Introduction and Research Topics
The MIAM team develops innovative methodologies for mechatronic and embedded systems. Its strength lies in the integration of two key areas of expertise: expertise in the dynamics of complex systems and advanced environmental perception. Its work, ranging from fundamental research to proof of concept, is primarily applied to the automotive, aerospace, and Industry 4.0 sectors.
Pour concevoir des systèmes autonomes capables de s’adapter en temps réel, l’équipe structure ses recherches autour de deux piliers :
Modeling, Identification, and Control: This research area focuses on developing practical mathematical models and robust control laws for nonlinear and uncertain systems. Researchers are working in particular on vehicle dynamics, trajectory planning, and the management of robot fleets (UGVs, UAVs) in complex environments.
Perception, Data Fusion, and Imaging: The team develops tools for localization and obstacle detection by combining artificial intelligence with the theory of heterogeneous data fusion. Unique expertise focuses on non-conventional imaging (polarimetric and multispectral) to extract physical information invisible to the naked eye and improve decision-making in autonomous systems.
Innovation and Partnership Outreach
L’équipe MIAM se distingue par une recherche fortement ancrée dans le tissu industriel et international :
Collaborations d’envergure : L’équipe collabore avec des leaders des secteurs de la défense, de l’agriculture et des transports (Stellantis, DGA) via des contrats de recherche et des thèses CIFRE.
Transnational Projects : Très active au sein du Campus Européen (EUCOR), elle participe à de nombreux projets d’envergure (ANR, INTERREG) sur la robotique collaborative et la mobilité durable.
Scientific and Civic Engagement : Outre une production scientifique de haut niveau, les membres de l’équipe s’investissent dans la diffusion des savoirs, notamment via la “Cordée des sciences” et la Fête de la Science, pour sensibiliser les jeunes aux enjeux de la recherche.
Team members
Permanent members
Basset Michel
Prof.
Bigue Laurent
Prof.
Binder Gérard
Emeritus Prof. / HDR
Birouche Abderazik
Assoc. Prof.
Dupuis Raphael
Assoc. Prof. / HDR
Foulonneau Alban
Assoc. Prof.
Hueber Eric
Assoc. Prof.
Josso-Laurain Thomas
Assoc. Prof.
Lapray Pierre-Jean
Assoc. Prof. / HDR
Lauffenburger Jean-Philippe
Prof. / HDR
Ledy Jonathan
Res. Eng.
Mourllion Benjamin
Assoc. Prof.
Orjuela Rodolfo
Prof. / HDR
Prokhorov Aleksandr
Res. Eng.
Sproesser Thomas
Assoc. Prof.
Vieira Gois Fernandes David
Assoc. Prof.
Vigne Benoit
Assoc. Prof.
Weisser Thomas
Assoc. Prof.
Non-permanent members
PhD students
Agourram Amina
PhD
Benamirouche Abdelhak
PhD
Chassignet Anthony
PhD
Dumoulin Ronan
PhD
Duthay Flavie
PhD
El Mouiah Oussama
PhD
Fagninou Aaron
PhD
Giurgi Danut-Vasile
PhD
Haeffler Benoit
PhD
Hamri Mouad
PhD
Jouve Erwan
PhD
Levy Cédric
PhD
Masri Ghewa
PhD
Point Augustin
PhD
Sayssouk Wissam
PhD
Sudi Bin-Ali Joyce
PhD
Research Activities
Comment les robots perçoivent-ils le monde ?
Simulation et édition de défauts par 3d Gaussian Splatting
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Reliability-Aware Fusion for Semantic Segmentation under Sensor Degradation and Failures (2026) Conference paper2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
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Distance-based distributed nonlinear MPC for local leader-follower formation tracking (2025) ArticleRobotics and Autonomous Systems
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Un défi transfrontalier de robotique mobile : préparation, organisation et retour d'expérience (2025) ArticleJournal sur l'enseignement des sciences et technologies de l'information et des systèmes
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26e Congrès Français de Mécanique
No project for now.
Research and Doctoral studies
Analyse multimodale de scènes agricoles pour une navigation autonome sensible aux collisions
Florian PHILIPPE
Directeur(s) de thèse : Jean-Philippe LAUFFENBURGER - Pierre-Jean LAPRAY
Navigation sûre d’un véhicule autonome terrestre dans un environnement partagé et contraint
Anis KOLIAI
Directeur(s) de thèse : Rodolfo ORJUELA - Michel BASSET
Design of Hierarchical Control Architectures: From Autonomous Ground Vehicles to Industry 4.0
Rodolfo Orjuela
Contact the team
Team Leader
Pr Michel BASSET
- Nous écrire
- Téléphone
MIAM Team
- ENSISA, 12 rue des Frères Lumières, 68093 Mulhouse
From the Mulhouse train station:
- Take bus line 31 or 51 to the University stop, or bus line 21 to the Lumière stop at the top of the campus.
From the Mulhouse train station:
- Take Tram Line 1 to the Porte Jeune stop,
- puis prendre le Tram ligne 2 jusqu’à l’arrêt Université,
- then a 5-minute walk.
Depuis l’autoroute A36 :
- take Exit 16a,
- Take the D68 toward “Centre”; the campus is a 5-minute drive away.