Dans le cadre du développement de ses systèmes d'aide à la conduite (ADAS), Manitou a développé une brique technologique permettant de générer une vue panoramique autour du véhicule à partir de 4 caméras Fisheye. Une architecture logicielle complète (C++/ROS 2/CUDA) est déjà en place pour l'acquisition, la correction de distorsion et l'assemblage (stitching) des images. Cependant, les méthodes de redressement actuelles (basées sur des modèles classiques, équirectangulaire) produisent des rendus qui ne sont pas encore optimaux pour le confort visuel de l'opérateur en conditions réelles. L'objectif de ce stage est d'améliorer la qualité de la restitution visuelle en explorant et en intégrant des modèles de projection avancés. PERSPECTIVES Ce stage s'inscrit dans une démarche de recherche à long terme au sein du groupe Manitou. À l'issue du stage, une poursuite en Thèse de Doctorat (CIFRE) pourra être proposée au candidat retenu pour approfondir les sujets de perception 3D et de fusion de capteurs appliqués aux engins off-road. PRINCIPALES MISSIONS : * Analyse de l'existant : Prise en main de la chaîne de traitement d'images actuelle (Nodes ROS 2, CUDA, OpenCV) et des outils de calibration développés en interne * Optimisation de la calibration : Affiner les algorithmes de calibration intrinsèque et extrinsèque des caméras * Étude et amélioration des projections : Évaluer les limites des corrections de distorsions actuelles (Équirectangulaire) et implémenter/tester des projections Cylindriques et Sphériques pour minimiser les distorsions notamment en périphérie des images * Intégration Temps Réel : Porter les nouveaux algorithmes de correction sur l'architecture embarquée (Nvidia Jetson / HPC) en optimisant les traitements sur GPU avec CUDA pour maintenir une faible latence * Validation : Réaliser des essais sur machine ou sur banc pour valider le gain qualitatif de la nouvelle vue panoramique
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