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Thomas Aguirre
Lieu : Chicago, USA
Sujet : Intégrité des systèmes de navigation par satellites
Laboratoire : Navlab laboratories, Illinois Institute of Technology Chicago, USA
Encadrant : Boris Pervan
Résumé :
We carried out advanced research focusing on the integrity of satellite navigation systems. This research presents
current technological challenges requiring particular attention to system safety and re-
liability. To get to code development, a long learning phase in satellite navigation was
necessary. After this, a goal was defined : firstly, to set up an innovation monitor using
GNSS and INS measurement equations. This model can be used to detect jamming or
spoofing attacks, but requires a great effort to define its parameters and the error model
in general. Combining the Kalman and Inertial skills already acquired with new skills, we
arrived at our model and then studied the sensitivity of our monitor to errors coming from
GNSS or INS measurements. By studying different cases, with or without attack, or by
changing the IMU, we went on to make a detailed study of the different parameters and
their influence on the reliability of our model, which we wanted to be as close as possible
to reality. The results were clear : some parameters have a real influence on the model,
and an in-between is required to maintain the continuity and integrity of our system (not
triggering too many unnecessary attacks, and not missing any).
Jury : Luc Jaulin
Kilian Barantal
Lieu : Trondeim, Norvège
Sujet : Conception et contrôle d'un système robotisé pour les mesures EEG
Laboratoire : Norwegian University Of Science And Technology (Ntnu)
Encadrant : Molinas Marta
Résumé : Le FlexEEG est un nouveau concept d'électro encéphalographie basse densité qui utilise des électrodes sèches et un nombre réduit de canaux tout en permettant
la localisation de la source du signal. Dans ce projet, nous allons améliorer ce système en développant une solution robotisée
Jury : Luc Jaulin
Astrid Barau
Lieu : Shenzhen,Chine
Sujet : Computing and simulation of a wheel / monoped robot
Entreprise : Linxai Intelligent, Cofco Park
Encadrant : Liao Peng
Résumé : The idea is to build mechanically, simulate on computers and program algorithmically a wheel robot. The goal would be for it to reach 50 km/h, be able to maintain a certain cap and regulate
its speed to be stable standing. In this internship, the aim is to go as far as possible on this project.
My part - because I have 2 classmates doing the same internship and we divided tasks at least for the internship agreement - is more specifically Control algorithm development,
coding and testing of the algorithm, prototype manufacturing and validation.
Jury : Luc Jaulin
Michel Bilain
Lieu : Meudon, France
Sujet : Stagiaire Ingénieur R&D Logiciel Systèmes de Localisation
Laboratoire ou Entreprise : Milla Group - Isfm
Encadrant : Mamadou Dembele
Résumé : MILLA développe sa propre solution logicielle de conduite autonome, permettant au véhicule de naviguer sans intervention dans des milieux complexes. En particulier, MILLA développe actuellement une solution permettant au véhicule autonome de se localiser jusquà un niveau de lordre du centimètre. Dans le cadre dun projet spécifique, MILLA nécessite une solution de localisation locale garantissant un positionnement de lessieu avant et arrière inférieur au centimètre. En plus de laspect localisation, lalgorithme de Contrôle longitudinal du véhicule sera également à adapter pour contraindre lessieu avant.
L'objectif de ce stage est le développement d'une telle solution, d'un point de vue Hardware et Software. Les différentes tâches sont les suivantes :
- Etat de l'art des algorithmes et méthode de localisation locale (détection de cibles locale caméra ou lidar, ultra wideband...) et de contrôle
- Evaluation de la solution hardware nécessaire (caméra, ...).
Tests en simulation et sur véhicule réel Les langages C++/Python et ROS2 seront utilisés pour ce développement.
Jury : Luc Jaulin
Solène Boudot
Lieu : Lyngby, Danemark
Sujet : Integration de capteurs sur un bateau autonome
Laboratoire ou Entreprise : Technical University Of Denmark (Dtu)
Encadrant : Roberto Galeazzi
Résumé : Intégrer divers capteurs sur un bateau, de sorte à ce que celui-ci puisse rentrer et naviguer dans un port de façon autonome, tout en évitant d'éventuelles tentatives de cyberattaques
(donc développer plusieurs types de capteurs pour pouvoir les comprarer entre eux, pour vérifier la fiabilité des données).
