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Fusion de capteurs pour l’apprentissage non supervisé de cas rares appliquée aux voitures autonomes

Titre de la thèse:

Fusion de capteurs pour l’apprentissage non supervisé de cas rares appliquée aux voitures autonomes

Contexte:

Huawei travaille sur des systèmes clés de la plate-forme de conduite autonome L2-L3 et se concentre de plus en plus sur le développement de technologies de pointe nécessaires à l’autonomie L4-L5. Demain, les voitures autonomes pilotées par AI associeront l’informatique en calcul périphérique et dans le cloud, à un grand nombre de capteurs pour transporter les personnes de manière sûre et autonome, ainsi que pour la livraison autonome de marchandise. Chez Huawei, nous développons une chaine complète de technologies pour réaliser ce rêve, comprenant des unités de calcul, des capteurs, de l’infrastructure de communication et du cloud. Nous recherchons les meilleurs candidats pour la thèse CIFRE avec une formation en vision par ordinateur, apprentissage profond, apprentissage par renforcement, cartographie, perception, fusion de capteurs, cognition et autres domaines connexes, afin de travailler au sein de l’équipe IoV à Paris Research Center (PRC) . En tant que membre IoV PRC, vous travaillerez en étroite collaboration avec de nombreuses équipes dans le monde entier pour développer votre expertise et pour transférer avec succès les résultats de vos recherches dans de vrais produits.

Un des axes importants des travaux du Centre de Robotique-CAOR de l’Ecole des Mines de Paris et d’ARMINES est la mise au point d’outils, d’algorithmes et d’applications d’analyse temps-réel de flux issus de multiples capteurs, dont des caméras. De nombreuses applications ont ainsi été développées dans le domaine des Systèmes de Transport Intelligents (STI). Des outils et algorithmes performants de reconnaissance visuelle de catégorie d’objet (piétons, voitures, visages, panneaux routiers) ont été développés dans ce contexte.

Cette plate-forme logicielle est aujourd’hui commercialisée par l’entreprise INTEMPORA sous le nom de RT-MAPS pour Real Time Multisensor Advanced Prototyping Software. Elle permet l’acquisition et le prototypage puis l’exécution de traitement temps-réel de flux de données synchronisés, étant utilisée par de nombreux acteurs industriels et académiques tels que Valeo, PSA, Renault, l’INRIA, l’INRETS, etc. dans différents projets tels que Cybercars ou CityMobil.  Enfin le Centre de Robotique a acquis une certaine expertise sur l’utilisation dans le contexte temps-réel de diverses méthodes pour la fusion de données (filtrage particulaire, théorie des possibilités, etc…). Au travers de ce projet l’expertise apportée par le Centre de Robotique dans le domaine des systèmes de perception pour les véhicules, pourra être mise à profit dans cette thèse.

Sujet de recherche:

Le sujet principal de cette thèse doit être centré sur la résolution du problème de la fusion de capteurs pour un apprentissage non supervisé de cas rares, en exploitant une grande quantité de données disponibles à l’aide de plusieurs capteurs et véhicules. En combinant les résultats du traitement de la même entité physique par plusieurs capteurs redondants et par des données cartographiques, il est possible de détecter les causes des défaillances, en comparant les résultats obtenus entre plusieurs sources. L’apprentissage non supervisé devrait améliorer encore plus la précision de la recherche des erreurs, en particulier dans les cas rares où les données d’apprentissage pour les capteurs conventionnels sont absentes, ces données ne comportant pas d’annotations manuelles. Toutefois, les méthodes automatisées SOTA pourraient être utilisées pour extraire des informations relevantes sur la perception, sur la localisation et sur la cartographie afin de transformer le problème en solution. L’apprentissage non supervisé étant considéré comme l’un des problèmes les plus difficiles de nos jours, nous nous attendons à des progrès considérables dans ce domaine, qui pourraient permettre à des véhicules automatisés suffisamment fiables de faire partie de notre vie quotidienne.

Description des activités de recherche:

–  Étudier l’état de l’art sur la perception, sur la fusion de capteurs et sur la cognition

– Étudier l’état de l’art de l’apprentissage supervisé et non-supervisé

– Identifier les principaux verrous technologiques dans SOTA de (1 et 2) avec une application aux problèmes de la conduite autonome

– Proposer une nouvelle solution à l’un des principaux verrous technologiques (3) en mettant l’accent sur les applications pratiques à grande échelle pour les voitures autonomes

– Algorithme de recherche et développement basé sur la solution proposée (4), capable d’identifier de manière non supervisée des défaillances rares de divers capteurs dans le but d’améliorer la précision des données de capteur pour les voitures autonomes.

– Appliquer l’algorithme proposé (5) au domaine des voitures autonomes utilisant des jeux de données existants ou spécialement collectés

– Publier les résultats de recherche dans les meilleures conférences et participer à des séminaires scientifiques

Encadrement:

Cette thèse sera supervisée conjointement par Huawei Technologies France et le Centre de Robotique de MINES ParisTech et d’ARMINES

Conditions préalables:

Le candidat doit être motivé pour mener des recherches de classe internationale et posséder un Master en vision par ordinateur et/ou robotique. Il/Elle devra avoir de solides compétences dans les domaines suivants:

– Implémenter du code en Python et en C ++

– Appliquer ou utiliser les bibliothèques existantes pour un apprentissage approfondi des tâches liées au projet

– Bonne connaissance des outils Git, ROS, OpenCV, Boost, multi-threading, CMake, Make et Linux

– Documentation du code et de l’algorithme

– Reporting et planification du projet

– Rédaction de publications scientifiques et participation à des conférences

– Maîtrise de l’anglais, parlé et écrit; Le français et/ou le chinois est un plus

– Aptitudes interculturelles et de coordination, attitude pratique et volontaire

– Aptitudes interpersonnelles, esprit d’équipe et style de travail indépendant

Contact:

Les candidats intéressés doivent envoyer un CV détaillé comprenant les notes de leur Master à dzmitry.tsishkou@huawei.com et à bogdan.stanciulescu@mines-paristech.fr .

Les candidats doivent posséder un visa de travail en France, ou être ressortissants d’un des états de l’Union Européenne ou de l’Espace Economique Européen.

Date limite:

Notre objectif est de pourvoir ce poste le plus rapidement possible et de commencer au 2e semestre 2019. Les candidatures seront examinées jusqu’à ce qu’un candidat approprié soit trouvé.

Financement et localisation:

Le doctorat sera financé par un contrat CIFRE et se tiendra en région parisienne (Boulogne Billancourt et Paris), en France.

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