Thèse Robotique en Essaim avec Tag Rfid et Commande Embarquée pour l'Exécution de Mission Sous Contrainte Énergétique H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal Laboratoire de recherche : Laboratoire de conception et d'intégration des systèmes Direction de la thèse : Nicolas BARBOT ORCID 0000000163559109 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-30T23:59:59 Ce projet de thèse vise à développer un cadre innovant pour la robotique en essaim basée sur des tags RF et des stratégies de commande embarquées, en vue de l'exécution autonome de missions dans des environnements contraints et incertains (potentiellement sans GNSS). Les applications ciblées concernent notamment la surveillance, l'exploration et les opérations de recherche, où la robustesse, la scalabilité et l'efficacité énergétique sont essentielles.

L'objectif principal est de concevoir une approche de perception et de localisation reposant majoritairement sur des capteurs RF à bas coût, intégrés sous forme de tags RFID UHF au sein de l'essaim robotique. Ces dispositifs permettront d'assurer la détection de proximité et les interactions entre agents, sans dépendre d'infrastructures externes ni de la présence de capteur complexes. Le défi consiste à exploiter les propriétés des signaux RF afin d'obtenir une estimation d'état fiable et coopérative dans des environnements dynamiques.

Sur cette base, le projet développera des stratégies distribuées de coordination et de génération de trajectoires en ligne, permettant à l'essaim de s'adapter en temps réel aux objectifs de mission et aux conditions environnementales. Une attention particulière sera portée aux approches totalement décentralisées, où chaque agent prend des décisions à partir d'informations locales issues des interactions RF.

Un apport majeur du projet réside dans la conception de lois de commande embarquées frugales, adaptées à des systèmes robotiques contraints. Ces approches intégreront explicitement les limitations énergétiques, les délais de communication et les contraintes matérielles, afin de garantir une coordination stable et efficace sur des durées de mission prolongées.La thèse se propose d'utiliser la technologie RFID pour un esseim de robots mobiles pour éviter la collision entre différents robots et/ou pour obtenir une information sur l'environement proche du robot. Autonomous multi-robot systems, and in particular drone swarms, are becoming an important technology for applications such as environmental monitoring. However, their deployment in real-world environments remains challenging due to limitations in perception, communication, and energy resources [1,2]

Traditional approaches often rely on expensive sensor suites or external positioning infrastructures, which limit scalability and practical deployment. In contrast, recent advances in RF-based sensing technologies and low-cost embedded systems open new perspectives for designing lightweight and scalable swarm robotic systems.

Within this context, there is a growing need for distributed methods that jointly address obstacle detection, collision avoidance, coordination, and control under strict resource constraints. This includes handling communication delays, limited bandwidth, and battery limitations while ensuring reliable cooperative behavior.

This PhD project is positioned at the intersection of swarm robotics, wireless sensing (RF), distributed estimation and embedded control systems, aiming to develop energy-efficient and scalable autonomous swarm behaviors based on minimal and low-cost sensing capabilities. From a theoretical perspective, the project proposes a paradigm shift toward RF perception and control in swarm robotics, where sensing, estimation, and control are tightly coupled through minimalistic and low-cost hardware. Unlike traditional approaches relying complex localization/position estimation (lidar, radar, cameras), this work investigates how RF sensing can support both obstacle detection/collision avoidance and cooperative control, leading to new formulations of distributed estimation and communication-aware control laws. The project follows a structured approach combining modeling, algorithm design, and experimental validation:
- RF Modeling and Sensing
Model RF interactions (RSSI, ToF, channel effects) for obstacle detection and collision avoidance
- Distributed Localization and Control
Develop RF-based cooperative localization algorithms
Design distributed trajectory generation and control under communication constraints
Integrate energy-efficient strategies for battery-aware operation
- Embedded Implementation and Validation
Implement algorithms on resource-constrained embedded platforms
Validate through simulations and real-world experiments on drone or wheeled robot swarms

Master (ou équivalent) en robotique, automatisme, génie électrique, informatique ou domaine connexe

Solide expérience en systèmes de contrôle, estimation et/ou robotique
Bonne connaissance du traitement du signal et des communications sans fil (propagation RF)
Expérience des systèmes embarqués et de leur implémentation en temps réel
Maîtrise de la programmation (ex.: Python, C/C++, MATLAB, ROS)
La connaissance des systèmes multi-agents, de la fusion de capteurs ou des systèmes autonomes est un atout
Capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire combinant robotique, automatisme et détection sans fil
Excellentes compétences rédactionnelles et de communication en anglais
Motivation pour la recherche expérimentale et le travail pratique avec des plateformes robotiques