Le stage se déroulera dans l’équipe de recherche RAP (« Robotique, Action et Perception », https://www.laas.fr/fr/equipes/rap/) du LAAS-CNRS à Toulouse. La finalité du stage est la détection de personnes évoluant dans les vignes par un robot mobile agricole. Pour anticiper les accidents, il est vital pour le robot de percevoir son environnement à partir de ses capteurs extéroceptifs embarqués, ici des caméras et des radars. Le stagiaire aura trois missions :

• Le traitement des données radar (nuage de points 3D) afin de détecter les personnes travaillant dans les vignes, suivre leurs actions et classifier leurs postures de travail : debout, accroupi, voire allongé, etc. On privilégie ici des outils et techniques de perception 3D, voire d’apprentissage profond.
• La fusion de ces percepts avec le flux des caméras pour robustifier les fonctionnalités précitées, notamment en présence de personnes occultées par la végétation. Pour cette mission et la précédente, les fonctionnalités seront évaluées sur des données pré enregistrées de capteurs radars et caméras embarqués sur un robot naviguant dans une vigne. Ces données sont déjà labellisées afin de permettre : (1) un apprentissage des modèles puis (2) évaluer les performances de détection de situations accidentogènes.

Le stagiaire devra posséder de bonnes connaissances en informatique (langage C++, python) et des notions en traitement des images ; la connaissance de librairies « deep learning » type PyTorch serait un plus.