Dans le cadre d’un projet de Recherche et Innovation de SEGULA Technologies et en collaboration avec L’IRSEEM (ESIGELEC Rouen), vous contribuerez au développement d’une plateforme de Véhicule Ferroviaire Autonome et Auto stable (TRL6/7). Les intégrations sur ce prototype touchent les aspects matériels (caméras, IMU, LiDAR, Gyroscopes, Odométrie, Arduino, Nvidia ZED Box, Actionneurs) et logiciels (stabilisation par lois de commandes, perception d’environnement par deep learning).

Le véhicule autonome sera capable de faire face à toutes les situations : environnement urbain fortement contraignant, conditions météorologiques défavorables, transport de personnes, de fret, etc. Pour cela, une nouvelle solution innovante basée sur la collaboration d’approches déterministes (par modèles) et stochastiques (par Deep Learning) est développée. Celle-ci permet l’hybridation de la perception et la navigation autonome pour assurer une solution et ce, peu importe la situation rencontrée. Des scénarios de test et validation de la plateforme à échelle réduite sont prévues en environnement contrôlé (laboratoire) et en Outdoor (parking).

Vous travaillerez sur le développement d’algorithme de détection et tracking d’objets 3D. Votre objectif sera de contribuer à la programmation et à la conception d’un modèle réduit fonctionnel du véhicule. Ce prototype doit permettre de valider un concept innovant de transport en commun. La démarche envisagée est la suivante :

Mission 1 : Perception et vision par ordinateur

• S’approprier les outils et méthodes développés,
• Entrainer des modèles sur dataset ferroviaire,
• Sélectionner et optimiser les solutions de perception embarquée : détection et tracking temps-réel d’objets 3D.

Mission 2 : Intégration dans le prototype

• Etat de l’art sur le véhicule ferroviaire autonome,
• Analyses et améliorations du prototype existant en vue de sa finalisation,
• Implémentation des lois de commande de stabilisation et les approches de perception embarquées.

Mission 3 : Validation expérimentale

• Évaluer et sélectionner les différents scénarios expérimentaux,
• Créer et suivre un plan d’expérience,
• Analyser et comparer les algorithmes en vue de leur qualification sur les scénarios sélectionnés.

Poste à pourvoir en février 2025. PFE - Stage de fin d'études obligatoirement