caor@mines-paristech.fr

Modélisation réaliste de scenarii de conduite basés sur la fusion de capteurs appliquée aux voitures autonomes

Titre de thèse:
Modélisation réaliste de scenarii de conduite basés sur la fusion de capteurs 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 sera centré sur la résolution du problème de la modélisation réaliste de scénarios de conduite, basés sur la fusion de capteurs et en exploitant une grande quantité de données disponibles à l’aide de plusieurs capteurs et véhicules. Ces données ne comportent pas d’annotations manuelles. Toutefois, des méthodes SOTA automatisées pourraient être utilisées pour extraire des informations précieuses sur la perception, sur la localisation et la cartographie afin de transformer le problème en solution. La simulation joue un rôle majeur dans l’augmentation de la précision de la perception, de la fusion de capteurs, de la cartographie, de la planification et du contrôle. Cependant, il n’existe actuellement aucun modèle réaliste des scenarii de conduite, pouvant imiter de manière adéquate le comportement rationnel des objets mobiles. Cela limite le champ d’utilisation de la simulation, il est donc toujours nécessaire de collecter une grande quantité de données réelles. En introduisant des modèles de conduite réalistes, on pourrait réduire l’écart et accélérer le développement de voitures autonomes en augmentant la valeur de la simulation. La modélisation réaliste des scénarios de conduite est considérée comme l’un des problèmes les plus difficiles à relever à ce jour. Nous espérons donc que des progrès considérables seront accomplis dans ce domaine, ce qui pourrait permettre à des véhicules automatisés hautement sécurisés 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 d’art en matière de modélisation de scénarios de conduite et de planification et/ou contrôle
– 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
– Recherche et développement d’un algorithme basé sur la solution proposée (4) permettant de modéliser des scenarii de conduite réalistes, en mettant l’accent sur l’amélioration de la planification / du contrôle de la conduite autonome
– 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.

Comments are closed.