Stages MIDOC 2024



🟠 Stage 01 – Détection d’anomalie explicable pour la robotique mobile

Février 2024 – Juillet 2024
Encadrement : Nicolas Verstaevel (IRIT), Benoit Gaudou (IRIT)
Co-encadrement : TwinswHeel

Ce stage porte sur la détection d’anomalies pour la robotique mobile, en lien avec la société TwinswHeel, spécialisée dans les robots autonomes pour le transport du dernier kilomètre. Il s’inscrit dans la thèse de Jordan Levy, axée sur l’utilisation des systèmes multi-agents coopératifs pour la détection d’anomalies.
Le travail d’Alexandre s’est concentré sur la prédiction de trajectoire des robots à l’aide de techniques de deep learning, avec des expérimentations menées sur le robot Turtlebot4. Il a développé et testé différents modèles, y compris des réseaux de neurones LSTM pour analyser les déviations de trajectoire et identifier les anomalies. Les données recueillies ont permis d’affiner les modèles de détection.


🟠 Stage 02 – Diagnostic covoiturage/multimodalité

Mars 2024 – Juin 2024
Encadrement : Corinne Siino (LISST-CIEU)
Co-encadrement : Mairie de Pibrac

Ce stage porte sur l’amélioration des transports et des mobilités dans un contexte de croissance démographique et de défis liés aux déplacements quotidiens des habitants de la ville de Pibrac.
En collaboration avec la commune de Pibrac et le laboratoire LISST-CIEU de l’Université Toulouse Jean-Jaurès, Amarbat a mené une enquête pour analyser les modes de vie des Pibracais, en s’appuyant sur des données statistiques et documentaires existantes. L’objectif principal était de proposer des solutions innovantes pour améliorer la mobilité durable, notamment à travers le covoiturage et les transports multimodaux. Il s’agissait également d’élaborer un diagnostic critique du réseau de transport et de suggérer des projets concrets pour intégrer Pibrac dans une mobilité plus durable au sein de la métropole toulousaine.


🟠 Stage 03 – COFAPLA – Conception Optimale et FAbrication de structures légères et recyclables pour des véhicules durables par PLAcement de fibres textiles

Avril 2024 – Septembre 2024
Encadrement : Pablo Navarro (ICA)
Co-encadrement : Nobrak

Ce stage a pour but de développer une méthodologie de conception optimale pour des pièces composites spécifiques destinées aux véhicules, en se concentrant sur des structures plus légères et recyclables. Il vise à réduire le poids des véhicules et améliorer leur impact environnemental sur l’ensemble de leur cycle de vie. Il porte sur l’utilisation de la technologie HV-TFP (High Volume-Tailored Fiber Placement) de NOBRAK, qui permet de fabriquer des préformes textiles optimisées pour les pièces composites.
Amina travaille sur l’amélioration et l’optimisation de composants structuraux du véhicule VACOP de la plateforme autOCampus, tels que les triangles de suspension avant et le bras oscillant du système d’amortissement du train arrière. L’objectif est de remplacer les pièces existantes en aluminium par des versions en composite, plus légères et plus respectueuses de l’environnement, en utilisant des méthodes de dimensionnement, de modélisation par éléments finis et de fabrication avancée.


🟠 Stage 04 – Etude de l’impact sur la cognition, la charge mentale et sur l’utilisabilité de l’interaction multimodale en mobilité dans le contexte des phases critiques de changement de modalité de transport

Avril 2024 – Septembre 2024
Encadrement : Antonio Serpa (IRIT)
Co-encadrement :
Ingenuity i/o

Le contexte du stage part de situations courantes où les utilisateurs ressentent du stress et de la confusion lorsqu’ils doivent changer de moyen de transport dans un court laps de temps, comme trouver le bon quai de train ou planifier un itinéraire de remplacement en cas d’annulation. L’objectif de ce stage est de mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les outils disponibles pour minimiser le stress et améliorer la fluidité de ces transitions.
Mamadou identifie des scénarios d’usage et développe des maquettes, modélise les interactions spécifiques aux transitions de parcours, et conçoit des prototypes haute-fidélité pour l’évaluation. Son travail inclut la création de profils utilisateur et l’élaboration de protocoles d’évaluation centrés sur la cognition et l’expérience utilisateur.


🟠 Stage 05 – Intégration des outils de prévention de l’hypovigilanec aux systèmes de véhicules autonomes

Avril 2024 – Septembre 2024
Encadrement : Nawal Guermouche (LAAS)
Co-encadrement :
Wavbrain

L’hypovigilance, souvent causée par la fatigue du conducteur, est un enjeu crucial pour la sécurité routière, particulièrement lors de la reprise de contrôle d’un véhicule autonome. Ce stage repose sur l’utilisation du système HypoEEG de WavBrain, qui détecte l’hypovigilance en temps réel via des algorithmes d’intelligence artificielle analysant les signaux EEG. Cependant, la simple détection ne suffit pas, ce stage a pour objectif de développer des mécanismes intelligents capables de à la fois d’alerter le conducteur et de le ramener à un état de vigilance optimal, par exemple en activant des signaux sonores, visuels, ou en passant en mode de conduite autonome.
Les tâches principales de Thouria incluent une revue de la littérature, la proposition et l’implémentation de solutions pour améliorer la vigilance, et l’évaluation de ces solutions sur des microcontrôleurs.


🟠 Stage 06 – Mise à disposition et analyse des déplacements sur le campus de l’Université Toulouse 3

Mai 2024 – Septembre 2024
Encadrement : Christine Regis (IRIT)
Co-encadrement :
Egis

Ce stage s’inscrit dans le cadre de la mise en place du plan de mobilité pour l’université Paul Sabatier – Toulouse III, visant à soutenir sa politique de transition énergétique et écologique. L’objectif est de structurer et d’analyser les données relatives aux déplacements sur le campus pour comprendre les comportements de mobilité actuels et anticiper leurs évolutions.
Le travail de Mariem est de rassembler et structurer les données issues de la plateforme autOCampus, qui dispose d’un observatoire de la mobilité équipé de dispositifs tels que des boucles magnétiques Zelt, des compteurs radar TagMaster… Ces technologies permettent de suivre les itinéraires les plus empruntés par les usagers des modes de transport doux.
Les analyses viseront à identifier les parts modales, la répartition des déplacements sur la journée ainsi que l’impact de la météo ou d’événements spécifiques.