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Nos recherches en robotique autonome visent à développer des robots intelligents capables d’opérer de manière indépendante dans des environnements complexes. Axes principaux :

• MPC pour robots incarnés
• Perception robotique et compréhension de scène
• Planification du mouvement et contrôle
• Coordination multi-robots

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La commande prédictive (MPC) est une méthode avancée de contrôle de procédé, largement utilisée dans l’industrie. Nous intégrons l’IA et les approches data-driven à la MPC :

• Algorithmes AI-MPC améliorés

  • Apprentissage profond pour l’identification de modèle & l’optimisation de politique

• MPC pilotée par les données

  • Apprentissage de modèle économe en données
  • Adaptation et apprentissage en ligne

• Recherche MPC temps réel

  • Optimisation et implémentation MPC embarquée

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Nos recherches visent des solutions avancées pour les systèmes de transport du futur. Axes principaux :

• Systèmes sans pilote et transport 3D
• Modélisation et prévision des flux
• Co-optimisation énergie-transport