Laboratoire d'accueil : DRIVE, Nevers + UGE Spécialité du doctorat préparé : Informatique

Titre de la thèse : Solutions technologiques pour une connectivité 5G continue et
sécurisée d’un système de transport de marchandises en ville par drones
Laboratoire d’accueil : DRIVE, Nevers + UGE
Spécialité du doctorat préparé : Informatique

Mots-clefs : Transport public, drone, logistique, 5G, cyber sécurité, optimisation, énergie.

Descriptif détaillé de la thèse :
Introduction / contexte :
Le poste de docteur(e) est proposé par le laboratoire DRIVE de l'Université de Bourgogne Franche
Comté, situé à Nevers Magny-Cours en France. Composé d'environ 60 membres, dont environ une
trentaine de chercheurs et une vingtaine doctorants, le laboratoire DRIVE développe une recherche
appliquée et fondamentale de haut niveau avec des équipements de pointe. Ce sujet de thèse
s'inscrit dans un projet ambitieux et original, DelivAir, financé à la fois par la région Bourgogne
Franche Comté t l’UGE (Université Gustave Eiffel). La thèse se déroulera en partenariat entre le
laboratoire DRIVE de l’Université de Bourgogne et le département COSYS (Composants et Systèmes)
de l’Université Gustave Eiffel.
Le projet DelivAir vise à proposer un système de livraison de marchandises en ville s’appuyant sur
des drones munis d’une connectivité 5G et ayant la possibilité d’utiliser le réseau de transport public
existant pour se déplacer depuis un centre de chargement situé en périphérie de la ville ou du village
vers des points de livraison finaux. L’utilisation du réseau de transport public existant se fera grâce
à la possibilité que le drone puisse se poser au-dessus d’un ou plusieurs acteurs du transport public
(bus, tram...) pour le ramener au plus proche du point de livraison ou directement ou en passant
d’un acteur à un autre. Lors de l’arrivée au plus proche du point de livraison, le drone se décrochera
et terminera sa livraison jusqu’au point de livraison (dernier kilomètre). Le drone informera alors le
destinataire de son arrivée. Une fois la livraison effectuée, le drone va se poser sur un autre
bus/tram lors du passage de celui-ci ou sur un arrêt de bus en cas de temps d’attente trop important.
Il pourra alors retourner au centre de jonction/distribution. Pendant ce temps, il va recharger sa
batterie sur le toit du bus/tram. Cette thèse s’inscrit dans les objectifs sociétaux d’optimisation des
systèmes de transport de marchandises visant à une réduction de leur impact environnemental tout
en conservant un mode d’usage de livraison à domicile massif de plus en plus privilégié par les
consommateurs. Ainsi, elle devrait contribuer à lever une partie des verrous d’une telle solution et
d’envisager à terme le développement de solutions de transition vers le tout autonome avec un
système de livraison moins polluant. Par ailleurs, ce système permet d’envisager un système de
livraison à domicile accessible localement à tous les commerces d’une région spécifique permettant
de faciliter le maintien des activités commerciales même en cas de crise majeure telle que celle du
Covid-19.

Contexte scientifique :

Le sujet de thèse vise à définir les solutions technologiques permettant au drone d’avoir une
connectivité continue et sécurisée au réseau 5G afin d’optimiser la réalisation des différentes phases
de pose et de navigation en prenant en compte les limitations techniques actuelles des drones, à
savoir : (i) Côté logistique : ce service nécessite une coopération en temps réel des informations sur
la localisation, les ressources et la sécurité provenant de multiples domaines, et appartenant
souvent à différents secteurs. Ce fait limite la répartition et la programmation des tâches de livraison
entre les différents participants au service, (ii) Côté communication : la portée de communication
d’un drone est très limitée alors que la prise de décision dans un environnement urbain à forte
mobilité nécessite une connexion à haut débit et fiable, (iii) Côté cyber-sécurité : les drones en milieu
urbain, qu'ils soient autonomes ou contrôlés à distance, représentent une cible de choix pour les
cyber-attaquants, (iv) Côté énergie : la durée de vie des batteries des drones limite le temps de vol
du drone (verrou atténué par le fait que le drone a la possibilité de se charger sur le toit du bus/tram)
et il convient d’optimiser les solutions de télécommunication choisies.