Première partie : Analyse de données (principalement issues de caméras) pour retrouver la trajectoire GPS d'un bateau, et les comparer avec les données du GPS. Deuxième partie : intégration d'un radar sur le bateau.
Jury : Luc Jaulin
Thomas Bourgeois
Lieu : Trondeim, Norvège
Sujet : Flying a Drone with your Mind: FlexEEG motor imagery
Laboratoire ou Entreprise : Norwegian University Of Science And Technology (Ntnu) - Trondeim
Encadrant : Marta Molinas
Résumé : This project is about an experimentation on actuation of unmanned vehicles directly with signals from the brain.
This will be done through the use of an open source Electroencephalography (EEG) headset that records brain activity and translates it into commands for actuation of devices in real-time.
The task will consist on developing a Brain Computer Interface (BCI); that can directly give flying/landing commands from the brain to the drone.
The Open BCI EEG headset will be used (http://www.openbci.com/) for recording the brain signals to be processed into commands that will be sent wirelessly to actuate the drone.
Motor imagery will be used as command to fly the drone. Using this command, this project will fly a drone and develop a trajectory control directly from the motor imagery commands
without using any manual actuation system in between.
Jury : Luc Jaulin
Toméo Bourin
Lieu : Tokyo, Japon
Sujet : Object-Based Teleoperation Interface for Collaborative Manipulation
Laboratoire : Tokyo University Of Science (Tus)
Encadrant : Tomoya Sasaki
Résumé : In summer 2025, I carried out my internship at the Interactive Robotics Laboratory of
Tokyo University of Science. The main objective was to design a mixed-reality framework
to control a collaborative robot and explore how such an interface could support research
on human–robot interaction.
My work involved building a modular system that connected Unity with the robot’s
SDK through ROS2, enabling real-time communication between the virtual and physical
environments. To make interaction more natural, I designed a digital twin of the robot
and introduced an object-based control method.
The framework was successfully tested in collaborative manipulation tasks, showing
that the robot could share the effort with a human. A user study confirmed that the
object-based method felt more natural and usable. These results provided both a func-
tional prototype for the lab and the basis for future research work.
This internship allowed me to strengthen my skills in robotics software, mixed-reality
development, and experimental evaluation. It also gave me valuable experience with
scientific writing and teamwork, helping me grow as an engineer and preparing me for
future research projects.
Jury : Luc Jaulin
Hermann Carrier
Lieu : Grimstad, Norvège
Sujet : Couplage de plusieurs capteurs grâce à ROS2 sur
Laboratoire ou Entreprise : Norce
Encadrant : Atle
Résumé : Conception d'un système se déplaçant sur des voies ferrées afin de réaliser des mesures
à l'aide d'une caméra ou d'un LiDAR sur les câbles alimentant les trains en énergie.
Jury : Luc Jaulin
Ewan Chapuzet
Lieu : Brest, France
Sujet : Système Marin bio-inspiré SailorManta
Laboratoire : Lab-STICC, Ensta - Ecole Nationale Supérieure De Techniques Avancées
Encadrants : Lionnel Lapierre et Loick Degorre
Résumé : The SailOrManta project aims at developping a new type of multi-environment autonomous marine
craft able to sail, dive, glide and swim like a manta ray. In the long term, the vehicle will perform
missions like exploration of underwater sites, inspection of off-shore structures or sample
collection. It will be able to sail to the mission site, dive, perform its mission then raise to the
surface, locate and sail to a new diving site with virtually infinite autonomy. The project will be
integrated with the various research projects of the laboratory, which focus in particular on the
exploration of underwater caves, autonomous sailing navigation, bio-inspired marine vehicles, and
innovative locomotion technologies.
Jury : Luc Jaulin
Khaled Chatah
Lieu : Brest, France
Sujet : Conception et fabrication d'un robot subsurface.
