[robotics-worldwide] [jobs] Fully funded PhD position in Long-range, long-endurance autonomy for challenging underwater environments at NOC/University of Southampton/Ifremer

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[robotics-worldwide] [jobs] Fully funded PhD position in Long-range, long-endurance autonomy for challenging underwater environments at NOC/University of Southampton/Ifremer

Munafo, Andrea
Titre du projet en Anglais: Long-range, long-endurance autonomy for challenging underwater environments
Titre du projet en Français: Systèmes autonomes de longue portée et longue endurance en milieux sous-marins difficiles

Description du projet
Le groupe s'occupant des systèmes autonomes et robotiques marins (Marine Autonomous and Robotic Systems Group (MARS)) du centre national d'océanographie anglais (National Oceanography Centre (NOC)), ainsi que le groupe de robotique de l'Ifremer et l'Université de Southampton (UoS) recherchent un excellent candidat pour entreprendre un doctorat (PhD) à l'Université de Southampton dans le cadre d'un programme commun franco-britannique.
Le programme consiste en une bourse de doctorat de trois ans avec un financement complet qui est désormais réservé que aux candidats de nationalité française ou anglaise et a pour but le développement de systèmes autonomes pour une longue portée et longue endurance en milieux sous-marins difficiles.
Plus précisément, l'objectif est de développer des algorithmes temps réels embarqués pour un contrôle intelligent et une planification de mission adaptative de plateformes robotiques sous-marines (par exemple, maximiser la livraison des données compte tenu des observations effectuées pendant la mission), tout en gardant une bonne perception et connaissance de la situation de l’environnement et bien entendu, en réalisant les objectifs de la mission.
Une attention particulière sera accordée à la compréhension de la susceptibilité de l'approche aux contraintes auxquelles fait face le robot en milieux réels, telles que les perturbations environnementales et/ou les mesures de capteurs conflictuelles (erreurs & aberrations), ainsi que les limitations de ressources (autonomie énergétique limitée).
Le candidat idéal aura une solide formation universitaire en informatique, en mathématiques ou en automatique ou dans une discipline étroitement liée. Le candidat recherché a de solides compétences en mathématiques, en particulier en ce qui concerne les probabilités. La connaissance des techniques d'intelligence artificielle, de robotique et la maîtrise d'un langage de programmation sont hautement souhaitables. En raison de la nature du financement, l'étudiant doit être un citoyen britannique ou français.

Motivations et méthodologie:
Les robots sous-marins océaniques naviguent dans les environnements les plus extrêmes de la planète. Dans ces environnements hautement dynamiques, les missions traditionnelles sont pré-planifiées et donc limitatives car plutôt d’être bases sur les observations, elles sont basées sur des attentes qui parfois ne correspondent pas a la réalité terrain. Par conséquent, la capacité d'un robot à raisonner sur les données des capteurs et à adapter son plan est donc cruciale pour optimiser la réalisation des objectifs de la mission. Cette thèse vise donc à développer des techniques de planification en temps réel en situation incertaine, pour permettre à un robot de réagir aux opportunités qui se présentent en cours d'une mission, par exemple en réalisant une levée à haute résolution d’un objet ou zone d’intérêt après une détection préalable a basse résolution.
La thèse est une thèses appliquée qui prévoit une implémentation sur des plates-formes robotiques réelles. Le projet modélisera et garantira donc la conformité de l'approche aux contraintes opérationnelles et logistiques réelles, prenant en compte l'autonomie énergétique, la bande de communication limitée, la nécessité de surveiller la plateforme par des opérateurs ainsi que la gestion des responsabilités.
Par exemple en apportant des modifications incrémentales au plan en temps réel, en utilisant des techniques telles que la réparation de plans (plan repair) ainsi que des bibliothèques de plans prédéfinis, l'ensemble des plans et comportements robotiques résultants devraient rester bornés et prévisibles tout en permettant au robot de rester flexible face aux opportunités émergentes et aux ressources disponibles.
L'étudiant aura accès aux ressources des deux plus grands instituts de recherche océanographique du monde, qui comprennent parmi les plus grandes flottes de systèmes autonomes marins d'Europe, avec des opportunités de participer à des expéditions en mer à l'aide de plates-formes robotiques à la pointe de la technologie.
Pour plus de détails veuillez contacter : Prof. Eric Rogers ([hidden email]<mailto:[hidden email]>) ou Dr. Andrea Munafo ([hidden email]<mailto:[hidden email]>) ou Dr. Lorenzo Brignone ([hidden email]<mailto:[hidden email]>)

Points importants
Diplômes:  Master ou équivalent (UK: first or upper second-class degree or equivalent)
Date de cloture des applications: les applications doivent être reçues au plus tard le 25 Août 2018 pour les admissions standard  (Les applications ultérieures peuvent être considérées en fonction des fonds restants.)
Durée de financement: 3 ans (plein-temps)
Financement: frais de scolarité, et une bourse de £14,777 tax-free par an
Évaluation: Rapports après neuf mois puis 18 mois, épreuve orale et manuscrit de thèse a la fin de la  thèse
Début de thèse: Octobre
Liens pur appliquer: www.southampton.ac.uk/postgraduate/pgstudy/howdoiapplypg.html<https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=http-3A__www.southampton.ac.uk_postgraduate_pgstudy_howdoiapplypg.html&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=xmGx7ja-8rkRsn5fo99JQc2h_HCj2oeLcv7qZic0bOI&e=>

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The Marine Autonomous and Robotic Systems Group (MARS) at the National Oceanography Centre (NOC), the Robotics Group at Ifremer, Fr, and the University of Southampton (UoS) in the UK are looking for an excellent candidate to undertake a PhD at the University of Southampton under the UK-France Joint PhD Programme.

