour une flotte de robots, en tenant compte des contraintes temporelles et de ressources. - Contribuer à l’amélioration de la gestion de la disponibilité des robots. La planification devra optimiser l’attribution des tâches. - Aider à la coordination des robots : Participer à la mise en place de mécanismes permettant une collaboration efficace entre les robots. - Contribuer à la replanification dynamique des tâches en cas d’aléas, afin d’assurer la continuité des missions en tenant compte des évolutions de l’environnement. 2. Développement d’une Interface de Visualisation : - Développer, en C# et WPF essentiellement, une interface graphique permettant de visualiser les déplacements des robots en fonction des plans trouvés. - Intégrer des fonctionnalités de monitoring pour suivre l'état des ressources des robots (batterie, disponibilité) et afficher les tâches en cours. - Cette IHM aura pour but de visualiser et valider les plans d’actions d’une flotte de robots. Références:   [1] Dana Nau, Yue Cao, Amnon Lotem, Hector Munoz-AvilaAuthors Info & Claims (1999). SHOP: simple hierarchical ordered planner.  IJCAI'99: Proceedings of the 16th international joint conference on Artificial intelligence - Volume 2. Pages 968 - 973 [2] Asunción, Marc & Castillo, Luis & Fdez-Olivares, Juan & García-Pérez, Óscar & González-Muñoz, Antonio & Palao, Francisco. (2005). SIADEX: An interactive knowledge-based planner for decision support in forest fire fighting. AI Commun. 18. 257-268. [3] Dana Nau, Tsz-Chiu Au, Okhtay Ilghami, Ugur Kuter, J. William Murdock, Dan Wu, Fusun YamanAuthors Info & Claims. (2003) SHOP2: an HTN planning system. Journal of Artificial Intelligence Research, Volume 20, Issue 1. Pages 379 – 404 [4] S. Zeng, Y. Zhu and C. Qi, "HTN-based multi-robot path planning," 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC), Yinchuan, China, 2016, pp. 4719-4723. [5] T-HTN: Timeline Based HTN Planning for Multiple Robots. Viraj Parimi, Zachary B. Rubinstein, Stephen F. Smith. ICAPS 2022, the 32nd International Conference on Automated Planning and Scheduling.

Institute description: Situé à Saclay, en Ile-de-France sud, le CEA LIST est un centre de recherche scientifique et technologique dédié au développement de logiciels, de systèmes embarqués et de capteurs pour des applications destinées à la défense, la sécurité, l'énergie, le nucléaire, l'environnement et la santé. Le CEA LIST compte plus de 700 chercheurs se focalisant sur les systèmes numériques intelligents, centrés autour de l'intelligence artificielle, l'usine du futur, l'instrumentation innovante, les systèmes cyberphysiques et la santé numérique. Au sein de cet institut, les laboratoires du Département Instrumentation Numérique travaillent au développement et au transfert industriel de technologies de pointe en IA. Le périmètre technique de nos ingénieurs et chercheurs concerne l'analyse des signaux (c.a.d. des séries temporelles, mais aussi des spectres) produits par les équipements développés en interne, par les équipes du CEA, ou par des sociétés externes. L'exploitation de ces données repose sur un large spectre de méthodes d'apprentissage machine, relevant de l'IA numérique (réseaux de neurones profonds, forêts aléatoires, SVM) et de l'IA symbolique (systèmes à base de connaissances). Vous intégrerez une équipe travaillant sur la plateforme ExpressIF® – une intelligence artificielle symbolique entièrement développée par l'équipe dont l'intérêt est d'être interprétable https://expressif.cea.fr/.

Your profile: • Étudiant(e) en informatique, IA ou domaine connexe (Master 2 ou école d’ingénieur). • Bonnes connaissances en développement C# et WPF. • Intérêt pour les algorithmes de planification, la robotique, et la gestion de la disponibilité des agents. Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

Level of qualification studied: Bac+5 - Master 2