Ingénieur mise en place d'un système de capteur multi-vues pour l'acquisition de données de panache de fumée h/f

Mise en place d'un système d'acquisition multi-capteurs (caméra et Lidar) et multi-vues de capture de données de fumée.
Le travail s'effectuera au sein de l'équipe RIS (Robotique et Interactions) au LAAS afin de tester et adapter les méthodes de reconstruction de fumée testées sur des données synthétiques, vers des données réelles.

Activités
- Calibration et Synchronisation multi-capteurs
- Mise en place du protocole de captures de données
- Test sur différents environnements (fumée en intérieur/extérieur, avec ou sans vent, différentes illuminations et différents fonds (uniforme ou texturés, statique ou dynamique)
- Formatage des données pour leur intégration au sein d'une méthode de reconstruction et prédiction
- Etude du Sim2Real gap et développement de la méthode pour portabilité vers des données réelles
Compétences
Titulaire d'un master en sciences de l'ingénieur appliqué à la robotique et l'informatique.
Compétences en programmation Python/C++, et utilisation de ROS.
Des connaissances en Machine Learning seraient également appréciées pour ce poste.
Contexte de travail

Cet emploi s'inscrit dans le cadre du projet ANR "Fireflies", dont le but est d'étudier la modélisation de panaches de fumée. Les incendies (feux de forêts ou industriels) sont un phénomène complexe à modéliser, de par la quantité d'éléments à prendre en compte (conditions extérieures telles que le vent ou l'humidité, interactions avec l'environnement, nature du combustible etc). L'observation et la modélisation de la fumée est cruciale pour mieux comprendre la phénomène et ses conséquences. Le but est ainsi de mettre en place un système de récolte de données à moindre coût, avec des capteurs de type caméra et Lidar.
Le candidat travaillera en collaboration avec l'équipe RIS qui développe des méthodes de reconstruction 3D et prédiction de fumée sur des données synthétiques. L'objectif est de porter ces méthodes sur des données réelles. Le candidat sera accueilli au sein de l'équipe RIS, et sera intégré au projet Fireflies piloté par l'ENAC et le LAAS.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Cet emploi s'inscrit dans le cadre du projet ANR "Fireflies", dont le but est d'étudier la modélisation de panaches de fumée. Les incendies (feux de forêts ou industriels) sont un phénomène complexe à modéliser, de par la quantité d'éléments à prendre en compte (conditions extérieures telles que le vent ou l'humidité, interactions avec l'environnement, nature du combustible etc). L'observation et la modélisation de la fumée est cruciale pour mieux comprendre la phénomène et ses conséquences. Le but est ainsi de mettre en place un système de récolte de données à moindre coût, avec des capteurs de type caméra et Lidar.
Le candidat travaillera en collaboration avec l'équipe RIS qui développe des méthodes de reconstruction 3D et prédiction de fumée sur des données synthétiques. L'objectif est de porter ces méthodes sur des données réelles. Le candidat sera accueilli au sein de l'équipe RIS, et sera intégré au projet Fireflies piloté par l'ENAC et le LAAS.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.