Laboratoire : Lab-STICC, Ensta - Ecole Nationale Supérieure De Techniques Avancées
Encadrant : Luc Jaulin et Natacha Caouren
Résumé : This report presents the design and development of a tubular-shaped sub-surface robot
capable of navigating both underwater (up to a depth of 10 meters) and on the surface.
The system features two operating modes : an autonomous mode, and a remote-controlled
mode using either Wi-Fi at the surface or acoustic signals underwater.
The main objective is to carry out various underwater missions, either by manually
controlling the robot or letting it navigate autonomously. The robot is also designed to
maintain a stable depth during navigation and to capture underwater photographs.
This project was conducted at the Lab-STICC laboratory as part of an internship at
ENSTA Campus Brest.
Jury : Luc Jaulin et Natacha Caouren
Maëlys Cormont
Lieu : University of Adelaide, Australie
Sujet : Conception et réalisation d'un mini véhicule sous-marin
Laboratoire ou Entreprise : University of Adelaide
Encadrant : Eugene Lamnek
Résumé : Ingénierie expérimentale sur un mini véhicule sous-marin navigant en veine fluide
Jury : Luc Jaulin
Nicolas Damageux
Lieu : Germany
Sujet : Machine Learning to train astronauts for space exploration
Laboratoire : ESA's Astronaut Centre
Encadrants : Loredana Bessone and Samuel Payler
Résumé : This internship took place during my gap year and led me to work as a intern in Artificial Intelligence
at the European Astronaut Center (EAC). Its objective was to continue the research and development
work on the CAVES&PANGAEA team’s tools, specifically in the area of Machine Learning. I therefore
participated in numerous tasks, from maintaining the work environment to putting models into produc-
tion. Most precisely, I worked on two main subjects: the research and implementation of new Machine
Learning models for planetary minerals recognition using spectroscopic methods, and the development
and deployment of such models in the context of the PANGAEA 2025 astronaut trainig session.
Jury : Luc Jaulin
Rami Diab
Lieu : Besançon, France
Sujet : Modeling and controlling motion of biological cells via electric fields.
Laboratoire ou Entreprise : École Nationale Supérieure De Mécanique Et Des Microtechniques (Ensmm Besançon)
Encadrant : Alexis Lefevre
Résumé : Le stage porte sur la modélisation et le contrôle du mouvement de cellules biologiques (10 µm) via des champs électriques en utilisant le cadre port-Hamiltonien.
Il s'agit de développer un modèle physique pour les forces (ex. : diélectrophorèse) de simuler le comportement des micro-objets et de concevoir un dispositif expérimental pour valider ces modèles.
Des lois de contrôle en boucle fermée seront également explorées si le temps le permet. Ce projet combine théorie et expérimentation des systèmes de contrôle et de la biophysique.
Jury : Luc Jaulin
Clément Dunot
Lieu : Adelaide, Australie
Sujet : Development and Evaluation of a Non-Visual Perception System for Obstacle Detection on an Experimental AUV in a Flume Environment.
Laboratoire : University Of Adelaide
Encadrant : Eric Fusil
Résumé : This project aims to design and test a non-visual obstacle detection system for a small autonomous
underwater vehicle within a flume environment. Developed as part of the Harmonia project, a research
initiative led by the University of Adelaide, it focuses on integrating compact, affordable sensors that can
provide reliable perception in environments where traditional vision systems struggle, such as shallow or
turbid waters.
The approach centres around the use of a forward-facing sonar to detect obstacles and estimate distances in real time.
The system will be embedded in a watertight housing and mounted on an experimental
submarine.
The work is structured around four key goals: sensor integration, experimental validation in the flume,
data preparation for future control logic and a simple autonomy test in which the submarine, mounted
on a guided zipline, stops its propulsion when an obstacle is detected. While full autonomy is beyond the
current scope, this project lays the groundwork for future developments in that direction.
By focusing on hands-on integration, controlled experimentation and practical evaluation, this project
contributes to improving perception capabilities on compact underwater platforms. It also supports the
broader ambition of the Harmonia project: to create modular, testable systems that bridge physical
prototyping and digital modelling in underwater robotics.
