Contexte
L'équipe System Innovation de NXP recherche un(e) stagiaire de fin d'études pour un stage de six mois portant sur la localisation relative basée sur la technologie UWB (Ultra-Wideband) et la conscience coopérative (cooperative awareness).
Ce stage contribuera à un projet de recherche et développement visant à améliorer les interactions sûres entre différents systèmes mobiles et infrastructures, tels que les usagers vulnérables de la route (cyclistes, piétons), les véhicules ainsi que différentes catégories de robots.
La technologie UWB permet d'obtenir des mesures de distance très précises. Cependant, une conscience coopérative fiable nécessite davantage qu'une simple estimation de distance.
La mobilité des acteurs, l'orientation des antennes, les phénomènes de trajets multiples (multipath), les obstructions temporaires et les situations sans visibilité directe (NLOS, Non-Line-Of-Sight) peuvent affecter la précision et la continuité de la localisation.
Le stagiaire étudiera comment transformer des mesures UWB en une estimation continue, robuste et qualifiée de la position relative et du mouvement d'acteurs mobiles.
Les travaux combineront analyse de l'état de l'art, développement logiciel sur les plateformes matérielles et logicielles UWB de NXP, expérimentation et évaluation quantitative des performances.
Le stage pourra également inclure l'étude de mécanismes légers d'échange de données entre acteurs équipés afin de supporter des applications de conscience coopérative.
Les activités comprendront des phases de test, de validation fonctionnelle et de caractérisation des performances.
Selon l'avancement du projet et le temps disponible, un démonstrateur mettant en œuvre un ou deux systèmes mobiles pourra être réalisé.
Le travail s'effectuera dans un environnement international et en collaboration avec plusieurs équipes NXP.
Vos missions
Le(a) stagiaire prendra réalisera les missions suivantes :
- Se familiariser avec les principes fondamentaux de l'UWB, les algorithmes de localisation ainsi que les formats de messages V2X tels que CAM et VAM.
- Réaliser une étude de l'état de l'art sur les technologies et algorithmes pertinents.
- Prendre en main les plateformes matérielles UWB NXP ainsi que les piles logicielles existantes.
- Implémenter et évaluer des algorithmes et procédures de localisation et de suivi de trajectoire (tracking) sur les plateformes UWB NXP.
- Concevoir et exécuter des campagnes d'essais afin de caractériser les performances en conditions LOS (Line-Of-Sight) et NLOS (Non-Line-Of-Sight).
- Analyser les résultats expérimentaux et fournir des recommandations concernant les algorithmes, les configurations radio et les architectures système.
- Participer, si le projet le permet, à la réalisation d'un démonstrateur final.
- Contribuer, de manière optionnelle, à la rédaction de publications techniques ou scientifiques.
Votre profil
- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou de master dans les domaines des systèmes embarqués, du traitement du signal, des communications sans fil, de la robotique ou d'un domaine connexe.
- Bonnes compétences en programmation Python et/ou C/C++.
- Connaissances en traitement du signal, estimation, localisation ou systèmes de communication sans fil.
- Des connaissances en filtrage de Kalman, fusion de capteurs ou méthodes de classification basées sur l'apprentissage automatique constituent un plus.
- Une expérience en MATLAB, développement embarqué, robotique, analyse de données ou technologie UWB est appréciée.
- Approche rigoureuse et méthodique de l'expérimentation.
- Autonomie, curiosité et capacité à travailler dans un environnement international multisite.
- Bon niveau d'anglais écrit et oral.
Context
The NXP System Innovation team is looking for a final-year engineering or master’s student for a six-month internship on UWB-based relative localization and cooperative awareness.
The internship will contribute to an R&D project intending to establish safe interaction between various infrastructure and mobile systems, such as vulnerable road users (e.g. cyclists and pedestrians), vehicles and various forms of robots.
UWB can provide accurate time-based ranging, but reliable cooperative awareness requires more than individual distance measurements.
Mobility, antenna orientation, multipath, temporary blockage, and non-line-of-sight propagation can affect the accuracy and continuity of the resulting position estimate.
The student will investigate how UWB measurements can be transformed into a continuous, timely, and confidence-qualified relative track.
The work will combine state-of-the-art analysis, implementation using NXP UWB hardware and software, experimental testing, and quantitative performance evaluation.
The work may additionally investigate lightweight data exchange mechanisms between equipped actors to support cooperative-awareness applications. The work will include test and verification phases of the intended functionality and performance benchmarking.
Optionally, a demonstrator comprising 1 or 2 mobile systems could be done.
The work will involve collaboration with an international team.
Your responsibilities
The trainee will perform the following tasks :
- Getting familiar with the scope, and documentation of the fundamentals of UWB, localization algorithms, V2X messages formats such as CAM and VAM
- State-of-the-art research
- Getting familiar with the HW (NXP UWB boards and modules) and existing SW stacks.
- Implementation on NXP UWB boards and modules localization and tracking procedures and algorithms
- Performance evaluation, providing quantitative LOS and NLOS performance results
- Providing recommendations concerning algorithms, radio configuration, and system architecture
- (optional) A final demonstrator, if project maturity and available time permit
- (optional) Publication of the results (publication channel to be defined)
Your profile
- Final-year master’s student or engineering student in embedded systems, signal processing, wireless communications, robotics, or a related field
- Good programming skills in Python and/or C/C++
- Knowledge of digital signal processing, estimation, localization, or wireless communication systems
- Familiarity with Kalman filtering, sensor fusion, or machine-learning-based classification is a plus
- Experience with MATLAB, embedded development, robotics, data analysis, or UWB is an advantage
- Practical and structured approach to experimental work
- Ability to work autonomously and communicate within an international, multi-site team
- Professional proficiency in English
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