Références bibliographiques :
[1] Zhang, Shuowen, Yong Zeng, and Rui Zhang. "Cellular-enabled UAV communication: A
connectivity-constrained trajectory optimization perspective." IEEE Transactions on
Communications 67.3 (2018): 2580-2604.
[2] Chen, Yu-Jia, and Da-Yu Huang. "Trajectory optimization for cellular-enabled UAV with
connectivity outage constraint." IEEE Access 8 (2020): 29205-29218.
[3] Mardani, Afshin, Marcello Chiaberge, and Paolo Giaccone. "Communication-aware UAV path
planning." IEEE Access 7 (2019): 52609-52621.
[4] Khamidehi, Behzad, and Elvino S. Sousa. "Power efficient trajectory optimization for the cellular-
connected aerial vehicles." 2019 IEEE 30th Annual International Symposium on Personal, Indoor and
Mobile Radio Communications (PIMRC). IEEE, 2019.
[5] Huang, Hailong, Andrey V. Savkin, and Chao Huang. "Reliable path planning for drone delivery
using a stochastic time-dependent public transportation network." IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems (2020).
Profil demandé :
Les candidats doivent posséder un diplôme de Master ou d'ingénieur en informatique ou en
télécommunications. De bonnes bases en mathématiques et réseau sans-fil ainsi que des
compétences pratiques en programmation et des outils logiciels (par exemple, Matlab, Python,
OMNET ++, Cplex) et un anglais courant (écrit et parlé) sont requis. Les candidats doivent être
motivés pour apprendre rapidement et travailler efficacement sur des problèmes de recherche
difficiles
Financement : Région Bourgogne Franche Comté et Université de Gustave Eiffel (UGE)
Dossier à envoyer pour début Juin 2021
Début du contrat : octobre 2021

Direction / codirection de la thèse :
Sidi Mohammed Senouci, Professeur, université de Bourgogne, email : sidi-mohammed.senouci@u-
bourgogne.fr
Marion Berbineau, DR, Université Gustave Eiffel, email : marion.berbineau@univ-eiffel.fr

Toute candidature devra être adressée par mail qui devrait avoir comme sujet "Application for PhD
position DealivAir" et doit impérativement contenir les éléments suivants :

•   un Curriculum Vitae détaillé (contenant notamment une description du cursus universitaire
    et une description de l’expérience professionnelle et de stage),
•   les notes obtenues en Master/Ingénieur (avec si possible le classement),
•   une liste des publications (y compris mémoire(s), rapport(s) de stage),
•   une lettre exposant les motivations pour la recherche et le sujet proposé,
•   Au moins deux lettres de recommandations de personnes ayant déjà travaillé avec ou
    encadré le candidat (lettre d’encadrant de Master ou de stage par exemple).

PhD title : Technological solutions for continuous and secure 5G connectivity of a UAV-
based urban freight transport system

Host laboratory : DRIVE, Nevers + UGE
Speciality of PhD: Computer science

Keywords : Public transport, UAV, logistics, 5G, cyber security, optimization, energy.

