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12 juin 2018

Thèes Cifre : Localisation et cartographie 3D dans un environnement fortement dynamique à partir d’un système multi-capteurs


Catégorie : Doctorant


La société Kitware et le Le2i-ERL CNRS VIBOT 6000 proposent une bourse de thèse CIFRE sur la localisation d'un véhicule et la cartographie 3D dans un environnement fortement dynamique. La thèse débutera entre septembre et décembre 2018 en focntion de la disponibilité du candidat.

 

 

Contexte :

 

Kitware est une société leader dans la création et le support de solutions logicielles libres. Elle fournit des solutions et algorithmes de pointes personnalisés pour un grand nombre de problèmes techniques : visualisation, traitement d’image, vision par ordinateur, gestion de données, calcul scientifique. Kitware cherche actuellement à étendre ses activités en développant des solutions innovantes dans le domaine de la perception pour le véhicule autonome.

 

L’ERL CNRS VIBOT 6000 est une équipe de recherche labellisée CNRS au sein du Le2i EA 7508. L’équipe VIBOT développe ses activités de recherche en vision par ordinateur pour la robotique mobile. C’est ainsi que l’ERL s’intéresse aux questions traditionnellement posées dans ce type d’application telles que la reconstruction 3D, la localisation, la reconnaissance d’objet et la cartographie 3D dans un milieu fortement dynamique.

 

Les recherches dans le domaine du véhicule intelligent sont aujourd’hui très intenses. Pour rendre le véhicule autonome, celui-ci embarque de nombreux capteurs (odomètre, radar, GPS, centre inertielle, caméras (perspective, omnidirectionnelle, stéréoscopique, RGB-D), LiDAR…) qui se doivent d’être calibrer de manière intrinsèque et extrinsèque. Ce calibrage permet alors de fusionner les données issues des différents capteurs pour localiser le véhicule et cartographier l’environnement qui l’entoure. Dans cette collaboration entre Kitware et l’ERL VIBOT, nous souhaitons développer des solutions innovantes et open source, qui intégreront les contraintes spécifiques liées aux environnements urbains complexes et fortement dynamiques ainsi qu’au calibrage de capteurs bas coûts (caméras 2D classiques/ événementielles + LiDAR...) pour le véhicule autonome.


Descriptif du poste :

Cette thèse a pour objectif de développer des outils open sourcepour le SLAM en milieu urbain fortement dynamique. A ce titre, le travail s’intéressera :

Alors que les approches citées sont efficaces, elles sont encore perfectibles en termes de temps de calcul. Le travail de cette thèse consistera donc à rendre ces approches plus rapides et donc applicables dans le contexte du véhicule autonome. Pour ce faire, nous proposons de palier au défaut de ces techniques géométriques à l’aide d’un prétraitement par des méthodes d’apprentissages permettant de labelliser préalablement la scène ou encore à l’aide d’approches utilisant conjointement la géométrie et la sémantique pour détecter les objets mobiles.

De plus, dans le contexte de l’utilisation de multi-capteurs, il est important d’étudier la résilience du système multi-capteur au mouvement ou à la désynchronisation temporelle. C’est pourquoi, l’autocalibrage du système et sa capacité à s’affranchir d’un capteur pourront être éventuellement étudiés.


Prérequis :


Le candidat doit être titulaire d’un diplôme de type Master 2 en Robotique, Vision par Ordinateur, Mathématiques Appliquées ou titulaire d’un diplôme d’ingénieur en robotique.

Il doit avoir des compétences en algèbre matricielle, analyse d’images, vision par ordinateur, machinelearning

Il se doit également d’avoir une culture et un intérêt fort pour les applications liées à la robotique et aux véhicules autonomes, et aura des bases poussées en programmation C++ ou Python.

Date de recrutement :


Septembre à Décembre 2018 pour un contrat de 3 ans.

Le travail s’effectuera dans un premier temps dans l’ERL avec des séjours de plus en plus réguliers chez Kitware pour terminer le contrat dans les locaux de la société.

 

 

Contacts :

 

 

Bastien Jacquet, Ingénieur-PhD, Leader Technique, Kitware : bastien.jacquet@kitware.com

 

Cédric Demonceaux, Professeur, Université Bourgogne Franche-Comté : cedric.demonceaux@u-bourgogne.fr

 

 

Candidature :

 

 

Les candidatures sont à envoyer à Bastien Jacquet et Cédric Demonceaux avant le 1 août 2018 accompagnées de :

 

 

Références :

 

 

[1] D. Paudel, A. Habed, C. Demonceaux, P. Vasseur, Robust and optimal sum-of-squares-based point-to-plane registration of image sets and structured scenes. In IEEE International Conference on Computer Vision 2015

[2] O. Saurer, P. Vasseur, R. Boutteau, C. Demonceaux, M. Pollefeys, F. Fraundorfer, Homography based egomotion estimation with a common direction. In IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2017.

[3] C. Jiang, D. Pani Paudel, Y. Fougerolle, D. Fofi, C. Demonceaux, Static and Dynamic Objects Analysis as a 3D Vector Field, In International Conference on 3D Vision (3DV) 2017

 

 

 


 

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