Post-Doc : perception embarquée sur aéronef pour assistance à la navigation (H/F)

     
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WorkplaceToulouse, Midi-Pyrénées, France
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Post-Doc : perception embarquée sur aéronef pour assistance à la navigation (H/F)

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Informations générales

Référence : UPR8001-PATDAN-001
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 13 janvier 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d’embauche prévue : 2 mars 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2500¤ à 3000¤ bruts mensuels selon expérience
Niveau d’études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Poste pour un post-doctorant : système de perception embarqué sur aéronef, pour l’assistance à la navigation dans les zones aéroportuaires

Le chercheur post-doctorant (ci après, postdoc) sera intégré à l’équipe RAP (Robotique, Action et Perception) du département Robotique du LAAS-CNRS, situé à Toulouse.

Il/Elle participera à la conception d’un système de perception intégré sur une architecture hétérogène (CPU multi-c½urs et GPU) sur la base d’une spécification algorithmique pour atteindre de bonnes performances avec des fortes contraintes temps réel. Une PME partenaire du projet est en charge du développement d’un prototype matériel et de sa validation par des simulations en mode HIL.

Le/La postdoc participera aux développements d’algorithmes de traitement des données perceptuelles, algorithmes qui auront pour but, de caractériser et modéliser les capteurs à embarquer sur un aéronef, et de fournir de nouvelles fonctions de navigation et surveillance. Donc ces algorithmes auront deux objectifs : 1. estimer les capacités intrinsèques des capteurs, par exemple portée maximale de détection d’un obstacle selon le type de cet obstacle (piéton, voiture, bus, camion, autre avion...), le positionnement du capteur sur l’aéronef, les conditions de visibilité, etc.
2. mesurer les performances de couples capteurs/algorithmes, avec des fonctions prototypées pour une migration vers une architecture embarquée en respectant des contraintes temps réel. Ces fonctions traiteront de détection d’obstacles, suivi des lignes, odométrie optique... par des approches géométriques ou par apprentissage.

Le/La postdoc travaillera avec les permanents de l’équipe RAP du LAAS-CNRS impliqués dans ce projet : il/elle sera en charge de sa gestion technique (documentation, livrables, échanges avec les partenaires, etc.). Il/Elle devra participer (1) aux réunions du projet, pour présenter les résultats obtenus par l’équipe aux experts scientifiques de la DGAC, et (2) à la dissémination des résultats scientifiques lors de conférences et ateliers scientifiques.

Il/Elle devra coopérer avec une doctorante financée sur ce projet, en charge des développements algorithmiques sur la vision multi-spectrale (amélioration, « dehazing », fusion, détection d’objets, etc.) ; il/elle sera en charge des algorithmes exploitant des données RADAR ou LIDAR. Il/Elle orientera le choix des algorithmes en vue de leur intégration sur le système, en particulier pour tirer parti du parallélisme dans les traitements.

Il/Elle sera responsable de l’intégration des algorithmes dans le système (multi-core CPU + GPU), et participera aux tests et validations finales avec les autres partenaires, sous la responsabilité du coordonnateur AIRBUS. Ces tests seront effectués avec un simulateur fourni par un partenaire, selon plusieurs modes : (1) mode étude pour acquérir des séquences de données, et tester les algorithmes hors ligne en explorant plusieurs configurations de capteurs, (2) mode interactif (avec une installation existante chez AIRBUS) pour qu’un pilote juge de la pertinence des sorties des algorithmes, et finalement, (3) mode HIL (Hardware in the Loop), pour évaluer les performances temps réel des algorithmes, implémentés sur différentes architectures.

Activités

État de l’art et contributions sur la vision 3D et/ou sur l’adéquation entre des architectures hétérogènes (multi-core CPU + GPU) et des algorithmes de vision, pour atteindre de bonnes performances en temps réel.

Suivi du développement d’algorithmes en C/C++

Optimisation bas niveau et portage d’algorithmes sur une architecture hétérogène.

Gestion technique du projet (documentation, organisation, tests, présentations formelles...).

Compétences

Le candidat devra être titulaire d’un doctorat sur la Vision 3D en Robotique ou Véhicule Intelligent, et/ou sur l’Adéquation Algorithmes-Architectures (AAA).

Autres compétences :
- Autonomie, travail en équipe et encadrement
- Gestion de projet
- Communication : publication et présentation scientifiques
- Outils pour la vision et le machine learning : OpenCV, MATLAB, librairies et architectures CNN...
- Vision 3D (géométrie projective, modèle de caméra, étalonnage...)
- Développement logiciel embarqué (C, optimisation SIMD NEON) : portage d’algorithmes de vision temps réel sur des architectures hétérogènes (multi-core CPU+GPU).
- Méthodologie de conception d’architectures hétérogènes

Contexte de travail

Cet emploi s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche avec un consortium coordonné par AIRBUS. Ce projet, financé par la Direction Générale de l’Aviation Civile (DGAC), vise à développer un système d’assistance au pilotage d’un aéronef dans les zones aéroportuaires, assistance surtout requise dans des mauvaises conditions de visibilité (nuit, brouillard, pluie, etc.) ; différentes données perceptuelles (images multi-spectrales, données RADAR et LIDAR...) sont acquises, fusionnées et traitées, afin :
- d’une part, de générer une vue synthétique et réaliste de l’environnement dans lequel évolue un aéronef. Cette vue, augmentée d’informations symboliques et textuelles, est affichée dans le cockpit ; le but est d’informer le pilote de tout risque potentiel (situational awareness) pendant la phase de navigation sur les taxiways depuis la zone de parking jusqu’à la piste, et réciproquement ;
- d’autre part, de générer des alertes vers le système de contrôle-commande de l’aéronef, qui sera à terme, doté de capacités d’autonomie suffisantes pour décider des actions à exécuter dans ces situations.

Informations complémentaires

Pour plus d’information, contacter
- Ariane Herbulot: aherbulo [at] laas[.]fr , 06 61 33 69 12
- Michel Devy : michel [at] laas[.]fr, 05 61 33 63 31

Web

In your application, please refer to myScience.fr and reference JobID 18811.

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