Stage en vision par ordinateur et deep leraning H/F

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités

• La coopération

• La curiosité

  

Référence

2024-33184  

Description de l’unité

Laboratoire Vision pour la Modélisation et la Localisation (LVML) du CEA Tech LIST mène des recherches en vision par ordinateur et intelligence artificielle. Nous adressons en particulier les problématiques suivantes :
– Géolocalisation et cartographie d’environnement par vision et fusion de capteurs (robotique mobile, drones…)
– Systèmes et de vision pour la robotique : préhension, manipulation, assemblage d’objets…
– Contrôle de conformité, détection de défauts géométriques, colorimétriques, etc…
– Analyses hyperspectrales : détection de matériaux, tri, ….
– Correction, amélioration d’images et vidéos ( superrésolution, upframing, …)
– Compression de réseaux de neurones
– …

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l’offre

Stage en vision par ordinateur et deep leraning H/F

Sujet de stage

Localisation d’un robot mobile dans une carte LIDAR à partir d’une camera RGB

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l’offre

Contexte du stage

La localisation précise d’un robot mobile est une condition essentielle pour la navigation autonome. Une approche couramment utilisée consiste à faire correspondre les données des capteurs embarqués sur le robot à une carte préalablement établie. De nombreuses méthodes existantes reposent sur l’utilisation du même type de capteur (LiDAR ou caméras) pour la cartographie et la localisation. Les capteurs LiDAR offrent des mesures de distance très précises et les solutions permettant de créer des cartes LIDAR à grande échelle sont largement répandues. Toutefois, ces capteurs sont souvent coûteux et encombrants, ce qui les rend difficilement intégrables sur des robots ou des drones de tailles limitées. Les caméras sont quant-à-elles peu coûteuses, légères et largement disponibles, mais il existe peu de solutions robustes pour la création de cartes visuelles à grande échelle. De plus, l’appariement entre une image et une carte visuelle est souvent sensible aux changements d’illumination et aux variations de point de vue. L’objectif de ce stage est de tirer parti des avantages de ces deux types de capteurs en utilisant un LiDAR pour la cartographie et une caméra pour la localisation.

Objectifs du stage

L’objectif de ce stage est de développer deux approches complémentaires pour la localisation d’une caméra dans une carte LiDAR :

Suivi de pose 6-DoF : La première méthode consistera à suivre en continu la pose 6 degrés de liberté (6-DoF) d’une caméra dans une carte 3D issue d’un LiDAR. Cette solution devra permettre une localisation précise et temps réel sous l’hypothèse qu’une estimation initiale approximative de la pose du robot est disponible.

Relocalisation vision/LiDAR : La seconde approche visera à estimer la localisation globale du robot dans une carte LiDAR, sans aucune information préalable sur sa position initiale. Elle a pour objectif de servir d’initialisation à la méthode de suivi et, par conséquent, ne nécessite pas de fonctionner en temps réel.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

In line with CEA’s commitment to integrating people with disabilities, this job is open to all.

Moyens / Méthodes / Logiciels

C++ / Python

Profil du candidat

Le candidat devra disposer d’une bonne maîtrise du C++ et de python et d’une forte connaissance en vision par ordinateur.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France

Ville

Palaiseau

Demandeur

Disponibilité du poste

03/03/2025