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SUMMARY:Soutenance de thèse de Nicolas Gauville
DESCRIPTION:Nicolas Gauville (ABC) soutiendra sa thèse intitulée « Coordination de plates-formes robotiques autonomes\, en environnement inconnu pour la recherche et le sauvetage« \, le 18 novembre 2022 à 13h30 au Loria.\nRésumé :\n\n\n\n\n\nCette thèse s’intéresse à l’exploration d’environnements inconnus à l’aide d’une flotte de robots autonomes réactifs. L’exploration autonome est utilisée dans différents domaines\, allant des robots aspirateurs aux robots de recherche et de sauvetage utilisés lors de catastrophes naturelles (incendies\, éboulements) ou encore dans des contextes militaires. \nLe travail réalisé au cours de cette thèse a été financé par Safran Electronics & Defense en soutient du projet FURIOUS (FUturs systèmes Robotiques Innovants en tant qu’OUtilS au profit du combattant embarqué et débarqué) de la Direction Générale de l’Armement . Il fait suite au projet Cart-O-Matic\, qui était l’un des cinq projets fondés par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) pour sa participation au concours de robotique « Défi CAROTTE » organisé par la Délégation générale pour l’armement\, et qui a remporté ce concours. \nDe très nombreuses approches de l’exploration autonome existent dans l’état de l’art. Dans cette thèse\, nous avons cherché à explorer efficacement un environnement intérieur en limitant les calculs et communications. Réduire la quantité de calculs nécessaires permet d’économiser les batteries des robots et d’utiliser plus facilement un grand nombre de robots. Réduire les communications permet une économie d’énergie\, mais est également intéressant dans un cadre militaire\, de façon à limiter les risques de compromettre la présence des robots. Un algorithme d’exploration local a été proposé\, permettant de réduire significativement communications et calculs tout en maintenant un haut niveau de performances et publié aux 27èmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents. \nNous avons ensuite proposé une nouvelle approche par carte sémantique\, permettant de segmenter l’environnement en pièces et couloirs\, ainsi qu’un nouvel algorithme d’exploration par contraintes. Cette nouvelle approche permet aux robots de mieux comprendre l’environnement dans lequel ils évoluent\, et de réduire les erreurs de localisation et de perception propres aux capteurs qui les équipent. Notre approche par contrainte permet aux opérateurs de mieux définir les objectifs et priorités des robots\, répondant ainsi aux besoins opérationnels de différentes missions\, notamment dans le cadre de missions de recherche et de sauvetage ou de soutien militaire.
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SUMMARY:PhD defense: Imene Zaidi (Optimist team)
DESCRIPTION:Imene Zaidi (Optimist team) will defend her thesis on Monday\, November 28th at 2 pm in room C005.\nHer thesis is entitled Electric Vehicle Charging Scheduling Problems: Complexity and Solution Approaches.\n\nJury composition\nReviewers :\n\n\nPr. Edward Keedwell\, University of Exeter\, UK.\nPr. Ameur Soukhal\, University of Tours\, France.\n\nExaminers :\n\nPr. Hind Bril – Elhaouzi\, University of Lorraine\, France.\nDr. Rachida Abounacer\, Ibn Zohr University\, Maroc.\n\nThesis Directors :\n\nPr. Ammar Oulamara\, University of Lorraine\, France.\nPr. Lhassane Idoumghar\, University of Haute-Alsace\, France.\nPr. Michel Basset\, University of Haute-Alsace\, France.\n\n\nAbstract:\n\nIn recent years\, the considerable development of the transportation sector has made it the main contributor to energy consumption and greenhouse gas emissions. For example\, transport accounts for 40% of CO2 emissions in France\, where 82% of passengers travel by car. In addition to the climate crisis\, the surge in international fossil fuel prices and the advancement in electric vehicle technology accelerated the adoption of electric vehicles as a great green alternative technology. According to the International Energy Agency\, the number of electric vehicles attended 16.5 million in 2021\, double the amount in 2019. Moreover\, electric vehicle sales keep breaking records year after year. When electric vehicle adoption increases significantly\, new challenges for electrical grid and charging infrastructure operators rise. On the one hand\, the increasing power consumption due to charging will overload the grid and increase power losses and voltage deviation. On the other hand\, charging infrastructure operators must meet the upcoming demands\, maximize customer satisfaction\, avoid long queuing\, and minimize costs while respecting the power grid constraints. Therefore\, these operators must adopt optimization strategies. \nIn this thesis\, We consider a new charging station’s operating model where the charging station has limited total power and a limited number of chargers. Each charger is installed in a parking space. A reservation system is considered where electric vehicles submit their charging demands to avoid queuing. The scheduler allocates a suitable charger for each vehicle. Different objective functions were considered: minimizing the charging infrastructure capacity\, maximizing the number of satisfied charging demands\, maximizing the delivered energy\, and minimizing total tardiness. In each case\, the complexity of the problem is considered and proved in detail. We propose mathematical models\, heuristics\, and metaheuristics to jointly assign the electric vehicles to chargers and schedule the electric vehicle charging. Different comparison between various aspects of the charging schedule is given\, namely: between identical and non-identical constant power rates\, between the constant and variable charging power rates\, between the preemptive and non-preemptive schedules\, and between time-indexed and event-based models.
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