Apprentissage par renforcement profond basé modèle pour la commande de drones avec intégration de connaissances physiques a priori

Concevoir et évaluer des méthodes d'apprentissage par renforcement profond basées-modèle et hybrides (modèle physique a priori + composante apprise) pour la commande autonome de drones ou robots, en intégrant explicitement des connaissances physiques afin d'améliorer l'échantillonnage, la robustesse, la sécurité et la transférabilité des politiques de contrôle. École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Direction : Julien MARZAT Financement : ANR