Stage Master 2026 - Mines Saint Etienne - "Modèle de vision pour la navigation de robots mobiles en environnement contraint"

Rejoindre Mines Saint-Étienne, c’est s’engager dans une institution où la science et l’innovation bâtissent un avenir plus durable. Une école d’excellence où chacun a l’opportunité de révéler son plein potentiel et de contribuer à relever les défis de demain.

Classée parmi les meilleures écoles d'ingénieurs en France (Top 11) et reconnue dans le monde entier, Mines Saint-Étienne (MSE), membre de l'Institut Mines-Télécom, forme les talents de demain tout en contribuant activement à relever les grands défis industriels, numériques et environnementaux grâce à une recherche d'excellence où la science et l'innovation construisent un avenir plus durable.

L’Institut Mines-Télécom fédère les grandes écoles françaises autour des défis industriels majeurs, numériques, énergétiques et écologiques. Avec ses 8 Grandes Écoles publiques et 2 écoles filiales, il est le premier institut public dédié aux ingénieurs et managers. Ensemble, nous imaginons et construisons un avenir durable, en formant les acteurs qui façonneront les transitions de demain.

La plateforme Maq’IT (https://maqit.wp.imt.fr/) développée aux Mines de Saint-Etienne (https://www.mines-stetienne.fr/) au sein de l’Institut Henri Fayol, propose un environnement robotique (robots mobiles Turtlebot3, bras robotiques Interbotix, convoyeurs connectés) et logiciel conçu et dimensionné pour permettre d’expérimenter, d’étudier et de former aux problématiques de l’industrie et des territoires du futur.

La plateforme Maq’It permet notamment de réaliser des études de faisabilité (preuves de concept tangibles) en mobilisant une infrastructure ouverte, technologiquement hétérogène. Une maquette ville-industrie a été fabriquée à l’échelle des robots pour faciliter la création de scénarios.

🗺️ Objectifs et environnement du stage

L’objectif général de ce stage est de proposer un modèle de vision adapté pour les robots mobiles, Turtlebot3 burger, de la plateforme Maq’IT. Il s’agira de récupérer le flux vidéo de la caméra PiCam installée sur le robot pour 1/ identifier des objets dans la scène du robot (panneau de signalisation, place de parking, ...) et 2/ corriger la trajectoire du robot.

Plusieurs tâches seront nécessaires pour construire ce modèle :

• Collecter les données de captation vidéo du robot pour construire un jeu de données annotées

• Étudier les algorithmes de vision de la littérature (CNN, …) et proposer un benchmark avec des critères pertinents d’évaluation

• Intégrer l’algorithme de vision choisi au module d’asservissement du robot

• Contextualiser les objets identifiés dans la scène avec un graphe de connaissances décrivant l’environnement dans lequel le robot évolue.

Nous avons fait l’acquisition d’une carte Nvidia Jetson Nano et il faudra étudier les performances et la consommation de la carte sur les algorithmes de la littérature.

Lieu du stage : St-Étienne (Mines St-Étienne).

Le(la) stagiaire aura à sa disposition : un accès aux bases bibliographiques, aux outils et aux logiciels associés aux besoins du stage.