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24 mars 2017

Poste ingénieur : Détection d’Obstacles par stéréovision pour des véhicules autonomes


Catégorie : Ingénieur


Titre: Détection d’Obstacles par stéréovision pour des véhicules autonomes

Lieu: LAAS-CNRS, Equipe de recherche RAP (Robotics, Action and Perception), Toulouse(en coopération avec l’entreprise Easymile)

Profil : ingénieur en début de carrière (~28000€ / an)

Durée: 18 mois (avec possible continuation comme ingénieur chez Easymile ou comme doctorant au LAAS-CNRS)

Date de début si possible : Juin 2017.

Compétences : informatique, systèmes embarqués (C++, GPU…), vision (Open CV…)

Candidature : envoyer un mail à michel.devy@laas.fr avec un CV et une lettre de motivation.


English version:

Position: young research engineer (28000€ / year)

Duration: 18 months (possible continuation as an engineer with Easymile or as a PhD student with LAAS-CNRS)

Start date if possible: June 2017.

Competence: computer science, embedded systems (C++, GPU…), artificial vision (Open CV…)

Application: send an e-mail to michel.devy@laas.fr with a CV and a motivation letter

 

L’entreprise Easymile et le laboratoire de recherche LAAS-CNRS, localisés à Toulouse, sont partenaires du projet de recherche collaboratif SafeBus financé par la région Occitanie. Easymile développe un véhicule électrique sans conducteur exploité pour la mobilité dite «intelligente» sur des trajets courts et pré-définis dans divers types d’environnement, par exemple transports privés dans des grands sites industriels, ou transports collectifs sur des voies réservées en site urbain.

Le véhicule EZ10 est déjà testé dans plusieurs villes dans le monde (Paris, Singapour, Suède, Australie…) pour mettre en œuvre des moyens innovants de transport collectif sur des courtes distances (le scénario du « dernier km »): comme ce véhicule exécute des mouvements dans des environnements humains, une contrainte critique concerne la sécurité, à savoir la détection et l’évitement d’obstacles qui pourraient être soit immobiles sur la trajectoire du véhicule, soit mobiles avec un risque de collision.

Depuis plus de trente ans, de nombreuses solutions, exploitant divers capteurs,ont été proposées dans les communautés « Robotique » ou « Transport Intelligent ». Le véhicule EZ10 est équipé de nombreux capteurs : télémètres laser 2D or 3D, radars, caméras… Des fonctionnalités simples et fiables sont déjà intégrées pour que le véhicule stoppe dès qu’un obstacle est détecté près de sa trajectoire.

Le projet SafeBus a pour objectif d’améliorer ces fonctionnalités, en diminuant le taux de fausses alarmes, et en proposant une stratégie d’évitement dans des situations bien définies. Le projet vise à développer un système multi-sensoriel, combinant des données 3D ou visuelles afin de détecter, identifier et suivre des obstacles, en estimant leurs positions et vitesses.

L’équipe du LAAS-CNRS se consacrera principalement à la détection d’obstacles à partir de la stéréovision.


English version:

The company Easymile and the research lab LAAS-CNRS, located in Toulouse, are partners in the SafeBus collaborative project funded by the Occitanie region (South France). Easymile is developing an electric driverless shuttle dedicated to smart mobility for short and predefined routes in multi-use environments, e.g. private roads in large industrial sites, or specific lanes on urban roads.

The EZ10 vehicle is already tested in several sites in the world (Paris, Singapour, Sweden, Australia…) to offer an innovative shared transportation solution for short distances (the “last mile” scenario): because it must execute motions in human environments, a critical constraint concerns the safety, i.e. the detection and the avoidance of obstacles which could be either static on the vehicle trajectory or mobile with a collision risk.

For more than thirty years, many solutions have been proposed for transportation or robotics applications, involving several sensors. The EZ10 vehicle is equipped with many sensors: 2D or 3D lidars, radars, cameras… Simple and reliable functionalities are already integrated so that the vehicle stops as soon as an obstacle is detected close to its predefined road.

The SafeBus project aims at improving these functionalities, making lower the false alarm rate and proposing an avoidance strategy for well specified situations. It will be proposed a multi-sensory solution, combining laser and visual data in order to detect, identify and trackobstacles, estimating their positions and speeds.

The work of LAAS-CNRS will be mainly devoted to obstacle detection from stereovision.

 

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