Thèse par financement CIFRE
Laboratoire SATIE, Université Paris-Saclay, 91400 Orsay
Entreprise IDEC – EZ-Wheel, 16400 La Couronne
Domaine de la thèse :
Les systèmes multicapteurs multiphysique constituent l’une des briques importantes dans les systèmes d’aide à la mobilité en général, et les systèmes autonomes en particulier.
L’industrie 4.0 impose la traçabilité et donc la localisation de toute entité dans son environnement. Cela impose d’imaginer des systèmes temps réels de localisation d’objets et de personnes, avec une contrainte de coûts acceptables. La société IDEC – EZ-Wheel développe des roues intelligentes destinées aux équipements de transport de marchandises et de personnes (lits d’hôpitaux, caddy,…). L’objectif est d’apporter de l’autonomie à ces outils de travail, augmentant ainsi leur efficacité et rendement en production en intégrant des contraintes fortes sur la sécurité de fonctionnement.
Cette thèse s’inscrit dans le prolongement d’une précédente collaboration entre IDEC– EZ-WHEEL et le laboratoire SATIE, qui a mené à la mise en oeuvre d’une plateforme intelligente autonome. La poursuite de cette collaboration doit permettre d’explorer de nouvelles technologies et algorithmes dans un contexte ou l’IA embarquée est de plus ne plus intégrée aux plateformes et algorithmes, et change l’ambition et la problématique du problème adressé.
La mission du doctorant consistera à :
– Une étude du domaine abordé : du capteur à l’extraction de l’information avec évaluation de sa consistance,
– Une étude bibliographique portant sur la fusion multicapteurs multimodale, les algorithmes de navigation, les algorithmes embarqués de traitements de l’information à base d’IA,
– Une mise en évidence des verrous liés à l’intégration de ces capteurs dans l’environnement du sujet de thèse,
– Une proposition de solution algorithmique combinant des capteurs pour une localisation et navigation par fusion en prenant en compte, apriori, les contraintes d’intégration,
– Une validation de la robustesse de l’algorithme dans l’espace industriel de l’entreprise IDEC – EZ-Wheel,
– Une proposition d’approche d’instanciation de l’algorithme sur une architecture de calcul viable (Adéquation Algorithme Architecture),
– La mise en place d’outils « de réalité de terrain » pour évaluer la performance et pour pouvoir proposer des améliorations.
Une réflexion devra être menée sur de nouvelles méthodes qui s’imposent aux industriels pour construire une réalité de terrain permettant la validation des travaux. La fusion d’informations multimodale mélangeant des données de nature et de fréquences différentes ainsi que la problématique de synchronisation des ces données devra être étudiée. Une approche Deep Learning sera abordée pour la détection et la qualification des obstacles ou objets avec lesquels la plateforme doit interagir. La capacité de la méthode choisie pour la cartographie et la localisation simultanée (slam) pourra être utilisée pour contourner la problématique de cartographie de l’environnement et de son évolution dynamique.
Informations pratiques :
Financement CIFRE, Salaire : +/-30K€ en fonction du profil
Entreprise IDEC – EZ-Wheel, 16400 La Couronne
Laboratoire SATIE, Université Paris Saclay 91400 ORSAY
Organisation du temps de travail : Alternance entre Orsay et Angoulême par période de 6 mois
Contact :
bastien.vincke (@) universite-paris-saclay.fr
emmanuel.seignez (@) universite-paris-saclay.fr
Bibliographie :
Evaluation of a novel DSO-based Indoor Ceiling-Vision Odometry System
Abdelhak Bougouffa , Emmanuel Seignez , Samir Bouaziz , Florian Gardes
2022 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2022)), Nanyang Technological University, Singapore (School of Electrical and Electronic Engineering), Dec 2022, Singapour, Singapore. pp.47-53, ⟨10.1109/ICARCV57592.2022.10004272⟩
