REACT-AGV
Technologie d'estimation résiliente et de commande adaptative pour les véhicules à guidage automatique (Resilient Estimation and Adaptive Control Technology for Automated Guided Vehicles)
Le projet PHC REACT, en collaboration avec l’ITB (Indonésie), développe des méthodes de commande résiliente pour les AGV, combinant intelligence artificielle, détection d’anomalies et commande adaptative afin de garantir leur sécurité, leur fiabilité et leur robustesse face aux défaillances et cyberattaques.
Présentation
Les véhicules à guidage automatique (AGV) constituent un élément essentiel de l’automatisation industrielle et des chaînes logistiques de l’Industrie 4.0 et 5.0. Toutefois, leur fonctionnement autonome ou téléopéré les expose à des risques susceptibles de compromettre leur sécurité, leur fiabilité et leurs performances.
Les principaux défis scientifiques sont :
- Défaillances matérielles : détecter et isoler les pannes des capteurs et actionneurs tout en maintenant les performances du système.
- Cyberattaques : assurer la résilience face à la falsification des données, aux injections de fausses informations et aux interruptions de communication.
- Incertitudes et perturbations : garantir la robustesse face aux erreurs de modélisation, aux variations de charge, aux perturbations externes et aux retards de transmission.
- Estimation fiable des états : développer des observateurs avancés intégrant l’intelligence artificielle pour reconstruire les états du système à partir de données incomplètes ou corrompues.
- Stabilité et commande adaptative : concevoir des lois de commande garantissant la stabilité et la sécurité malgré la présence simultanée de pannes et d’attaques.
- Partage d’autorité : assurer une transition sûre et fluide entre commande autonome, téléopération et intervention humaine.
Le projet vise à développer un cadre unifié de commande tolérante aux fautes et résiliente, combinant diagnostic, estimation assistée par IA et commande adaptative. Les approches proposées seront validées expérimentalement sur la plateforme AGV de l’ITB, afin de démontrer leur efficacité dans des conditions réalistes et de contribuer au développement de systèmes autonomes industriels plus sûrs et plus fiables.
En bref
| Département(s) | Partenaire(s) | Montant global |
|---|---|---|
| Automatique | 12 k€ | |
| Support principal | Rayonnement | Date(s) |
| Financé par Campus France dans le cadre de l’AAP PHC Nusantara 2026 | International | 2026 - 2028 |
Mots-clés
Véhicules à guidage automatique (AGV) ; commande tolérante aux fautes ; commande adaptative ; commande partagée ; estimation résiliente ; détection et isolation des défauts ; observateur à entrées inconnues ; observateur assisté par intelligence artificielle ; apprentissage sûr ; stabilité de Lyapunov ; inégalités matricielles linéaires (LMI) ; détection d’anomalies.