Company RENAULT s.a.s. Job Description Votre environnement: Dans le cadre de l’axe stratégique « Autonomous Driving », Renault cherche à renforcer ses architectures et algorithmes pour la sélection de cibles pertinentes dans la scène de conduite. Ce travail permettra d’approfondir les problématiques de la perception du véhicule autonome ainsi que la compréhension de l’environnement dans des situations complexes et en évolution constante. Qu’il s’agisse d’un système mono-capteur ou un système de perception basé sur la fusion de données, une sélection de cible efficace est nécessaire dans tous les cas et tous les scénarios. Comme la sélection de la/des cible(s) sert de pont entre la perception et les applications ADAS de confort/sécurité, elle a une grande importance et il est recommandé qu'elle relève de la responsabilité de l'OEM. En raison de sa pertinence, la sélection de la/des cible(s) sera utilisée comme entrée pour les blocs de construction de nouvelles fonctions ADAS Vos missions : Réaliser l’état de l’art des architectures multi-capteurs et des problématiques liées à la détection et la compréhension des scènes routières. Il s’agira également d’étudier les méthodes de sélection de cibles pertinentes pour les systèmes d’aide à la conduite ainsi que les méthodes de suivi temporel et d’analyse de trajectoire afin déterminer les avantages et inconvénients de chaque méthode. Proposer une solution à ce problème, en développant en premier lieu un algorithme de sélection de cibles en se basant sur l’ensemble des sources de données (les trajectoires et autre) qui va aider à améliorer la prise de décision. Développer un algorithme de suivi temporel des cibles pertinentes de la scène en se basant sur les trajectoires de véhicule et des objets environnants, en prenant en compte les éléments de l’infrastructure (marquage au sol, bord de la route, feux, panneaux de vitesse, etc.) et le comportement des objets voisins, à partir de données issues de plusieurs capteurs. Comparer en termes de performances et de charge de calcul par rapport à l’état de l’art chez-Renault. Intégrer dans un véhicule prototype afin d’évaluer sa performance en temps réel. Sur les 3 ans du contrat de thèse, vous passerez 50% du temps au laboratoire et 50% à Renault, intégré(e) directement dans une équipe de développement software sur la perception pour les ADAS. Votre profil: Ingénieur Bac+5 – Génie Informatique, Automatique, Electronique, Automobile ou Mécatronique Master recherche. Connaissances requises : Programmation C/ C++/Java Mathématiques Appliquées Statistiques Traitement du signal Aptitudes personnelles souhaitées : Bonne communication orale et écrite Compétences en recherche Esprit d’analyse Job Family Research & Development Contract Duration 36 months Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.   We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form. In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future. By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy.

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Dans le cadre de l’axe stratégique « Autonomous Driving », Renault cherche à renforcer ses architectures et algorithmes pour la sélection de cibles pertinentes dans la scène de conduite. Ce travail permettra d’approfondir les problématiques de la perception du véhicule autonome ainsi que la compréhension de l’environnement dans des situations complexes et en évolution constante. Qu’il s’agisse d’un système mono-capteur ou un système de perception basé sur la fusion de données, une sélection de cible efficace est nécessaire dans tous les cas et tous les scénarios. Comme la sélection de la/des cible(s) sert de pont entre la perception et les applications ADAS de confort/sécurité, elle a une grande importance et il est recommandé qu'elle relève de la responsabilité de l'OEM. En raison de sa pertinence, la sélection de la/des cible(s) sera utilisée comme entrée pour les blocs de construction de nouvelles fonctions ADAS.

Thèse CIFRE Algorithme de suivi temporel at analyse de trajectoires des objets cibles pour améliorer la prise de décision des systèmes d’aide à la conduite. (H/F)

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