Jury : Luc Jaulin
Vianney Fleury
Lieu : Adelaide, Australie
Sujet : Implementation of a wave-energy converting technology on AUVs.
Laboratoire : University Of Adelaide
Encadrant : Nataliia Sergiienko
Résumé : AUVs and UUVs are used for observation persistent monitoring and inspections of subsea infrastructure.
These vehicles can also be equipped with ocean sensors to provide ocean observations and measurements. Currently these vehicles are limited in their range and duration by the capacity of their batteries.
Depending on the vehicle sensor payload they may also have limited data storage space. These operation constraints mean that unmanned underwater vehicles require frequent recovery
for recharge and data offload which generally requires the assistance of a support vessel and crew. One way to extend mission duration is to design the wave-powered charging capability inside each AUV.
This project will focus on designing and building an AUV that will be able to charge from ocean waves. The design will be experimentally tested in the University of Adelaide wave flume.
Jury : Luc Jaulin
Rémi Genoux-Lubain
Lieu : Shenzhen,Chine
Sujet : Entrainement d'un chien à quatre roues
Entreprise : Linxai Intelligent, Cofco Park
Encadrant : Liao Peng
Résumé : Le but du stage a été de déployer un modèle de mouvement efficace et fiable basé sur
l’apprentissage par renforcement pour le robot chien à roues de Linxai Tech. Pendant
qu’une autre équipe se chargeait de développer un modèle de comportement pour le
robot à quatre pattes (produit commercial de l’entreprise), il nous a été demandé de
travailler sur un robot équipé de quatre roues au bout de ses pattes et de mettre en
place les ajustements nécessaires pour qu’il puisse fonctionner. Nous devions obtenir des
comportements adéquats pour un tel robot, c’est-à-dire délaisser la marche au profit de
l’utilisation des roues dans les cas où c’était plus efficace, sans enlever la capacité de
franchir des obstacles permise par les pattes.
Pour cela, nous avons cherché à atteindre deux objectifs complémentaires : d’une
part, le robot devait bien se comporter dans son environnement virtuel en respectant les
métriques et comportements attendus ; d’autre part, il fallait modéliser correctement les
comportements réels du robot pour obtenir un entraînement réaliste en simulation.
Le code utilise pour cela une approche basée sur l’apprentissage par renforcement.
Plus particulièrement, il repose sur un système Actor-Critic qui permet d’entraîner un
robot virtuellement. Il dispose donc d’un système acteur, qui fournit les commandes, et
d’un système d’évaluation, qui juge le comportement. Ce principe est rappelé et expliqué
ci-dessous.
Nous verrons d’abord les mécanismes de base des réseaux de neurones et pourquoi ils
sont efficaces, puis comment les faire s’améliorer pour adapter le robot chien à roues à
son environnement virtuel. Enfin, nous présenterons la manière dont nous avons adapté
les réseaux de neurones eux-mêmes pour améliorer le comportement virtuel et réel du
robot chien. Dans cette dernière partie, l’objectif a été d’utiliser les différents modèles de
chien à quatre pattes pour améliorer nos modèles de chien à quatre roues.
Jury : Luc Jaulin
Fadi Helou
Lieu : Beirut, Liban
Sujet : Implementation and optimization of SLAM techniques and object priming methods.
Laboratoire ou Entreprise : American University Of Beirut, Vision & Robotics Lab
Encadrant : Daniel Asmar
Résumé : The internship at AUB Vision & Robotics Lab will focus on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Object Priming.
SLAM is a fundamental technique in mobile robotics that enables a robot to build a map of an unknown environment while simultaneously tracking its position within it.
Object priming involves enhancing a robot's ability to recognize, categorize, and interact with objects efficiently based on contextual and prior knowledge.
The specific tasks will be aligned with the current progress of the project upon my arrival, ensuring that I contribute meaningfully to the labs research
while developing my expertise in robot perception and sensor fusion.
