Stage - Optimisation en Ligne des Gains Adaptatifs par Apprentissage Automatique pour Améliorer les Performances des Contrôleurs H/F - 38

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.