Ingénieur Logiciel Embarqué

Conception et développement d'une chaîne de vision embarquée pour la localisation temps réel de cibles sur grues industrielles chez Arck Sensor.

• Conception et développement d'une chaîne de vision embarquée de l'acquisition et du prétraitement d'image à la détection et à l'estimation de position.
• Intégration et caractérisation de caméras industrielles et de systèmes optiques pour la détection longue portée.
• Analyse de la résolution, du champ de vision, de l'exposition et des performances d'imagerie selon les conditions d'utilisation.
• Développement d'algorithmes de traitement d'image en C++/Python pour la détection robuste de balises LED et l'estimation géométrique de la position de cibles jusqu'à 70 m.
• Conception de contraintes géométriques et de méthodes de validation des cibles pour améliorer la robustesse de la détection et rejeter les faux positifs en conditions d'éclairage difficiles.
• Développement de composants de communication TCP/IP pour l'intégration du sous-système de vision à l'architecture de contrôle industriel.
• Mise en place et validation d'une chaîne de cross-compilation pour le déploiement sur des plateformes Raspberry Pi basées sur ARM.
• Profilage et optimisation de la chaîne de traitement afin de respecter une contrainte temps réel de 20 FPS sous contraintes CPU et mémoire embarquées.
• Réalisation de la caractérisation expérimentale et de la validation selon les distances, réglages d'exposition et conditions d'éclairage.

Développement et optimisation d'une chaîne SLAM dédiée à la navigation autonome d'un robot mobile au Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes.

• Développement et optimisation d'une chaîne SLAM basée sur ROS 2 et LiDAR pour la navigation autonome d'un robot mobile sur plateforme embarquée à ressources contraintes.
• Analyse de l'ensemble de la chaîne SLAM, de l'acquisition LiDAR et du traitement des scans au scan matching, à la localisation du robot et à la construction de carte.
• Profilage de SLAM Toolbox et des implémentations basées sur Karto pour identifier les goulots d'étranglement et les composants critiques en performance.
• Étude de stratégies d'optimisation algorithmique et logicielle pour réduire les temps d'exécution tout en préservant les performances de localisation et de cartographie.
• Exploration de l'accélération GPU avec CUDA sur plateformes NVIDIA Jetson pour les opérations SLAM à forte charge de calcul.
• Réalisation du profilage, du benchmarking et de la validation pour évaluer les temps d'exécution, l'efficacité de calcul et le comportement temps réel.

Stage au sein du Laboratoire des Systèmes Intelligents, Géoressources et Energies Renouvelables pour travailler sur des systèmes de vision avancés.

• Développement d'un système de détection de véhicules et d'estimation de distance par vision stéréo.
• Implémentation d'algorithmes de traitement d'image et de techniques de traitement HDR.
• Application de méthodes de détection d'objets basée sur YOLO.
• Calcul de cartes de disparité pour l'estimation de profondeur.

Stage au sein de la Société Africaine de Raffinage pour étudier les systèmes industriels automatisés.

• Étude menée des systèmes de contrôle industriels et des processus d'automatisation numérique.
• Analyse des capteurs, actionneurs et boucles de régulation utilisés dans les équipements industriels.