Jury : Luc Jaulin
Brunelle Josse
Lieu : Brest, France
Sujet : Conception du contrôle-commande d'un robot sous-marin à attraction magnétique
Laboratoire : Lab-STICC, Ensta - Ecole Nationale Supérieure De Techniques Avancées
Encadrant : Benoit Zerr
Résumé : Conception du contrôle-commande d'un robot sous-marin à attraction magnétique pour des missions d'inspection et de nettoyage de structures métalliques immergées
Jury : Luc Jaulin
Hippolyte Lafrad
Lieu : Denmark
Sujet : Work on autonomous fixed wings aircraft using biomimicry
Laboratoire ou Entreprise : Technical University Of Denmark (Dtu), Biomedical Signal Processing Research Group
Encadrant : Matteo Fumagalli
Résumé : I'm going to develop a system enabling fixed-wing aerial drones to mimic the dynamic gliding and soaring techniques of seabirds (such as gulls).
Studying the behavior of these birds will help develop algorithms capable of enhancing the resilience and autonomy of unmanned aircrafts.
This work could also enable the drone to operate in difficult areas.
Jury : Luc Jaulin
Adrien Ledoux
Lieu : Puerto Real (Cadiz), Espagne
Sujet : Computing minimal contractor using symetrical group
Laboratoire ou Entreprise : Universidad De Cadiz - Uca
Encadrant : Manuel Arana Jiménez
Résumé : Identify an application (such as for the hexapod robot). Derive an optimality condition using interval differentiation.
Classify symmetric groups that could be used for computing minimal contractors.
Jury : Luc Jaulin
Maxime Lefèvre
Lieu : Orebro, Suède
Sujet : Mise en oeuvre et tester un planificateur de saisie simplifié pour une main de robot
Laboratoire ou Entreprise : University Of Örebro
Encadrant : Todor Stoyanov
Résumé : L'objectif est qu'un opérateur puisse déplacer le bras du robot jusqu'à une position de saisie, puis appuyer sur un bouton pour que la main se ferme et attrape l'objet. La manière dont la main se ferme doit être basée sur l'analyse de la forme de l'objet à saisir à l'aide d'une caméra 3D. La main possède 5 degrés de liberté.
Jury : Luc Jaulin
Noé Lemaistre
Lieu : Birmingham, Royaumes-unis
Sujet : Bateau à voile autonome
Laboratoire : Aston University
Encadrant : Jian Wan
Résumé : Création à partir de 0 ou reprise d'un projet précédent sur un bateau à voile autonome. Le cahier des charges précis sera donné par le dr Jian Wan l'université d'Aston
Jury : Luc Jaulin
Mathis Le Scoezec
Lieu : Brest, France
Sujet : SLAM sur des données de terrains karstiques
Laboratoire : Lab-STICC, Ensta - Ecole Nationale Supérieure De Techniques Avancées
Encadrant : Simon Rohou
Résumé : SLAM sur des données de terrains karstiques (intervalles, données sonars)
Jury : Luc Jaulin
Samuel Magni
Lieu : Birmingham, Royaumes-unis
Sujet : Development of a land autonomous vehicle with a tethered drone system
Laboratoire : Aston University
Encadrant : James Pickering
Résumé : To enhance the integration of an autonomous vehicle with a tethered drone system, the project will focus on control, and operational capabilities of the overall system
for improved performance and functionality in real-world applications. Based on the aim, the objectives are as follows:
1. Develop the drone power and control system through implementing control strategies to ensure stable and efficient drone operation during tethered flights.
2. Optimise the tether system to minimise tether-related interference with the drone's flight dynamics and manoeuvrability.
3. Test and validate the system through experiments to evaluate system performance under varying operational conditions.
The above project is likely to alter/change developing on our progress with the project between now and May 2025.
Jury : Luc Jaulin
Ewen Mele
Lieu : Birmingham, Royaumes-unis
Sujet : Programming of an Autonomous Sailboat
Laboratoire : Aston University
Encadrant : Jian Wan
Résumé : Durant ce stage, je devrai travailler sur un petit voilier autonome, en utilisant notamment une carte Raspberry Pi ou une Arduino Mega,
pour lui permettre de réaliser divers missions comme par exemple atteindre un point GPS donné.
