Stagiaire Calibration des Caméras Fisheye et Génération de Vues Panoramiques sur Engins Off-Road H/F

Description de l'offre

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Stagiaire Calibration des Caméras Fisheye et Génération de Vues Panoramiques sur Engins Off-Road H/F

·  Manitou Group
·  47.3861572,-1.1844609
·  31 janv., 2026
79,710

Description

Dans le cadre du développement de ses systèmes d'aide à la conduite (ADAS), Manitou a développé une brique technologique permettant de générer une vue panoramique autour du véhicule à partir de 4 caméras Fisheye. Une architecture logicielle complète (C++/ROS 2/CUDA) est déjà en place pour l'acquisition, la correction de distorsion et l'assemblage (stitching) des images. Cependant, les méthodes de redressement actuelles (basées sur des modèles classiques, équirectangulaire) produisent des rendus qui ne sont pas encore optimaux pour le confort visuel de l'opérateur en conditions réelles. L'objectif de ce stage est d'améliorer la qualité de la restitution visuelle en explorant et en intégrant des modèles de projection avancés. PERSPECTIVES Ce stage s'inscrit dans une démarche de recherche à long terme au sein du groupe Manitou. À l'issue du stage, une poursuite en Thèse de Doctorat (CIFRE) pourra être proposée au candidat retenu pour approfondir les sujets de perception 3D et de fusion de capteurs appliqués aux engins off-road. PRINCIPALES MISSIONS : * Analyse de l'existant : Prise en main de la chaîne de traitement d'images actuelle (Nodes ROS 2, CUDA, OpenCV) et des outils de calibration développés en interne * Optimisation de la calibration : Affiner les algorithmes de calibration intrinsèque et extrinsèque des caméras * Étude et amélioration des projections : Évaluer les limites des corrections de distorsions actuelles (Équirectangulaire) et implémenter/tester des projections Cylindriques et Sphériques pour minimiser les distorsions notamment en périphérie des images * Intégration Temps Réel : Porter les nouveaux algorithmes de correction sur l'architecture embarquée (Nvidia Jetson / HPC) en optimisant les traitements sur GPU avec CUDA pour maintenir une faible latence * Validation : Réaliser des essais sur machine ou sur banc pour valider le gain qualitatif de la nouvelle vue panoramique

Date de début

30 janv., 2026

Expérience

Inf_1

Profil

PROFIL RECHERCHE : * Étudiant en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 spécialisé en Vision par Ordinateur ou Robotique * Connaissance de la géométrie projective et des librairies de traitement d'image (OpenCV) * Solides compétences en C++ et Python * Des connaissances sur le middleware robotique (ROS 2) est un fort atout * Rigueur, autonomie et goût pour l'optimisation algorithmique

Fonction

Ingenierie_telecom

Formation

RJ/Qualif/Technicien_B2

Secteur

Matériel de manutention et de levage