Localisation et Cartographie Coopératives via des Méthodes d’Apprentissage Exploitant les Multi-trajets Radio // Multipath-based Cooperative Simultaneous Localization & Mapping through Machine Learning

Dans le cadre de cette thèse, on se propose d'explorer le potentiel des méthodes d'apprentissage machine (ML) pour assurer des fonctions simultanées de localisation et de cartographie (SLAM), en s’appuyant sur des signaux multi-trajets transmis entre plusieurs dispositifs radio coopératifs. L'idée consiste à identifier certaines caractéristiques des canaux de propagation observés conjointement sur plusieurs liens radio, afin de déterminer les positions relatives des dispositifs radio mobiles, ainsi que celles d’objets passifs présents dans leur voisinage. Ces caractéristiques radio reposent typiquement sur les temps d'arrivée d‘échos multiples des signaux transmis. L'approche envisagée doit alors bénéficier de la corrélation de ces trajets multiples au gré du déplacement des dispositifs radio, ainsi que de la diversité spatiale et de la redondance d’information autorisées par la coopération entre ces mêmes dispositifs. Les solutions développées seront évaluées sur la base de mesures indoor collectées à partir des dispositifs ultra large bande intégrés, ainsi que de données synthétiques générées à l'aide d'un simulateur de type « tracer de rayons ». Des applications possibles concernent la navigation de groupe au sein d’environnements complexes et/ou inconnus (ex. flottes de drones ou de robots, pompiers...).
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The goal of this PhD is to explore the potential of machine learning (ML) tools for simultaneous localization and mapping (SLAM) applications, while leveraging multipath radio signals between cooperative wireless devices. The idea is to identify characteristic features of the propagation channels observed over multiple radio links, so as to jointly determine the relative positions of the mobile radio devices, as well as those of scattering objects present in their vicinity. Such radio features typically rely on the arrival times of multipath echos of the transmitted signals. The envisaged approach is expected to benefit from multipath correlation as the radio devices are moving, as well as from spatial diversity and information redundancy through multi-device cooperation. The developed solution will be evaluated on both real measurements collected with integrated Ultra Wideband devices in a reference indoor environment, and synthetic data generated with a Ray-Tracing simulator. Possible applications of this research concern group navigation in complex and/or unknown environments (incl. fleets of drones or robots, firefighters…).
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Technologies Sans Fils
Laboratoire : Laboratoire Signal Protocoles et Plateformes Radio
Date de début souhaitée : 01-10-2025
Ecole doctorale : Economie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (EM2PSI)
Directeur de thèse : BELMEGA Veronica
Organisme : ESIEE Paris - Université Gustave Eiffel
Laboratoire : LIGM - CNRS UMR 8049
URL : https://www.linkedin.com/in/benoit-denis-cea/
URL : https://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/solutions-technologiques/communication-sans-fil-reseaux.aspx

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Technologies Sans Fils

Bac + 5 en traitement du signal radio, réseaux, et technologies sans fil (incl. IA)