• Stages en M1 et en M2

En M1, un stage est optionnel et doit avoir une durée minimale de 15 jours. Il a lieu en dehors de la période d'enseignement.

En M2, le stage est obligatoire avec une durée minimale de 5 mois et débute au mois de Mars.

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Stages disponibles

Asservissement du robot en termes de vitesse et position

Asservissement du robot en termes de vitesse et position

’objectif sera d’améliorer et développer les travaux initiés par vos prédécesseurs pour permettre l’asservissement du robot en termes de vitesse et position. Plus particulièrement, il s’agira de réaliser une reconstruction 3D des points d’intérêts acquis et suivis (l’acquisition et le suivie ont déjà été réalisés) afin de déterminer la position exacte du robot ainsi que sa vitesse. Cette vitesse sera injectée à l’algorithme d’asservissement des moteurs permettant de corriger sa trajectoire. Il faudra intégrer une nouvelle caméra et améliorer l’interface graphique de visualisation des flux vidéos.

Intégrer un nouveau modèle de robot dans le projet existant

Intégrer un nouveau modèle de robot dans le projet existant

L’objectif sera d’intégrer un nouveau modèle de robot dans le projet existant. Plus particulièrement, il s’agira de mettre en place les commandes motrices, en créant un modèle dynamique du véhicule, afin de lui permettre, en boucle ouverte, de se rendre à une position définie. L’interface de contrôle du véhicule devra être disponible depuis une manette extérieure, une interface graphique et un autre programme.

Intégration d’un logiciel embarqué AUTOSAR en simulation

Intégration d’un logiciel embarqué AUTOSAR en simulation

L’objectif du stage est de réaliser l’intégration d’une nouvelle pile logicielle AUTOSAR, d’identifier et de corriger les problèmes rencontrés avec la plateforme virtuelle, d’identifier, de spécifier et de développer les composants manquants. Pour cela il devra comprendre le flow de développement de logiciel embarqué pour l’automobile basé sur le standard AUTOSAR, ainsi que les outils associés.

Machine learning based approach for predictive QoS-based autonomous IoT systems

Machine learning based approach for predictive QoS-based autonomous IoT systems

The aim of this internship is to study the problem of QoS prediction and their potential impact on the different underlying IoT systems. This is essential to enable, each independent IoT system (e.g., transportation system), to self-manage and to self-adapt to its context to guarantee locally its QoS parameters. In addition, the mutual impacts that can exist between the different systems must be handled to ensure the awaited global QoS of the IoT SoS (e.g., QoS of a smart city). In this internship, machine learning techniques will be investigated and used to enable proactive and predictive QoS of IoT SoS.

Apprentissage automatique pour la gestion des conflits des services IoT

Apprentissage automatique pour la gestion des conflits des services IoT

Ce stage se focalise sur la gestion des conflits induits par les services IoT qui soit sensible au contexte de l’environnement d’exécution. En effet, définir une priorité absolue, par exemple à un certain groupe d’objets, est très restrictif. L’objectif est de proposer une approche dynamique de détection et de résolution des conflits flexible qui tienne compte de différents paramètres tel que l’environnement des objets et les caractéristiques des services clients. Nous nous intéressons particulièrement àl’exploitation des techniques d’apprentissage automatique dans la détection et la résolution des conflits.

M2 internship: Worst-Case Execution Time of neural-networks on GPU targets

M2 internship: Worst-Case Execution Time of neural-networks on GPU targets

The ongoing adoption of Graphics Processing Units (GPUs) as accelerators for neural network (NN) inference computations in autonomous vehicles raises several challenges. One of them, and not the least, is the capacity of the system designer to guarantee the respect of the real-time constraints of the system. Indeed, mature timing analysis techniques target traditional processors (CPUs) which exhibit few instruction-level parallelism, whereas GPUs implement a completely different execution model, heavily relying on thread-level parallelism (a.k.a. SIMT for Single Instruction Multiple Threads).

Partenaires

Anciens stages

Intégration d’un simulateur avec un banc de test matériel

Intégration d’un simulateur avec un banc de test matériel

Les clients d’ASTC utilisent les prototypes virtuels afin de développer, tester et vérifier le logiciel embarqué qu’ils développent. Lors des phases de vérification système, les plateformes virtuelles peuvent être connectées à des bancs de tests réels afin d’exécuter les mêmes campagnes de tests que sur le matériel réel.

Développement logiciel embarqué charge utile Nano Satellite

Développement logiciel embarqué charge utile Nano Satellite

Le monde du spatial est en pleine évolution. La miniaturisation ouvre de nouveaux horizons et les nano satellites permettent un nouvel accès à l’espace. Afin de répondre au développement de ce que l’on appelle le « NewSpace », Assystem Technologies a décidé de développer son propre Nanosatellite, afin de se positionner comme un acteur de ce secteur et accompagner ses clients dans le développement de ces solutions Nanosatellites.

Pololu IMU

Pololu IMU

Hugues Cassé - IRIT - UPS (M1) : l'objectif du projet est de piloter une IMU (Inertial Memory Unit) comprenant un accéléromètre, un gyromètre et un magnétomètre en connexion I2C.

ECLAIRAGE CONNECTE VARIATION ECLAIREMENT ET COULEUR

ECLAIRAGE CONNECTE VARIATION ECLAIREMENT ET COULEUR

Dans le cadre de l'étude du train du futur TGV 2020, la SNCF a créé un consortium avec ALSTOM et demande à l'ensemble de ses fournisseurs de présenter des solutions innovantes pour le confort des usagers ... Variation de l'intensité lumineuse et variation de la couleur de la lumière pour le confort des passagers.

CARTES CONNECTEES (IoT)

CARTES CONNECTEES (IoT)

Variation de l'intensité lumineuse et variation de la couleur de la lumière pour le confort des passagers. ... L'objectif est de rechercher des solutions pour la réalisation de ces éclairages.