Navigation robuste dans les environnements naturels avec modélisation 3D avancée de l'environnement

La navigation autonome des robots en environnements naturels (non structurés) demeure un défi majeur, notamment en raison des limites des méthodes traditionnelles de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), qui ne s'adaptent pas aux topographies complexes, à la végétation ou aux surfaces irrégulières. Ces approches, basées sur des modèles explicites (points, grilles), manquent de robustesse face aux environnements dynamiques et ne permettent pas d'intégrer efficacement des informations sémantiques (comme la traversabilité du sol). Pour surmonter ces contraintes, cette thèse vise à développer une solution d'autonomie robotique reposant sur des modèles implicites de l'environnement. Ces techniques pourraient offrir une modélisation plus flexible et plus précise, mais plusieurs points critiques restent à traiter pour les mettre en œuvre dans des systèmes de navigation, tels que la sélection de la méthodologie la plus adaptée aux capteurs d'intérêt et aux environnements déstructurés, leur capacité à construire un modèle stable passant à l'échelle sur une large zone géographique sans provoquer d'oubli catastrophique, ou encore la mise en œuvre de ces représentations en temps réel sur des systèmes embarqués. École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Direction : Hélène PIET-LAHANIER Financement : Autre type de financement - Autre type de financement,