Stage M2 – Amélioration de l étalonnage des caméras industrielles positionnées sur les robots H/F

Le poste proposé

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Travail

Ce stage de M2 fait partie d’une recherche en cours sur l’amélioration des techniques d’étalonnage des caméras, en se concentrant sur l’optimisation des ensembles de données pour l’étalonnage intrinsèque et extrinsèque dans des contextes de manipulation robotique. Un étalonnage précis des caméras est essentiel pour obtenir une perception et un contrôle précis en robotique, en particulier dans les scénarios impliquant des caméras montées sur des manipulateurs robotiques.

Contexte

L’étalonnage de la caméra est une étape critique dans les applications de vision par ordinateur, permettant une transformation précise entre l’image et les coordonnées du monde réel. Cependant, la performance des algorithmes de calibration peut varier de manière significative en fonction des ensembles de données utilisés. Des études antérieures menées dans notre laboratoire ont montré que la qualité et la diversité des ensembles de données jouent un rôle essentiel pour garantir des résultats de calibration robustes, en particulier dans des environnements dynamiques tels que la robotique industrielle.

Ce stage explorera la disparité des résultats d’étalonnage à travers différents jeux de données et étudiera les méthodes pour créer des jeux de données optimisés adaptés aux manipulateurs robotiques.

Détails des tâches

Les principaux objectifs du stage sont les suivants :

1. Étudier la disparité des résultats d’étalonnage :

Analyser la variabilité des résultats d’étalonnage intrinsèque et extrinsèque de la caméra lors de l’utilisation de différents ensembles de données.

1. Développer des ensembles de données synthétiques pour les caméras :

Générer des ensembles de données spécifiques pour les caméras montées sur les effecteurs des manipulateurs robotiques.

1. Optimiser la création d’ensembles de données :

Proposer et mettre en oeuvre une méthodologie optimisée pour la création d’ensembles de données d’étalonnage, en tenant compte de facteurs tels que la conception du modèle, la diversité des poses du robot et les conditions environnementales.

1. Évaluer la qualité de l’étalonnage :

Évaluer la qualité de l’étalonnage réalisé à l’aide des ensembles de données générés, en comparant des ensembles de données synthétiques, réels et hybrides.

Présentation du laboratoire

Le CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d’innovation numérique pour les entreprises et l’apprentissage au service de la compétitivité territoriale, anticipe et accompagne les transformations technologiques dans les secteurs et services liés à l’industrie et à la construction. Les liens historiques du CESI avec les entreprises sont déterminants dans ses activités de recherche, ce qui conduit à privilégier la recherche appliquée en partenariat avec l’industrie. Une approche centrée sur l’homme et l’utilisation des technologies, ainsi qu’un réseau régional et des liens avec l’éducation, ont permis une recherche transversale centrée sur les besoins et les usages de l’homme, abordant les défis technologiques à travers ces contributions.

La recherche est organisée en deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines d’application :

1. L’équipe 1, « Apprendre et innover », est principalement axée sur les sciences cognitives, les sciences sociales, les sciences de gestion, les sciences de l’éducation et les sciences de l’innovation. Les principaux objectifs scientifiques sont de comprendre les effets de l’environnement, en particulier des situations instrumentées avec des objets techniques (plateformes, ateliers de prototypage, systèmes immersifs), sur les processus d’apprentissage, de créativité et d’innovation.

1. L’équipe 2, « Ingénierie et outils numériques », est principalement axée sur les sciences et l’ingénierie numériques. Ses principaux objectifs scientifiques comprennent la modélisation, la simulation, l’optimisation et l’analyse des données des systèmes cyber-physiques. Les recherches portent également sur les outils d’aide à la décision et l’étude des interactions homme-système, notamment à travers les jumeaux numériques couplés à des environnements virtuels ou augmentés.

Ces deux équipes croisent et développent leurs recherches dans les deux domaines applicatifs de l’Industrie du Futur et de la Ville du Futur, en s’appuyant sur des plateformes de recherche, principalement la plateforme de Rouen dédiée à l’Usine du Futur et la plateforme de Nanterre dédiée à l’Usine et au Bâtiment du Futur.