Lors des déplacements sur sol plat, notre exosquelette auto-stabilisé reste en équilibre en permanence, et peut encaisser de légères pentes ou irrégularités du sol. Pour franchir des obstacles plus importants (marches, fortes pentes, portes étroites), il est nécessaire d’observer l’environnement et de s’y adapter.

A l’aide d’une caméra attachée à l’exosquelette et d’une carte d’élévation préalablement développée, l’objectif du stage sera de contribuer aux capacités de navigation de l’exosquelette.

En fonction de l’avancement de l’équipe au début du stage et des difficultés rencontrées, le stagiaire pourra travailler sur les points suivants (liste non exhaustive) :

• Reconnaissance de points d’intérêt dans les cartes d’élévation ou les images RGB

• Création d’une carte de traversabilité

• Navigation en environnement contraint, passage de portes, compromis entre les entrées utilisateurs et les capacités de l’exosquelette

• Evitement d’obstacles, navigation d’un point A à un point B

• Amélioration de l’odométrie

• Amélioration des mouvements de franchissement d’obstacles

• Adaptation des montées de marches à la hauteur et à la profondeur détectées

Selon les compétences et envies du stagiaire, il est possible d’orienter le stage vers :

• du contrôle (améliorations du franchissement d’obstacles),

• de l’accélération computationnelle (améliorer notre rapidité à effectuer les calculs liés à la vision),

• ou de la vision (segmentation, tracking de points d’intérêt, labellisation des cartes etc.)

• Diplôme : étudiant en école d’ingénieur (BAC+4 ou BAC+5) avec des compétences en automatique/robotique/vision.

  Vous manipulez aisément des éléments d’algèbre linéaire (calculs matriciels), de cinématique et de modélisation physique (changements de repères, calculs de vitesse etc.), et êtes expérimenté en développement logiciel (python/C++).
  Rigoureux, vous savez vous relire et expliquer vos calculs ou vos algorithmes clairement.

• Expérience requise : Les projets personnels ou associatifs en robotique sont fortement appréciés

Compétences :

• Python : autonome

• C++ : autonome

• Vision (image processing) : connaissances basiques

• Vision (cartographie / SLAM) : connaissances basiques

• Cinématique : autonome

• Algèbre linéaire, calculs matriciels, optimisation numérique : autonome

• Automatique (observateurs, contrôleurs) : autonome