Jury : Luc Jaulin, Natacha Caouren
Léon Perruchot-Triboulet
Lieu : 1st Bldg Cofco Park, Baoan Dist, Shenzhen, Chine
Sujet : Improvement of LiDAR Inertial odometry SLAM
Entreprise : Linxai Intelligent Co Ltd
Encadrant : Ziyang Liang
Résumé :
The primary objective of this internship is to integrate leg odometry into the SLAM pipeline in order
to improve both accuracy and drift resistance. Beyond this objective
investigation of additional strategies for refining the localization workflow are to be performed
Jury : Luc Jaulin
Aurèle Planchard
Lieu : Oldenbourg, Allemagne
Sujet : Vision-Guided Robotic Manipulation for Object Interaction
Laboratoire : University Of Oldenburg, Laboratoire de Robotique
Encadrant : Andreas Rauh
Résumé : This project develops a vision-guided robotic manipulation system combining an Intel
RealSense depth camera with an Interbotix ViperX robotic arm for autonomous object
handling. The system integrates GPU-accelerated object detection, AprilTag tracking,
and liquid level analysis with data fusion techniques that achieve sub-2cm positioning
accuracy. A multi-threaded architecture running on NVIDIA Jetson ensures real-time
performance across concurrent vision processing, Kalman filtering at 100 Hz, and robot
control operations.
Such systems have practical applications in automated warehousing and logistics
for package sorting and handling, food and beverage industries for container manipulation and fill-level monitoring, laboratory automation for sample handling, and assistive
robotics for elder care or accessibility support. The modular design and scalable data fu-
sion architecture provide a foundation for multi-robot collaborative systems and complex
manipulation tasks in dynamic environments.
Jury : Luc Jaulin
Angelo Provot
Lieu : Hannover, Allemagne
Sujet : Autonomous Navigation for Ground Vehicles
Entreprise : Hentschel System Gmbh
Encadrant : Matthias Hentschel
Résumé : This final-year engineering project focuses on the field of mobile robotics and aims to implement
autonomous navigation for a ground vehicle. The main objective was to integrate and evaluate
the Nav2 framework under ROS2, using sensor fusion from multiple sources such as a 3D
LiDAR, a ZED 2i stereo camera, and UWB trackers. These sensors respectively provide
environmental perception, robot localization, and dynamic target tracking. Several SLAM
approaches, including slam_toolbox and LIO-SAM, were studied and compared in terms of
accuracy and robustness.
Experiments were conducted both in simulation with Gazebo and on a real prototype based on
an NVIDIA Jetson platform, connected to the actuators via a CAN bus. This work addressed key
challenges such as sensor synchronization, QoS tuning, and costmap generation for trajectory
planning. The results demonstrate the feasibility of reliable autonomous navigation in semi-
structured environments and open the way for future extensions such as waypoint-based
navigation and multi-robot coordination.
Jury : Luc Jaulin, Natacha Caouren
Hussein Rammal
Lieu : Montpellier,France
Sujet : IA (LLM et VLM) et Robotique
Laboratoire ou Entreprise : Universite Montpellier - Lirmm
Encadrant : Nabil Zemiti
Résumé : Le laboratoire s'intéresse aux robots biomimétiques ainsi qu'à l'intelligence artificielle.
Mon stage portera sur la robotique, la simulation, et se concentrera davantage sur les modèles de langage de grande taille (LLM) et les modèles de vision et langage (VLM).
L'encadrant précise : Nous souhaitons explorer les techniques de LLM et de VLM pour nos applications en robotique. Ce stage aura pour objectif de réaliser une étude de l'état de l'art,
une étude comparative entre LLM et VLM (https://openvla.github.io/), ainsi que la mise en place d'un démonstrateur en simulation (sur Genesis). Si le temps le permet, une expérimentation
sur robot pourra également être réalisée.
Jury : Luc Jaulin
Yasmine Raoux
Lieu : Vienne, Autriche
Sujet : Développement et intégration de méthodes de perception pour la robotique
Laboratoire ou Entreprise : Tu Wien
Encadrant : Markus Vincze
Résumé : Le laboratoire utilise des méthodes de vision artificielle pour percevoir des structure et des objets afin que les robots agissent et apprennent dans des situations de tous les jours.
