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Jeune chercheur en apprentissage profond pour l'aide à la navigation autonome (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

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Informations générales

Référence : UMR6072-FREJUR0-007
Lieu de travail : CAEN
Date de publication : jeudi 14 février 2019
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 15 mars 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 3000€ bruts environ
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Le candidat participera au projet MOBI-DEEP. MOBI-DEEP aborde le développement de technologies pour la navigation autonome dans des environnements inconnus utilisant des capteurs de vision à faible coût. Le projet repose sur l'hypothèse que l'inférence d'informations sémantiques (présence de structures particulières, identification d'objets d'intérêt, obstacles, etc.), l'inférence de cartes de profondeur ainsi que celle de cartes de mouvement décrivant une scène donnée par une caméra monoculaire peuvent suffire à guider une personne, un robot, etc. dans un environnement ouvert et inconnu. Ce projet s'éloigne des approches dominantes actuelles qui exigent une bonne connaissance préalable de l'environnement et la capacité de reconstruire la structure métrique 3D de cet environnement (SLAM, Lidar, etc.). Cela permet de gérer des situations dans lesquelles les systèmes devraient pouvoir naviguer avec une connaissance limitée de leur environnement et en utilisant un système de perception aussi léger que possible.
MOBI-DEEP abordera ces situations à travers deux cas d'utilisation: le guidage des malvoyants et la navigation de robots mobiles dans des espaces ouverts. Dans les deux cas, le problème étudié peut être formulé comme suit: une caméra embarquée, localisée grossièrement par GPS, doit se déplacer vers une position spécifiée donnée par les coordonnées GPS. Aucune carte précise n'est disponible, et la navigation devrait se faire à travers une série de déplacements locaux. Le capteur d'image doit extraire des images suffisamment d'informations pour rendre la navigation possible. Le porteur peut être un robot ou une personne. Nous supposons en outre qu'il est possible d'atteindre la destination en se déplaçant simplement dans cette direction. Le problème étudié est celui de la planification d'un chemin dans un environnement inconnu en construisant au fil du temps une représentation égocentrique et sémantique de l'espace navigable.

Cela soulève trois questions principales qui doivent être étudiées dans le projet pour les deux cas d'utilisation: quelles sont les informations sémantiques / 3D / dynamiques minimales requises pour permettre la navigation? Comment extraire l'information des images monoculaires? Comment naviguer dynamiquement dans les représentations locales, dans un environnement décrit géométriquement et sémantiquement?

Un accent particulier sera mis sur des expériences au sein d'un “laboratoire vivant” (living lab) qui auront un double objectif: mener des expériences à une échelle réelle et permettre de mener une médiation scientifique.

Activités

- Développer des algorithmes
- Validation expérimentale d'algorithmes
- Écrire des articles scientifiques

Compétences

* Doctorant en Informatique, Vision par ordinateur, Machine Learning, Mathématiques appliquées
* Solides connaissances en programmation, développement en Python et Tensorflow
* Connaissances solides an statistiques et probabilités
* Esprit créatif et forte motivation
* Compétence en Anglais qui sera la langue de travail

Contexte de travail

Le chercheur/la chercheuse sera intégré(e) à l'équipe IMAGE. L'une des 7 équipes de recherche du laboratoire GREYC, situé à Caen / France.
Ses activités de recherche sont centrées sur le développement de nouvelles méthodes de traitement et d'analyse de signaux/images/vidéos ou de données discrètes, en s'attachant à lever les verrous théoriques, algorithmiques, méthodologiques et pratiques.

Contraintes et risques

Pas de risque identifié.

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