Contexte

L'équipe System Innovation de NXP recherche un(e) stagiaire de fin d'études pour un stage de six mois portant sur la détection en habitacle (In-Cabin Sensing, ICS) et la fusion de données multi-capteurs.

La détection en habitacle (In-Cabin Sensing, ICS) utilise des capteurs à l'intérieur du véhicule pour surveiller ses occupants et leur environnement. C'est un élément clé des fonctions de sécurité et de confort de la détection d'un enfant oublié à l'adaptation de l'habitacle aux personnes présentes. Le stage contribue à une activité de R&D consistant à construire une plateforme expérimentale qui collecte des données synchronisées provenant de plusieurs capteurs en habitacle (dont l'UWB et d'autres modalités de détection).

Le stage couvre deux axes complémentaires, dont l'équilibre sera adapté aux points forts du candidat retenu :

• Volet intégration / plateforme: consolider et étendre une plateforme de collecte de données existante basée sur ROS, afin qu'elle prenne en charge plusieurs capteurs, l'UWB multi-ancres, l'acquisition alignée temporellement et un transport de données fiable.
• Volet fusion / recherche: exploiter les jeux de données obtenus pour étudier la fusion de données multi-capteurs et les performances d'applications en habitacle (p. ex. la détection de présence d'enfant).

Combiner des capteurs hétérogènes ne se limite pas à les raccorder à un hôte commun : l'intégration des capteurs et de leurs pilotes, le fonctionnement de l'UWB multi-ancres, le transport des données et surtout la précision de l'horodatage entre les différentes sources déterminent tous si les données sont exploitables pour la fusion. L'étudiant(e) construira, étendra et validera cette plateforme et/ou évaluera dans quelle mesure elle prend en charge les cas d'usage de fusion et d'application en aval. Le travail implique une collaboration avec une équipe internationale et multi-sites.

Vos missions

Le/la stagiaire réalisera une partie des tâches suivantes ; le périmètre exact et l'équilibre entre intégration et fusion seront adaptés au profil du candidat :

• Se familiariser avec le périmètre, la plateforme de collecte de données en habitacle existante et sa pile logicielle sous Linux (en reproduisant et en s'appuyant sur les travaux antérieurs de Louvain / Eindhoven)
• Étendre la plateforme avec de nouvelles fonctionnalités, par exemple :
• activer plus d'une ancre UWB
• ajouter un transport / une diffusion de données (p. ex. un serveur MQTT)
• intégrer des capteurs supplémentaires et leurs pilotes
• Vérifier et caractériser la précision de l'horodatage entre capteurs, et évaluer si elle satisfait aux exigences de la fusion de données
• Collecter des jeux de données multi-capteurs synchronisés et évaluer la qualité des données
• Formuler des recommandations sur l'architecture de la plateforme, l'intégration des capteurs, la synchronisation temporelle et l'approche de fusion
• Étudier la fusion de données multi-capteurs et les mesures au niveau applicatif (p. ex. la détection de présence d'enfant / CPD)
• (optionnel) Visualisation et démonstrateur, p. ex. une visualisation de détection en habitacle / de fusion de données à destination de l'IWT Toulouse 2027

Votre profil

Étudiant(e) en dernière année de master ou d'école d'ingénieur en ingénierie des données, systèmes embarqués, traitement du signal, communications sans fil, robotique ou un domaine connexe

• Bonnes compétences en programmation en Python et/ou C/C++
• À l'aise avec Linux
• Connaissance d'au moins un des domaines suivants : intégration de capteurs / pilotes de périphériques, acquisition et synchronisation de données, traitement numérique du signal, ou fusion de données
• Une familiarité avec l'UWB, MQTT ou d'autres systèmes de messagerie, le filtrage de Kalman, la fusion de capteurs ou la visualisation de données est un plus
• Approche pratique et structurée du travail expérimental
• Capacité à travailler de façon autonome et à communiquer au sein d'une équipe internationale et multi-sites
• Maîtrise professionnelle de l'anglais

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