Soutenance de thèse de Virgile DE LA ROCHEFOUCAULD

Planifier et Agir dans le cadre de missions aériennes, de surface et aquatiques Multi-Milieux avec des équipes Multi-Robots


Titre anglais : Planning and Acting in Multi-Medium Aerial, Surface, and Aquatic Missions with Multi-Robot Teams
Ecole Doctorale : SYSTEMES
Spécialité : Robotique et Informatique
Etablissement : Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse
Unité de recherche : UPR 8001 - LAAS - Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes
Direction de thèse : Félix INGRAND- Yuki URANISHI
Co-encadrement de thèse : Simon LACROIX


Cette soutenance aura lieu mercredi 05 novembre 2025 à 9h00
Adresse de la soutenance : 7 Av. du Colonel Roche, 31400 Toulouse - salle Salle de conference

devant le jury composé de :
Yuki URANISHI   Full professor   Osaka University   CoDirecteur de thèse
Andrea ORLANDINI   Primo Ricercatore (Senior Researcher) CNR   CNR Roma   Rapporteur
Charles LESIRE   Directeur de recherche   ONERA Toulouse   Examinateur
Karen  GODARY-DEJEAN   Directrice de recherche   Université de Montpellier   Examinateur
Félix INGRAND   Chargé de recherche   CNRS Occitanie Ouest   Co-encadrant de thèse
Vincente MATELLÁN   Catedratico de Universidad (Full Professor)   Universidad de León   Rapporteur


Résumé de la thèse en français :  

Cette thèse aborde la planification et l'exécution de missions dans des systèmes robotiques multi-agents opérant dans des environnements multi-milieux. Une attention particulière est portée aux robots trans-médias, capables de naviguer dans plusieurs milieux (air, eau, sol). Dans ce contexte, la coordination d'équipes de robots aux capacités diverses soulève des défis majeurs en termes de complexité, de structuration du problème, d'allocation des tâches, de gestion temporelle et de robustesse de l'exécution.

Notre approche architecturale se décline en deux volets : AMA-Plan, une boîte à outils modulaire de restructuration et de planification fondée sur PDDL, et AMA-Exec, un système d'exécution distribué intégrant des contraintes temporelles (STN) et des mécanismes multi-niveaux de détection et de récupération d'échecs. AMA-Plan se distingue par sa capacité à décomposer et restructurer les problèmes complexes en sous-problèmes cohérents, permettant une allocation hiérarchique des tâches aux équipes en fonction de leurs capacités spécifiques, des contraintes spatiales et des dépendances. AMA-Exec orchestre l'exécution des plans en temps réel, assure le respect des contraintes temporelles des actions parallèles, et garantit la continuité de la mission en cas de désynchronisation ou de panne d'un ou plusieurs robots.

Cette approche préserve l'intégrité des plans symboliques PDDL tout en assurant leur exécution adaptative. Nous montrons en quoi le système proposé se distingue des approches classiques, basées soit sur la replanification globale soit sur des arbres de comportements. L'analyse met en évidence les avantages de la réutilisation partielle des plans, de la synchronisation entre robots et de la reprise locale. Cette démarche améliore la mise à l'échelle et la robustesse dans des scénarios complexes.

Les contributions sont validées par une série d'expérimentations en simulation, avec des équipes homogènes, hétérogènes et trans-médias. Ces résultats démontrent la pertinence de l'approche proposée pour des applications telles que l'exploration marine et aérienne, la surveillance environnementale ou la logistique autonome.

 
Résumé de la thèse en anglais:  

This thesis addresses mission planning and execution in multi-agent robotic systems operating across multiple environments. Particular attention is paid to trans-media robots, which can navigate seamlessly between air, water, and ground. Coordinating diverse teams of robots raises major challenges in terms of problem complexity, structuring, task allocation, temporal management, and execution robustness.

Our architectural approach consists of two main components: AMA-Plan, a modular PDDL-based toolbox for problem restructuring and planning; and AMA-Exec, a distributed execution system that incorporates temporal constraints (STN) together with multi-level failure detection and recovery mechanisms. AMA-Plan is notable for its ability to decompose and restructure complex problems into coherent sub-problems, enabling hierarchical allocation of tasks to robot teams according to their capabilities, spatial constraints, and inter-dependencies. AMA-Exec plays a central role in operations management by orchestrating the real-time execution of plans, monitoring temporal constraints of parallel actions, and ensuring mission continuity in case of desynchronisation or robot failure.

This approach preserves the integrity of symbolic PDDL plans while enabling adaptive execution. We show how it differs from classical approaches, typically based on behavior trees or global replanning, by supporting partial plan reuse, cross-robot synchronization, and local recovery. This design improves scalability and robustness in complex scenarios.

The contributions are validated through a set of experiments in simulated environments involving homogeneous, heterogeneous, and trans-media robot teams. These experiments demonstrate the relevance of the proposed approach for applications such as marine and aerial exploration, environmental monitoring, and autonomous logistics.

Mots clés en français :Systèmes multi-robots, Robotique multi-milieux, Planification et exécution de tâches, Missions autonomes,
Mots clés en anglais :   Multi-robot systems, Trans-medium robotics, Task planning and execution, Autonomous missions,