Thèse Détection Localisation et Suivi Autonome de Sources Acoustiques Mobiles par Drone H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Technologie de Compiègne École doctorale : Sciences pour l'ingénieur Laboratoire de recherche : Mécanique, énergie et électricité Direction de la thèse : Jean-Daniel CHAZOT ORCID 0000000335857891 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-10-06T23:59:59 Le projet MEDUSA fait suite à un travail de recherche au cours duquel une première preuve de concept de drone autonome de localisation acoustique de sources a été réalisée en laboratoire avec une antenne acoustique embarquée (https://youtu.be/gYu6MRTG1zc) composée de microphones MEMS légers et low costs. Ce démonstrateur académique est cependant limité à la détection de sources statiques. Dans la thèse proposée ici nous souhaitons lever ce verrou en utilisant le maximum d'informations acoustiques pour suivre une cible en mouvement. L'équipe Acoustique et Vibrations du laboratoire Roberval de l'Université de Technologie de Compiègne a des
compétences en imagerie acoustique pour la localisation et la caractérisation de sources sonores, notamment à
l'aide d'une antenne embarquée sur une plateforme robotique mobile autonome, et en holographie acoustique
pour détecter des zones de rayonnement d'une structure soumise à des vibrations.
L'équipe MPIA (Modélisation, Propagation et Imagerie acoustique) de l'Institut d'Alembert de Sorbonne Université
dispose également de son côté d'une solide expérience en imagerie acoustique audible, en particulier dans la
conception des systèmes multi canaux légers Mégamicros et d'algorithmes performants pour la détection des
sources acoustiques. Leur faible encombrement et leur technologie permet de concevoir des antennes de
géométrie arbitraire et simplement modifiable, adaptées pour être embarquées sur drone.
Le laboratoire Heudiasyc bénéficie d'une expérience reconnue (plus de 25 ans) dans la navigation autonome des
drones aériens et leur intégration sur des plateformes réelles. Le laboratoire Heudiasyc est équipé et possède
l'expérience nécessaire pour mener à bien la validation expérimentale des algorithmes théoriques. Il dispose
notamment d'un système de capture de mouvement Optitrack et d'une vingtaine de drones à code source ouvert.
Des arènes de vol intérieures et extérieures sont disponibles dans les locaux de l'UTC.
Les équipes ont déjà travaillé ensemble dans le cadre d'une thèse co-encadrée qui a permis la réalisation d'un
démonstrateur de drone capable de localiser des sources acoustiques de manière autonome.

Nous recherchons un(e) ingénieur(e) ou diplômé(e) d'un Master en acoustique ou traitement du signal. La thèse étant financée par l'AID, le candidat devra être de nationalité française ou de l'Union européenne, ou obtenir l'accord préalable de l'AID s'il n'est pas ressortissant d'un État membre de l'Union européenne ou d'un État faisant partie de l'Espace économique européen ou de la confédération Suisse.
Compétences requises :
? Traitement du signal / Acoustique
? Programmation (Python)
Compétences appréciées :
Intelligence artificielle
Machine Learning

• Python
• Intelligence artificielle
• Traitement du signal
• Machine learning