Job description :
Introduction / contexte :
The PhD position is offered by the DRIVE laboratory of the University of Burgundy Franche Comté,
located in Nevers Magny-Cours, France Staffed by ca. 60 community members of which ca. 30
researchers and ca. 20 PhD. students, the DRIVE laboratory develops high-level applied and
fundamental research with cutting-edge equipment. This PhD is part of an ambitious and original
project, DelivAir, funded by both the Burgundy Franche Comté region and the UGE (Université
Gustave Eiffel). The PhD will be carried out in partnership between the DRIVE laboratory of the
University of Burgundy and the COSYS department (Components and Systems) of the Gustave Eiffel
University.
The DelivAir project aims to propose an urban goods delivery system based on drones equipped
with 5G connectivity and with the possibility of using the existing public transport network to travel
from a distribution centre located on the outskirts of the city to final delivery points. The use of the
existing public transport network will be done thanks to the possibility that the drone can land on
top of one or more public transport actors (bus, tram...) to bring it back to the closest delivery point
or directly or by passing from one actor to another. Upon arrival at the nearest delivery point, the
drone will unhook and complete its delivery to the delivery point (last mile). The drone will then
inform the recipient of its arrival. Once the delivery has been made, the drone will land on another
bus/tram as it passes or on a bus stop if the waiting time is too long. It can then return to the
junction/distribution centre. During this time, it will recharge its battery on the roof of the bus/tram.
This PhD is in line with the societal objectives of optimizing freight transport systems to reduce their
environmental impact while maintaining a massive home delivery mode increasingly favored by
consumers. Thus, it should help to remove some of the obstacles to such a solution and to envisage
in the long term the development of transitional solutions towards a fully autonomous, less polluting
delivery system. In addition, this system makes it possible to envisage a home delivery system
accessible locally to all the businesses in a specific region, making it easier to maintain commercial
activities even in the event of a major crisis such as that of Covid-19.
Scientific context:
The PhD topic aims at defining technological solutions that allow the UAV to have a continuous and
secure connectivity to the 5G network in order to optimize the realization of the different phases of
landing and navigation taking into account the current technical limitations of UAVs, namely: (i)
Logistics side: this service requires real-time cooperation of location, resource and safety

information from multiple domains, often belonging to different sectors. This fact limits the
distribution and scheduling of delivery tasks among the different participants in the service, (ii)
Communication side: the communication range of a drone is very limited while decision making in
a highly mobile urban environment requires a high-speed and reliable connection, (iii) Cyber security
side: UAVs in urban environments, whether autonomous or remotely controlled, represent a prime
target for cyber-attackers, (iv) Energy side: the lifetime of UAV batteries limits the UAV's flight time
(a lock mitigated by the fact that the UAV has the possibility to charge on the bus/tram roof) and
the chosen telecommunication solutions should be optimized.

References :
[1] Zhang, Shuowen, Yong Zeng, and Rui Zhang. "Cellular-enabled UAV communication: A
connectivity-constrained trajectory optimization perspective." IEEE Transactions on
Communications 67.3 (2018): 2580-2604.
[2] Chen, Yu-Jia, and Da-Yu Huang. "Trajectory optimization for cellular-enabled UAV with
connectivity outage constraint." IEEE Access 8 (2020): 29205-29218.
[3] Mardani, Afshin, Marcello Chiaberge, and Paolo Giaccone. "Communication-aware UAV path
planning." IEEE Access 7 (2019): 52609-52621.
[4] Khamidehi, Behzad, and Elvino S. Sousa. "Power efficient trajectory optimization for the cellular-
connected aerial vehicles." 2019 IEEE 30th Annual International Symposium on Personal, Indoor and
Mobile Radio Communications (PIMRC). IEEE, 2019.
[5] Huang, Hailong, Andrey V. Savkin, and Chao Huang. "Reliable path planning for drone delivery
using a stochastic time-dependent public transportation network." IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems (2020).
Candidate Profile:
Candidates should have a Master's degree or an engineering degree in computer science or
telecommunications. A good grounding in mathematics and wireless networking as well as practical
skills in programming and software tools (e.g. Matlab, Python, OMNET ++, Cplex) and fluent English
(written and spoken) are required. Candidates must be motivated to learn quickly and work
effectively on challenging research problems.
Financing Institution: Burgundy Franche Comté Region and Gustave Eiffel University
(UGE)
Application deadline : beginning of June 2021
Start of contract : october 2021

Supervisor(s) :
Sidi Mohammed Senouci, Professor, University of Burgundy, email: sidi-mohammed.senouci@u-
bourgogne.fr
Marion Berbineau, DR, Université Gustave Eiffel, email: marion.berbineau@univ-eiffel.fr

All applications should be sent by email with the subject "Application for PhD position DealivAir"
and must contain the following elements
     -       a detailed Curriculum Vitae (including a description of the academic background and a
             description of the professional and internship experience),
     -       grades obtained in Master's/Engineer's courses (with rankings if possible),
     -       a list of publications (including thesis(es), internship report(s)),
     -       a letter stating the motivation for the research and the proposed subject,

-   At least two letters of recommendation from people who have already worked with or
    supervised the applicant (e.g. letter from Master's supervisor or internship supervisor).