Il se spécialise notamment en navigation sécurisée, en modélisation d'objets, détection de classes d'objets, en manipulation d'objets en fonction de leurs fonctions etc...
Jury : Luc Jaulin
Matti Soucaille
Lieu : Germany
Sujet : Automatic Subtask Discovery and Concurrent Learning of Subtasks for Stepping Locomotion using Hierarchical Reinforcement Learning
Laboratoire ou Entreprise : German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI),
Encadrant : Babu Ajish
Résumé : Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) is an efficient framework for tackling challenging,
long-horizon tasks by decomposing them into simpler subtasks, that will operate at different temporal scales.
Notwithstanding its capacity to enhance sample efficiency and long-term credit assignment, one of the key bottleneck in HRL
remains the autonomous discovery of these subtasks and the scalability of their
learning. This challenge is especially pertinent in robotics, where long training times and limited hard-
ware access make efficient learning necessary. This internship aims to address these limitations through
three core research axes. First, we investigate whether HRL offers tangible benefits over standard RL
approaches in the context of stepping locomotion. Second, we assess the implications of concurrent learn-
ing in contrast to sequential methods, hypothesizing that parallelization can significantly reduce training
time while maintaining or improving performance. Third, we develop a subtask discovery pipeline based
on trajectory segmentation using object perception models and large language models (LLMs), which
enables automatic annotation and integration of subtasks within the Option framework. The proposed
methods have been tested in simulation environments adapted for stepping locomotion and integrated
with the ARTER robot platform at DFKI. First results show that HRL and parallelization effectively
leads to faster convergence and improved modularity of learned behaviors, showing the relevance of this
direction for scalable robotic learning. Overall, this work intends to fill the gap between hierarchical
abstractions and practical, deployable reinforcement learning systems in robotics.
Jury : Luc Jaulin
Ghita Tazeroualt Tlamcani
Lieu : Tsukuba, Umezono, Japon
Sujet : Simulation and control of inflatable module mockup
Laboratoire ou Entreprise : Cnrs-Aist Jrl
Encadrant : Hiroshi Kaminaga
Résumé : The purpose of the internship is to apply knowledge, gather experience and learn how to design and simulate an inflatable module mockup that will be used to validate control
ideas on the actual module (HIDAS) developed for a Moonshot project. The purpose of the internship is to apply knowledge
Jury : Luc Jaulin
Gabin Teinturier
Lieu : Bruxelles,Belgique
Sujet : Simulation de robot sur le moteur Unreal Engine
Laboratoire ou Entreprise : École Royale Militaire
Encadrant : Emmanouil Maroulis
Résumé : Il m'a été proposé deux sujets : 1. Ajout de capteurs sur la simulation d'un robot déjà existante (sur laquelle ont travaillé d'anciens étudiants de l'ENSTA Bretagne)
2. Utilisation de données d'OpenStreetMap pour recréer des environnements réels dans la simulation afin de pouvoir tester le robot en conditions réelles
Jury : Luc Jaulin
Robin Vidal
Lieu : Trondeim,, Norvège
Sujet : Design and control of a robotic system for EEG measurements
Laboratoire ou Entreprise : Norwegian University Of Science And Technology (Ntnu) - Trondeim
Encadrant : Marta Molinas
Résumé : Marta Molinas is working on FlexEEG, a project developing a reduced-channel EEG system with dry, wireless electrodes as an alternative to traditional high-density wet electrodes.
This research involves advanced electronics signal processing and AI with contributions from Master's PhD and exchange students.
It's in this context that we have to design and control a robotic system for EEG measurements.
Jury : Luc Jaulin
Maxime Vieillot
Lieu : Brest, France
Sujet : Robotique reconfigurable
Laboratoire : Lab-STICC, Ensta - Ecole Nationale Supérieure De Techniques Avancées
Encadrant : Lionnel Lapierre
Résumé : Étude des configurations d'un robot reconfigurable pour l'exploration marine.
Jury : Luc Jaulin