Stage en Robotique / Machine Learning

Fly Rénov est une Start-Up spécialisée dans le ravalement de façade et de toiture par drone. Elle a développé une série de drone conçus sur mesure pour la réalisation de ces travaux. Ils sont notamment capables de gérer une pulvérisation à forte pression (jet d’eau équivalent à celui d’un laveur haute pression domestique) tout en se positionnant à quelques centimètres de la surface à traiter.

L’ensemble de la R&D est réalisée en interne avec une équipe compétente aussi bien sur le développement électromécanique des drones que sur les logiques logicielles du vol dans un environnement contraint.

Fly Rénov propose ensuite ces prestations de nettoyage pour des bâtiments d’habitation ou tertiaire, mais également pour la maintenance éolienne.

Au cours des deux dernières années nous avons collecté de nombreuses données de télémétrie et de retour vidéo. L’environnement urbain dans lequel évoluent les drones est complexe et il est intéressant de pouvoir identifier des structures remarquables telles que les fenêtres ou les balcons pour améliorer le déplacement du drone et l’application de produit. 

En relation directe avec le responsable logiciel et en collaboration avec le reste de l’équipe de R&D, vous devrez, dans le cadre de ce stage effectuer les tâches suivantes : 

1. Analyse des données  

• Analyse globale de toutes les données collectées : odométrie, GPS, sonars, lidars, et vision stéréographique ; 
• Sélection d’algorithmes d’IA adaptés pour la vision ; 
• Essais des algorithmes sur les données vidéo existantes et analyse des résultats. 

2. Segmentation vidéo 

• Annotation de jeux de données. 
• Extraction de formes intéressantes (fenêtres, débord de toit, volet roulant, etc.…). 
• Optimisation du code pour des performances en temps réel sur un ordinateur de bord de type Jetson. 
• Intégration dans la solution logicielle existante. 

3. Stratégies de fusion de données

• Réalisation de vols d’essais avec des capteurs complémentaires ; 
• Comparaison des informations visuelles avec les retours de sonars et lidars ; 
• Proposition d’une logique de fusion de données et essais. 

Étudiant(e) ingénieur ou master en quatrième ou cinquième année. 
Spécialisation en machine learning, IA, traitement du signal ou robotique. 

Pour mener à bien ce stage le candidat devra avoir les compétences suivantes :

• Intérêt pour la robotique et le machine learning ; 
• Capacité à travailler en équipe, créativité, curiosité ; 
• Connaissances en Python pour l’analyse de données et la modélisation ; 
• Des connaissances en algorithmes d’apprentissage orientés vision sont un plus ; 
• Une expérience en projet ML de l’annotation jusqu’à la mise en production est un plus ;