Reconstruction incrémentale et temps-réel d'une carte radiologique 3D H/F - Saclay, France - CEA Tech

Description

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Reconstruction incrémentale et temps-réel d'une carte radiologique 3D H/F

Sujet de stage

Ce stage concerne la reconstruction de la carte radiologique 3D d'un environnement à partir de relevés réalisés par un robot. Plus précisément, il s'agit d'explorer deux approches pour réaliser une telle reconstruction, une première s'appuyant sur une représentation de type Processus Gaussien, et une autre exploitant une approche de type Réseau de Neurones.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Contexte du stage
La cartographie radiologique d'un environnement consiste à établir une carte du rayonnement reçu à partir de relevés éparses issus de capteurs (voir figure). Cette tâche est réalisée dans différents cas de figures (interventions d'inspection, de démantèlement,... ) afin de pouvoir planifier les opérations à réaliser et assurer la sécurité des personnels.

Cependant, les procédures actuelles pour réaliser une telle cartographie sont longues, nécessitent l'intervention d'opérateurs humain et aboutissent généralement à une cartographie 2D éparse dont l'exploitation est peu aisée.

Pour remédier à ces limitations, une solution consiste en l'utilisation de moyen robotiques associés à des méthodes de reconstruction 3D automatiques et temps-réel. Ce stage entre dans ce cadre et s'intéressera à la partie relative à la reconstruction 3D.

Objectifs du stage

Ce stage aura pour objectif d'implémenter, tester et comparer deux approches de reconstruction incrémental 3D d'une carte radiologique à partir de relevés éparses :

La première approche reposera sur une modélisation de la carte 3D à l'aide de processus gaussiens. Ce type de représentation ayant déjà été utilisé pour de la reconstruction de signal radiologique, l'étudiant pourra s'appuyer sur l'état de l'art[1].

La seconde approche reposera sur l'exploitation de réseaux de neurones, ce qui, à notre connaissance, n'a jamais encore été employé pour réaliser ce type de reconstruction.

Ces méthodes seront couplées avec un algorithme de localisation 3D temps réel du laboratoire afin de fournir une reconstruction de la carte en temps réel.

Idéalement, le stage aboutira à une publication dans une conférence internationale.

[1] Use of Gaussian process regression for radiation mapping of a nuclear reactor with a mobile robot. West, Andrew & Tsitsimpelis, Ioannis & Licata, Mauro & Jazbec, Anz̆e & Snoj, Luka & Joyce, Malcolm & Lennox, Barry. Scientific Reports /s---4.,

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Profil du candidat

Le candidat devra disposer d'une bonne maîtrise de C++ et de python, ainsi que des connaissances en réseaux de neurones.