Sujet du stage : Collecte, traitement et analyse de données issues des systèmes de navigation pour le véhicule autonome

Au sein de l’Institut de Recherche Technologique SystemX, situé au cœur du campus scientifique d’excellence mondiale de Paris-Saclay, vous prendrez une part active au développement d’un centre de recherche technologique de niveau international dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes. Adossé aux meilleurs organismes de recherche français du domaine et constitué par des équipes mixtes d’industriels et d’académiques, ce centre a pour mission de générer de nouvelles connaissances et solutions technologiques en s’appuyant sur les percées de l’ingénierie numérique et de diffuser ses compétences dans tous les secteurs économiques.

Vous serez encadré par un.e ingénieur.e-chercheur.euse SystemX du domaine Data IA

Vous travaillerez au sein du projet de recherche 3SA – Simulation pour la Sécurité des Systèmes des véhicules Autonomes, dont les partenaires industriels et les partenaires académiques : Apsys • AVSimulation • Expleo • Stellantis • Oktal-SE • Renault • SECTOR Group • Valeo

Le poste est basé à l’IRT SystemX – Palaiseau

Présentation du sujet du stage

Objectifs du stage
Vous participerez à l’élaboration d’une plateforme pour la validation des véhicules autonomes dans le cadre d’un projet de recherche qui s’inscrit dans la stratégie nationale pour l’homologation des véhicules du futur. Pour cela, vous intégrerez une équipe d’ingénieurs-chercheurs de différents horizons dont l’activité projet consiste en la mise en place d’une méthodologie visant à reproduire un modèle GNSS dans une plateforme de simulation du véhicule autonome dans son environnement.
Cette modélisation nécessite de la collecte, du traitement et de l’analyse de données. L’analyse de données va permettre d’affiner la caractérisation du système de navigation réel d’une part, et de construire fidèlement son modèle virtuel d’autre part. Mais aussi, elle permettra la construction de modèles de perturbations réalistes (forêts denses, tunnel, phénomènes météorologiques…). Les données à analyser sont dites hétérogènes car elles sont issues soit d’un système réel (acquisitions réalisées lors de roulages réels), soit d’un système virtuel.

Verrous scientifiques
Les fonctions de navigation sont affectées par les erreurs provenant à la fois de mauvais positionnements et par la non-conformité des cartes numériques. Il n’existe à l’heure actuelle pas de solution permettant de simuler ces deux types d’erreurs. Les solutions de simulation des protocoles d’horizon électronique ne permettent pas d’utiliser des cartes virtuelles (le eHorizon extrait les attributs de la route comme les segments de route, les intersections, la pente, etc).

Missions
Il sera attendu du stagiaire :

  • Etat de l’art des sources de données GNSS
  • Analyse de données d’origines hétérogènes (différents simulateurs, expérimentations réelles)
  • Prise en considération des conditions d’obtention des données
  • Évaluation des biais et propositions d’amélioration de la méthode d’acquisition
  • Création d’un outil d’analyse de données pertinent pour le projet
  • Traitement et analyse des données hétérogènes (simulées / expérimentales)
  • Evaluation des résultats, rédaction d’un rapport
  • Communication éventuelle sur le sujet

Références bibliographiques

  • LAHAYE et S. LADET, « Les principes du positionnement par satellite : GNSS », 2014.
  • DOLGOV, « NDS + ADASIS: Bringing maps to vehicle and driving functions », p. 12, 2019.
  • VIANDIER, « Modélisation et utilisation des erreurs de pseudo distances GNSS en environnement transport pour l’amélioration des performances de localisation », p. 192.
  • JOLY et D. BETAILLE, « Étude comparative des techniques de filtrage non-linéaire appliquées à la localisation 2D d’un véhicule en temps réel », p. 20.
  • FOUQUE, « Apport des cartes routières navigables pour le positionnement par satellites des véhicules terrestres », 2010.
  • https://www.avsimulation.com/pack-ad-adas/?lang=fr
  • https://www.embeddedcomputing.com/application/automotive/adas-autonomous-drive/using-adasis-version-3-for-precision-localization-in-highly-automated-driving-part-1 

Profil et compétences

Issu d’une formation Bac + 5, de profil master/ingénieur avec une spécialisation en Sciences de l’ingénieur, Physique appliquée ou Traitement du Signal

Compétences requises :

  • Analyse de données
  • Analyse et rédaction de document
  • Python, C++ ou JAVA

Compétences conseillées :

  • Traitement du signal
  • Connaissance en électromagnétisme, chaine de mesures, télécom et GNSS

Aptitudes personnelles :

  • Autonomie et curiosité
  • Force de propositions
  • Esprit d’équipe
  • Bon relationnel

Informations clés

Durée du stage : 6 mois
Date de démarrage envisagée : démarrage possible entre mars et juin 2022
Localisation du poste : Cluster Paris Saclay (91)
Référence de l’offre à mentionner dans l’objet de votre e-mail de candidature : DSR-2022-13-3SA


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