The Programme is a 3 years fully-funded (fees and stipend) PhD studentship to UK/French applicants for the development of long-range, long-endurance autonomy for challenging underwater environments. The objective is that to developing algorithms for intelligent on-board control and adaptive mission planning (e.g. maximise data delivery given observations made during the mission) coupled with enhanced situational awareness regarding the environment and the mission goals. Attention will be given to understanding how the approach interacts with real world robotic constraints such as environmental and/or adversarial disruption of sensor inputs, and resource limitations.

The ideal candidate will have a strong academic background in computer science/mathematics/control or a closely-related numerical discipline.  They will have strong mathematical skills, particularly in relation to reasoning about probabilities. Knowledge of artificial intelligence/robotics techniques and proficiency with a programming language are highly desirable.
**Due to the nature of the funding, the student must be a UK or French national**


Rationale and Methodology
Ocean-going robots operate within some of the most extreme environments on Earth. In such highly dynamic environments, traditional pre-scripted missions are limiting, based on expectation rather than observation. Consequently, a robot's ability to reason about sensor data and adapt its plan accordingly is crucial to maximising the delivery of mission objectives. This PhD aims to develop techniques for online plan adaptation under uncertainty, to enable a robot to react to opportunities arising mid-mission, for example performing a high-resolution survey of a detected feature. With a focus on implementation within full-scale platforms, the project will model and ensure compliance with real-world operational and logistical constraints, including limited power and communication and the need for operator oversight and accountability. By making incremental online modifications to the plan using techniques such as plan repair and pre-built plan libraries, the set of resulting plans and robot behaviours is bounded and predictable whilst allowing the robot to remain flexible to emerging opportunities and changing resource availability.

Training
This PhD provides state-of-the-art, highly experiential training in the application and development of cutting-edge robotic systems, alongside comprehensive personal and professional development. There will be extensive opportunities for students to expand their multi-disciplinary outlook through interactions with a wide network of academic, research and industrial / government / policy partners.
The student will be registered at University of Southampton, and hosted at National Oceanography Centre, Marine Autonomous and Robotic Systems, UK, and at the Robotics Dept. of Ifremer, France.

The student will have access to resources at NOC (Southampton, UK) and Ifremer (Toulon, Fr), two of the top oceanographic research institutions in the world, including Europe’s largest fleet of Marine Autonomous Systems, with opportunities to join trials and scientific surveys at sea using state-of-the-art robotic platforms.
Specific training will include:
- Use and deployment of autonomous systems;
- AUV informative path planning and vehicle control;
- Machine learning algorithms such as reinforcement learning, deep neural networks;
- Robot localization and navigation, including simultaneous localization and mapping (SLAM).

For further background information, see
- MARS Group: https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=http-3A__www.noc.ac.uk_facilities_marine-2Dautonomous-2Drobotic-2Dsystems&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=vRnZDyiUpPd4p_rwQdUk2Qgu94PfVOxnnZTfygPtk9M&e=
- Ifremer: https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__wwz.ifremer.fr&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=-vsbZKPbaDDUHShFdzWhOTpQAYBLizdl0OKmrDNLc3A&e=<https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__wwz.ifremer.fr_&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=4ZvzV5AKbn29dPYw6k6en9V2dbrgH9vA209OCeaF7HM&e=>
- University of Southampton: https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__www.southampton.ac.uk&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=n6sAE-2RLr5Yx45SoFcJ1cexPnAyCSIWu1nhghdgTkQ&e=<https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__www.southampton.ac.uk_&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=dzZ68Ya1GmyqJLs2grLkWeZ_EGrSUCDYMTjDgRfuP_0&e=>

How to apply
The Student should have a minimum of a 2.1 honours degree or higher in a relevant discipline to the call.
Pre-applications and informal inquiries can be made to Dr Andrea Munafo ([hidden email]<mailto:[hidden email]>) with a copy of your curriculum vitae and cover letter indicating your interest in the project and why you wish to undertake it.

Formal applications can be completed online: https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__www.ecs.soton.ac.uk_phd_how-2Dto-2Dapply&d=DwIGaQ&c=clK7kQUTWtAVEOVIgvi0NU5BOUHhpN0H8p7CSfnc_gI&r=0w3solp5fswiyWF2RL6rSs8MCeFamFEPafDTOhgTfYI&m=5yGPtPsysQ6GDrju5vbkwbnSYwhP0CfQTy4ROYXvmiM&s=jVVBfxzEfMprKvn78oW8tWjVd3WjHZg3Hws_vI4AFC0&e= - selecting Prof. Eric Rogers or Prof. Jon Downes as supervisors.


Best Regards,

Andrea Munafo'



Dr. Andrea Munafo'
Marine Autonomous and Robotics Systems
National Oceanography Centre
European Way
Southampton
SO14 3ZH
e-mail: [hidden email]
phone: +44 (0) 23 80596051
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