Publiée 14 août 2026
Doctorant en robotique H/F
Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies
Toulouse, Occitanie 31031, France
CDI
Description du Poste
Sujet De Thèse
L'apprentissage par renforcement est devenu un outil central pour la locomotion artificielle, mais il reste encore principalement utilisé pour contrôler des robots dont la morphologie a déjà été fixée. Cette thèse examinera comment les politiques de locomotion apprises peuvent, au contraire, devenir partie intégrante du processus de conception lui-même. L'objectif scientifique est de développer des méthodes d'apprentissage par renforcement capables d'évaluer, de comparer et, à terme, de guider le choix des morphologies robotiques pour la locomotion dynamique de quadrupèdes. Le travail abordera le défi central consistant à apprendre des politiques qui restent pertinentes malgré les variations de corps, de propriétés d'actionnement et de dynamiques de contact. Ces méthodes fourniront la base algorithmique nécessaire à la co-conception de quadrupèdes dont la mécanique et le contrôle sont optimisés conjointement plutôt que séquentiellement.
Votre Environnement de Travail
Le travail se déroulera au sein de l'équipe Gepetto du LAAS-CNRS, spécialisée dans la planification, la génération et la commande de mouvements de robots à pattes, en particulier des robots humanoïdes et quadrupèdes. L'activité s'inscrit dans le cadre du projet ANR QuadrupedATIM, consacré au développement de nouvelles méthodes de locomotion et de contrôle pour un robot quadrupède expérimental, en s'appuyant sur les plateformes robotiques et logicielles de l'équipe. La thèse sera encadré par Nicolas Mansard et Thomas Flayols, chercheurs au sein de l'équipe Gepetto, dans un environnement de recherche reconnu internationalement en robotique de locomotion
Contraintes et risques
Néant
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€
À propos de l'offre
Référence de l'offre
UPR8001-NICMAN-029
Section(s) CN / Domaine de recherche
Physique des matériaux : structure et dynamique
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
Sujet De Thèse
L'apprentissage par renforcement est devenu un outil central pour la locomotion artificielle, mais il reste encore principalement utilisé pour contrôler des robots dont la morphologie a déjà été fixée. Cette thèse examinera comment les politiques de locomotion apprises peuvent, au contraire, devenir partie intégrante du processus de conception lui-même. L'objectif scientifique est de développer des méthodes d'apprentissage par renforcement capables d'évaluer, de comparer et, à terme, de guider le choix des morphologies robotiques pour la locomotion dynamique de quadrupèdes. Le travail abordera le défi central consistant à apprendre des politiques qui restent pertinentes malgré les variations de corps, de propriétés d'actionnement et de dynamiques de contact. Ces méthodes fourniront la base algorithmique nécessaire à la co-conception de quadrupèdes dont la mécanique et le contrôle sont optimisés conjointement plutôt que séquentiellement.
Votre Environnement de Travail
Le travail se déroulera au sein de l'équipe Gepetto du LAAS-CNRS, spécialisée dans la planification, la génération et la commande de mouvements de robots à pattes, en particulier des robots humanoïdes et quadrupèdes. L'activité s'inscrit dans le cadre du projet ANR QuadrupedATIM, consacré au développement de nouvelles méthodes de locomotion et de contrôle pour un robot quadrupède expérimental, en s'appuyant sur les plateformes robotiques et logicielles de l'équipe. La thèse sera encadré par Nicolas Mansard et Thomas Flayols, chercheurs au sein de l'équipe Gepetto, dans un environnement de recherche reconnu internationalement en robotique de locomotion
Contraintes et risques
Néant
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€
À propos de l'offre
Référence de l'offre
UPR8001-NICMAN-029
Section(s) CN / Domaine de recherche
Physique des matériaux : structure et dynamique
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
