STAGE - DEVELOPPEMENT D’ALGORITHME DE PLACEMENT DE CAPTEURS ET VALIDATION SUR SIMULATEUR H/F

Valeo is a tech global company, designing breakthrough solutions to reinvent the mobility. We are an automotive supplier partner to automakers and new mobility actors worldwide. Our vision? Invent a greener and more secured mobility, thanks to solutions focusing on intuitive driving and reducing CO2 emissions. We are leader on our businesses, and recognized as one of the largest global innovative companies.

Le Centre de Recherche d’Aide à la Conduite chez Valeo regroupe une équipe multidisciplinaire de plus de 70 ingénieurs/experts, spécialisés dans les technologies émergentes destinées à l'automatisation de la conduite,
notamment les systèmes d’aide à la conduite (ADAS) et la conduite autonome (AD). Cette équipe joue un rôle clé dans la définition et l’étude de faisabilité des systèmes innovants, tout en apportant son expertise lors des
phases d’industrialisation (Advanced Engineering). Ces innovations se concrétisent à travers des Prototypes de démonstration de faisabilité, tels que Cruise4U et Drive4U.

Dans ce contexte, vous rejoindrez l'équipe System Design & System Virtual Validation (Simulation), avec pour principale mission de travailler sur l'un des défis majeurs dans le développement de véhicules autonomes : l'optimisation de placement de capteurs (caméras, radars, lidars, etc.). L'objectif est de maximiser la perception de l’environnement définit par une région d’intérêt requise afin de couvrir un cas d’usage d’un ADAS/AD. Vous participerez à l'élaboration d'un algorithme qui optimise le placement de ces capteurs sur le véhicule, en prenant en compte divers critères tels que la couverture de l’environnement, les contraintes techniques et les coûts.

Le stage se déroulera de la manière suivante :

  • Etat de l’art sur les algorithmes d’optimisation de placement de capteurs et identification des avantages/désavantages de ces algorithmes.
  • Choix et justification de l’algorithme d’optimisation à utiliser pour cette problématique.
  • Développement d’un algorithme d'optimisation multi-critères pour maximiser la couverture de la région d’intérêt et la redondance de l'information perçue par les capteurs, tout en minimisant les coûts et en prenant en compte l’overlapping entre techno-capteur.
  • Intégration de la solution dans un simulateur et validation du sensor set optimal à travers la simulation massive d’un cas d’usage.
  • Rédaction d'un rapport détaillant les contributions de l’optimisation de placement de capteurs aux systèmes de transport intelligents.

Vous serez accompagné tout le long du stage par nos ingénieurs Système et Virtual Validation (Simulation).

Profil du candidat :

  • Niveau de formation initiale : Bac +5
  • Diplôme préparé : Ecole d’Ingénieur ou Master 2 en robotique, mathématiques appliquées ou similaire.

Compétences professionnelles :

  • Solides connaissances en algorithmes d’optimisation (particle swarm algorithm, genetic algorithm, simulated annealing, etc.)
  • Excellentes compétences en développement algorithmique, idéalement en Matlab ou Python.
  • Connaissance des technologies des véhicules autonomes et des systèmes ADAS.
  • Connaissances en perception pour la robotique ou les véhicules autonomes (lidars, radars, caméras, etc.).

Les plus :

  • Connaissance de logiciel de modélisation 3D (Blender) est un plus.
  • Connaissance des outils de simulation : IPG CarMaker est un plus

Compétences transversales :

  • Curiosité scientifique et appétence pour la recherche et l’innovation.
  • Autonomie, esprit analytique et pragmatisme.
  • Capacité d'adaptation et d'innovation face à des problématiques complexes.
  • Excellentes compétences en communication et en travail d'équipe.

Langues : Anglais obligatoire

Lieu : Créteil
Durée : 6 mois

Compétences Spécifiques :

  • Outils : Matlab/Simulink ou autre, IPG CarMaker

Job:

R&D Trainee/Apprentice/VIE

Organization:

System Development

Schedule:

Full time

Employee Status:

Trainee (Fixed Term) (Trainee)

Job Type:

Trainee paid

Job Posting Date:

2024-11-18

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