Société : ECOLE NAVALE Lieu : Finistère (Bretagne)
Descriptif du poste
Société : ECOLE NAVALE Catégorie : Stage Filiere : IT/Etudes, développement et intégration Lieu : Finistère (Bretagne)
Mission
À propos de nous Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel sous tutelle du ministère des Armées, l’École Navale est une école militaire située sur la presqu’île de Crozon, dans le Finistère. L’École Navale accueille chaque année environ 300 élèves officiers de marine et assure la formation de plusieurs spécialités maritimes du personnel de la Marine nationale. Elle est également ouverte sur l’extérieur en assurant une dimension « recherche », en partenariat avec le monde de l’industrie. L’école s’appuie à ce titre sur institut de recherche navale (IRENAV). Ce sont environ 370 personnes civiles et militaires qui concourent à ces différentes missions et participent ainsi au développement de l’École Navale, dans l’écosystème de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation. Mission Sujet Simulation 3D de navigation autonome d'un drone de surface en l'absence de GNSS sous ROS Contexte Le contexte du projet dans lequel s’inscrit le stage est de proposer une alternative de positionnement opérationnel d’un drone à partir d’images vidéo. Cette approche sera fondée sur l’embarquement de connaissances (environnementales, planification de mission) qui permettront d’évaluer les erreurs de positionnement du drone et de décider en temps réel du déroulement de la mission pour adapter la trajectoire de navigation en fonction des informations provenant essentiellement de l’analyse des images capturées par le drone, en plus des données des capteurs (altimètre, IMU, etc.), des conditions météorologiques, etc. Problématique Le projet dans lequel s’inscrit le stage a pour objectif de développer une preuve de concept de navigation par corrélation de terrain utilisant l’imagerie dans le domaine visible [1,2], en l’absence de GNSS ou de perturbation GNSS et cela grâce aux techniques de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle (IA). L’IA sera utilisée pour la représentation sémantique de l’environnement et de la mission, ainsi que pour le traitement des images acquises par le drone à des fins d’identification des objets nécessaires au positionnement opérationnel du drone. Le postulat de base consiste à asservir la trajectoire de navigation « réelle » réalisée par le drone pendant la mission à la trajectoire de navigation « planifiée » lors de la phase de préparation de mission. L’approche proposée sera la plus générique possible afin de transposer la technologie proposée en navigation aérienne à la navigation terrestre ou maritime. Travail demandé Simulation des comportements d’un drone de surface lors de l’exécution de scénarios simples en l’absence de GNSS : Utilisation de l’environnement de simulation GAZEBO pour dérouler un scénario de navigation (gazebo_ros package) ; Compréhension du framework (ROSPlan [6]) ; Modélisation 3D de l’environnement de navigation ; Définition et exécution de trajectoires (ros_control framework) ; Récupération et simulation de données capteurs au cours de la mission (ROS & Gazebo) ; Expérimentation de navigation autonome avec un drone de surface (en fonction de l’avancée des travaux). Mots clés Simulation, robotique (ROS, Gazebo), traitement d’image, positionnement Bibliographie [1] G. Balamurugan, J. Valarmathi and V. P. S. Naidu, Survey on UAV navigation in GPS denied environments, 2016 International Conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES), 2016, pp. 198-204, doi: 10.1109/SCOPES.2016.7955787. [2] Chen C, Tian Y, Lin L, Chen S, Li H, Wang Y, Su K. Obtaining World Coordinate Information of UAV in GNSS Denied Environments. Sensors (Basel). 2020 Apr 15;20(8):2241. doi: 10.3390/s20082241. [3] Gayathri, R., and V. Uma. Ontology based knowledge representation technique, domain modeling languages and planners for robotic path planning: A survey, ICT Express, Volume 4, Issue 2, June 2018, Pages 69-74. [4] Li X, Bilbao S, Martín-Wanton T, Bastos J, Rodriguez J. SWARMs Ontology: A Common Information Model for the Cooperation of Underwater Robots. Sensors (Basel). 2017 Mar 11;17(3):569. doi: 10.3390/s17030569. [5] Mistry, Darshana & Banerjee, Asim. (2017). Comparison of Feature Detection and Matching Approaches: SIFT and SURF. GRD Journals- Global Research and Development Journal for Engineering. 2. 7-13. [6] Cashmore, M., Fox, M., Long, D., Magazzeni, D., Ridder, B., Carrera, A., ... & Carreras, M. (2015, April). Rosplan: Planning in the robot operating system. In Proceedings of the international conference on automated planning and scheduling (Vol. 25, pp. 333-341). Environnement de travail et co-encadrement Le stage s’effectuera dans les locaux de l’Ecole navale (Lanvéoc, Finistère) au sein de l’équipe MoTIM (Modélisation et de Traitement de l’Information Maritime). Le stage sera co-encadré. Profil PROFIL Étudiant en Master 1 ou Master 2 ou école d’ingénieur Formation en informatique et/ou robotique. Maîtrise de la programmation dans plusieurs langage (Python, C++, etc.). Maîtrise des outils et librairies ROS et Gazebo (souhaitée). Bonnes capacités de rédaction scientifique. Maîtrise du français et de l’anglais (lu, écrit, parlé). Bonne capacité/disposition au travail collaboratif. Bonnes capacités relationnelles et humaines, dynamisme et charisme. INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES Stage gratifié de 4 à 6 mois basé à Lanvéoc (environ 660 €/mois) Restauration aux frais du candidat avec subvention Desserte maritime gratuite depuis la base navale de Brest Car desservant Daoulas, le Faou, Tal ar Groas, Lanvéoc Les candidatures sont à transmettre avant le 08/12/2024.CLIQUER ICI POUR POSTULER
