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Titre : Fusion multi-capteurs LiDAR et imagerie multispectrale pour la perception robotique avancée et la caractérisation d’environnements complexes Domaines scientifiques : Fusion de données multi-capteurs, Vision par ordinateur et traitement d’images ; IA ; Robotique Mots clés : LiDAR, imagerie multispectrale, fusion de données, perception 3D, apprentissage automatique et profond   Description Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet REISAR ( Reisar - CESI LINEACT ), lauréat du programme France 2030 dans le cadre du défi « Transfert Robotique », qui vise à concevoir un robot hybride amphibie, capable d’inspecter et de cartographier 3D les réseaux d’assainissement avec une précision inégalée (moins de 40 cm), tout en naviguant de manière autonome dans des environnements complexes et faiblement accessibles. Dans ce projet, CESI et son laboratoire LINEACT interviennent sur les problématiques de localisation, de navigation autonome, de compréhension d’environnement et d’interface homme-machine. C’est dans le cadre des problématiques de compréhension d’environnement et la perception 3D que ce stage se positionne et notamment sur la conception et l’évaluation de méthodes de fusion multi-capteurs combinant données LiDAR 3D et imagerie multispectrale afin d’améliorer la perception et la caractérisation d’environnements complexes. La perception fiable de l’environnement constitue un enjeu central pour les systèmes autonomes et les systèmes cyber-physiques déployés dans des contextes industriels et urbains. Les capteurs LiDAR fournissent une information géométrique 3D précise, robuste aux variations d’éclairage, tandis que l’imagerie multispectrale apporte une richesse informationnelle liée aux propriétés physiques et chimiques des matériaux observés. Cependant, pris individuellement, ces capteurs présentent des limites : le LiDAR est peu discriminant sur la nature des surfaces, tandis que l’imagerie multispectrale est sensible aux conditions environnementales et manque d’information géométrique fine. La fusion multi-capteurs apparaît ainsi comme une approche pertinente pour améliorer la robustesse, la précision et la sémantisation de la perception. L’objectif est de tirer parti de la complémentarité géométrique et spectrale des capteurs pour des applications liées à l’Industrie du Futur et aux environnements complexes. Les travaux s’appuieront sur des approches de traitement du signal, de vision par ordinateur, modèles d’apprentissage automatique et profond. Une validation expérimentale sur des données réelles ou semi-simulées sera réalisée. Work program        Etape 1 : revue de la littérature Mots clés : LiDAR, imagerie multispectrale, fusion de données, perception 3D, apprentissage automatique et profond        Etape 2 : Premières implémentations et tests sur des jeux de données et des modèles de la littérature        Etape 3 : Proposition de nouveaux modèles et faire des tests pour l’évaluation sur les jeux de données collectés par la caméra multispectrale et le capteur de nuages de points (LiDAR) intégrés au robot hybride.        Etape 4 : Rapport de stage et soutenance Ecriture du rapport de stage et préparation de la soutenance Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d’Innovation Numérique pour les Entreprises et l’Apprentissage au service de la compétitivité des territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l’industrie et à la construction. La proximité historique du CESI avec les entreprises constitue un élément déterminant de nos activités de recherche. Elle nous a conduits à concentrer nos efforts sur une recherche appliquée, proche des entreprises et menée en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l’humain, coupl