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Créé en 1980, le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) est une unité mixte de recherche (UMR 7039) commune à l'Université de Lorraine et au CNRS (Institut des sciences informatiques - ex INS2I). Il accueille également des chercheurs de l'Institut de Cancérologie de Lorraine (ICL, Centre de lutte contre le cancer), du CHRU de Nancy, du CHR de Metz-Thionville et du LIST à Luxembourg-Ville.
 

Au 1er janvier 2023, le laboratoire compte 107 enseignants-chercheurs, 3 émérites, 10 chercheurs CNRS, 11 autres chercheurs de l'UL, de l'ICL et du CHU ou d'organismes externes, 13 post-docs, 90 doctorants et 33 (dont 28 CDI et 5 CDD) ingénieurs, techniciens ou administratifs. Il fait partie de la Fédération de Recherche Charles Hermite Automatique, Informatique, Mathématiques de Lorraine et du pôle scientifique Automatique, Mathématiques, Informatique et leurs Interactions (AM2I) de l'université de Lorraine.

S’appuyant sur les sciences du numérique, le laboratoire est reconnu à l’international pour ses activités dans les domaines du traitement du signal et des images, du contrôle et du génie informatique, mais aussi pour ses travaux en santé en lien avec la biologie et les neurosciences.

Aujourd’hui, ses recherches fondamentales et appliquées lui permettent d’accompagner les évolutions de la société et dépassent les problématiques industrielles classiques : production d’énergie, gestion de la ville intelligente ou des transports. Elles s’ouvrent, en santé, au diagnostic et aux soins en cancérologie et en neurologie. Elles croisent la sociologie, à l’écoute des comportements sociaux et des dynamiques d’opinion et investissent le champ du développement durable, au service de l’économie circulaire et des systèmes écologiques.

L'ensemble des recherches est organisé en trois départements.

Les Départements

 

 

Collaborations

 

 

Mots clefs

Estimation d'état Consensus Multi-component system Prognostics Observers E-maintenance Hybrid systems Robustness Estimation Nonlinear system Fault estimation Fluorescence Glioblastoma Modelling Thérapie photodynamique Ontology Uncertain systems Observability Cancer Singular systems Dependability Lyapunov stability LMIs Classification Neural network Robustesse Parameter estimation Observer Energy efficiency State estimation Linear systems Reconfiguration Systèmes linéaires LMI EEG Fault detection and isolation Systèmes non linéaires Graph theory Monte Carlo simulation LPV systems Radiotherapy Internet of Things Epilepsy Prognostic Fault detection Model-free control Photodynamic therapy Reliability Breast cancer Observer-based control Stabilization Linear matrix inequality Simulation Data reconciliation Unknown inputs Maintenance Modélisation Interoperability Switched systems Nonlinear observer Lyapunov methods Observer design Descriptor systems Uncertainty Détection de défaut ingénierie Bilinear systems Fault tolerant control Fiabilité MTHPC Diagnosis Industry 40 Wireless sensor networks Stability Availability Identification Multi-agent systems Machine learning Security Systems Engineering Multiple model Nonlinear systems Stability analysis Neural networks Instrumental variable Modeling Fault diagnosis Synchronization Fault-tolerant control System identification Event-triggered control Robust control Optimal control Linear matrix inequalities Diagnostic Sûreté de fonctionnement Optimisation Safety Flatness Optimization Networked control systems