Stage M2 / ingénieur
Contexte Le stage s’inscrit dans le cadre des travaux de recherche du laboratoire CRIStAL de l’Université de Lille, notamment les groupes thématiques GT IMAGE (équipe 3DSAM) et GT TOPSYS (équipe ToSyMA), et s’aligne sur l’axe transversal « Transports et Mobilité ». La plateforme PRETIL, dotée d’équipements de robotique de pointe et d’un jumeau numérique, servira de support expérimental pour ce stage.Dans le domaine de la robotique mobile, qu’il s’agisse de robots mobiles ou de véhicules intelligents, la perception multi-capteurs est essentielle pour permettre la localisation, la navigation, la reconnaissance d’obstacles et de cibles, ainsi que la prise de décisions autonomes. Cependant, les capteurs et algorithmes embarqués sont souvent confrontés à des défauts (pannes, bruits, perturbations environnementales …) qui peuvent altérer leur performance.L’objectif est donc de renforcer les capacités de perception des robots mobiles en développant des algorithmes de fusion multi-capteurs robustes et des mécanismes de diagnostic intégrés. Ces travaux visent à garantir une perception fiable dans des environnements réels, même en présence de perturbations ou de défauts.
Objectifs du stage
Les objectifs de ce stage sont :
- fusion multi-capteurs : développer des algorithmes pour combiner les données provenant de capteurs variés tels que caméras, LiDAR, GNSS, encodeurs de roues, … afin d’obtenir une représentation précise de l’environnement,
- diagnostic intégré : mettre en œuvre des méthodes pour détecter et isoler les défauts, les anomalies des capteurs ou des estimations,
- validation expérimentale : tester en environnement réel les solutions sur des robots mobiles et/ou des véhicules intelligents de la plateforme de robotique PRETIL du laboratoire CRIStAL.
Programme scientifique et technique
- Le stage se décompose en plusieurs phases :
- Étude et prise en main
- Analyse des techniques existantes en fusion multi-capteurs et en diagnostic,
- Familiarisation avec les plateformes matérielles et logicielles.
- Développement et implémentation
- Développement d’algorithmes de fusion exploitant des données hétérogènes,
- Conception de mécanismes de diagnostic permettant de détecter les anomalies et d’adapter dynamiquement les stratégies de fusion.
- Validation expérimentale
- Réalisation de tests en environnement contrôlé avec des robots mobiles et des véhicules intelligents.
- Analyse des performances des algorithmes en présence de scénarios réalistes, y compris des perturbations ou pannes simulées.
Profil recherché
- Étudiant(e) en dernière année de Master ou en école d’ingénieur, avec une spécialisation en robotique ou vision par ordinateur ou informatique ou domaine connexe.
- Connaissances par exemple en vision par ordinateur, traitement de données capteurs, fusion de données, apprentissage machine ou techniques de détection et d’isolation de défauts.
- Compétences en programmation (Python ou C++, éventuellement Matlab)
- Connaissance des outils de gestion de versions du type GIT
- Une expérience avec la plateforme ROS/ROS2 est un plus
- Autonomie, rigueur, esprit critique, capacité de communication et intérêt pour les systèmes intelligents et la robotique mobile.
Dossier de candidature
- CV
- Lettre de motivation
- Notes obtenues en licence/master/ingénieur et rang dans la promotion
- Nom et coordonnées d’au moins un référent que nous pourrons éventuellement contacter
Encadrants
Dr Cindy CAPPELLE cindy.cappelle@univ-lille.fr
Dr Deise SANTANA MAIA deise.santanamaia@univ-lille.fr
Pr Mohammed DAOUDI
Pr Maan EL BADAOUI EL NAJJAR
Lieu : Laboratoire CRIStAL, Villeneuve d’Ascq (près de Lille)
NB : Poursuite en thèse envisageable.
