Planification robuste multi-drones pour la collecte des déchets marins en présence d'incertitudes sur les courants océaniques

La pollution marine causée par les déchets plastiques flottants représente un défi environnemental majeur, affectant les écosystèmes marins, la biodiversité et les activités humaines. Les avancées récentes dans le domaine des véhicules aériens sans pilote (UAV) et des systèmes autonomes offrent des solutions prometteuses pour détecter et collecter les déchets marins sur de vastes zones océaniques difficiles d'accès. Cependant, la collecte autonome efficace reste un problème d'optimisation complexe en raison de la nature dynamique des environnements marins. Les déchets flottants sont continuellement transportés par les courants océaniques et les vents, tandis que les opérations des drones sont contraintes par la capacité limitée des batteries, la portée des communications, les conditions météorologiques et les exigences de coordination de la flotte. Cette thèse propose un cadre d'optimisation robuste pour la planification d'une flotte de drones autonomes dédiée à la collecte des déchets marins. L'approche proposée combinera la modélisation des courants océaniques, la prédiction de la dérive des déchets, l'allocation des tâches entre plusieurs drones et l'optimisation dynamique des trajectoires. L'objectif est de développer des algorithmes d'aide à la décision capables d'adapter les plans de collecte en temps réel, tout en minimisant la consommation d'énergie, la durée des missions et le nombre de cibles de déchets non collectées. Cette recherche contribuera au développement de systèmes autonomes durables pour la réduction de la pollution marine à grande échelle. École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse Direction : Daniel DELAHAYE Financement : MSCA COFUND BEST