Projet: Prototype Voiture Autonome et Connectée

Avant d’envoyer les véhicules autonomes sur route ouverte, nous devons garantir leur comportement face à diverses situations complexes qui peuvent survenir lors de la conduite. Pour répondre à cet objectif, nous proposons un prototype à échelle réduite afin d’établir un processus clair de validation des fonctionnalités d’aide à la conduite basées sur l’IA et de démontrer la performance des voitures sans chauffeur. Ce sujet a pour objectifs de :
– Se familiariser avec l’équipement du véhicule, notamment le LiDAR, la caméra, le module GNSS/GPS et l’accéléromètre, ainsi que des algorithmes de contrôle et des fonctionnalités déjà développées​
– Etudier, proposer et mettre en œuvre des algorithmes de perception, de navigation et de suivi des trajectoires permettant au véhicule d’atteindre une destination désirée​
– Implémenter et optimiser les algorithmes retenus pour les exécuter en temps réel sur une cible embarquée et proposer un processus d’intégration
– Mettre en place des scénarios d’utilisation afin d’illustrer la performance des différentes fonctions de conduite autonome à l’échelle réduite​

Projet: Plateforme de simulation et de prototypage de fonctions de conduite autonome

Le sujet de stage contribue à la mise en oeuvre de méthodes et outils pour le développment de systèmes de transport intelligents et connectés (C-ITS) :​
– Poursuivre le développement d’une plateforme d’expérimentation progressive (simulation, HIL et prototypage) basée sur le simulateur Carla , le middleware ROS2 et une carte NVIDIA Nano Orin​
– Enrichir le catalogue de scénarios de tests de validation et d’outils d’analyse des données
– Optimiser, intégrer et évaluer sur la plateforme d’expérimentation les travaux sur les stratégies de perception et les fonctions d’aide à la conduites existantes ​

Projet: Véhicule Autonome / IA embarquée

Le sujet de stage se situe dans le contexte du développement systèmes de transport intelligents et connectés (C-ITS) à base d’Intelligence Artificielle :​
 - Dresser un état de l’art des techniques d’optimisation de la performance computationnelle des algorithmes d’IA utilisés dans les stratégies de perception des véhicules autonomes
 - Expérimenter les techniques retenues sur les stratégies existantes au sein du Lab (eg. :  Yolo + DeepSort, CasA, …)
 - Mettre en oeuvre et évaluer les performances des solutions retenues sur une plateforme d’expérimentation et de prototypage existante basée sur le simulateur Carla et le middleware ROS2
 - Définir et enrichir les scénarios de tests et adapter au besoin la plateforme d’expérimentation existante

- Vous justifiez de connaissances en  Robotique, et en Intelligence Artificielle et maîtrisez la programmation en Python/Rust sous ROS 2 que vous avez su mettre en application lors de votre formation.

- Des connaissances en Linux embarqué seront également appréciées. 

 -Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant​.