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Abstract This internship is part of the CESI LINEACT DYNALOG project, which aims to optimize fleets of autonomous robots[1] in warehouse environments through a dynamic architecture coupled with a digital twin. The objective is to study and compare different local optimisation strategies for multi-robot flows organised globally in a high-density storage environment. The work will combine algorithm design, simulation-based validation, and experimental deployment on real robotic platforms. Laboratory presentation CESI LINEACT (UR 7527), Laboratory for Digital Innovation for Businesses and Learning to Support the Competitiveness of Territories, anticipates and accompanies the technological mutations of sectors and services related to industry and construction. The historical proximity of CESI to companies is a determining factor in our research activities. It has led us to focus our efforts on applied research close to companies and in partnership with them. A human-centered approach...

Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l'industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l'entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l'humain et couplée à l'utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale ; elle met l'humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l'angle technologique au travers de ces apports. Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs. * L'équipe 'Apprendre et...

Laboratory presentation CESI LINEACT (UR 7527), Laboratory for Digital Innovation for Businesses and Learning to Support the Competitiveness of Territories, anticipates and accompanies the technological mutations of sectors and services related to industry and construction. The historical proximity of CESI to companies is a determining factor in our research activities. It has led us to focus our efforts on applied research close to companies and in partnership with them. A human-centered approach coupled with the use of technologies, as well as territorial networking and links with training, has enabled the construction of cross-cutting research; it puts humans, their needs, and their uses at the center of its issues and addresses the technological angle through these contributions. Its research is organized according to two interdisciplinary scientific teams and several application areas. * Team 1 'Learning and Innovating' mainly concerns Cognitive Sciences, Social Sciences,...

Laboratory presentation CESI LINEACT (UR 7527), Laboratory for Digital Innovation for Businesses and Learning to Support the Competitiveness of Territories, anticipates and accompanies the technological mutations of sectors and services related to industry and construction. The historical proximity of CESI to companies is a determining factor in our research activities. It has led us to focus our efforts on applied research close to companies and in partnership with them. A human-centered approach coupled with the use of technologies, as well as territorial networking and links with training, has enabled the construction of cross-cutting research; it puts humans, their needs, and their uses at the center of its issues and addresses the technological angle through these contributions. Its research is organized according to two interdisciplinary scientific teams and several application areas. * Team 1 'Learning and Innovating' mainly concerns Cognitive Sciences, Social Sciences,...

Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0. Abstract This internship focuses on advancing the integration of AI into production lines by leveraging profilometer data to optimize waste reduction and enhance precision. This M2 internship aims to develop the step 4 of the project, whose goal is to integrate Artificial Intelligence (AI) into the production line to reduce waste using the profilometers data. The tasks assigned to the intern are as follows: • Clean the point cloud to only extract the front part and determine if the point cloud is incomplete • Match the CAD of the front part with its cloud point acquired by the laser profilometer. • Determine the key area used to match the back and front part of the product. • Creation of CAD back cover with defaults...

Intégrer Linéact au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0. Travail Ce stage de M2 fait partie d'une recherche en cours sur l'amélioration des techniques d'étalonnage des caméras, en se concentrant sur l'optimisation des ensembles de données pour l'étalonnage intrinsèque et extrinsèque dans des contextes de manipulation robotique. Un étalonnage précis des caméras est essentiel pour obtenir une perception et un contrôle précis en robotique, en particulier dans les scénarios impliquant des caméras montées sur des manipulateurs robotiques. Contexte L'étalonnage de la caméra est une étape critique dans les applications de vision par ordinateur, permettant une transformation précise entre l'image et les coordonnées du monde réel. Cependant, la performance des algorithmes de...

Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0 Présentation générale du Laboratoire LINEACT du groupe CESI : CESI LINEACT, pour Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, est le laboratoire de recherche de l'école d'ingénieurs CESI. L'objectif de la recherche à CESI est de produire des connaissances et des méthodes au service de la communauté scientifique. Son organisation actuelle est liée aux domaines de formation et répond à un besoin d'identification au sein de l'écosystème recherche. Contexte du projet : CESI LINEACT est partenaire de la Plateforme FAN (Fabrication Additive en Normandie) réunissant un consortium de plus de 10 acteurs industriels et académiques sous la coordination...

Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0 Travaux de recherche proposésContexte : L'explosion de la robotique et de ses usages a conduit les fabricants de robots à développer leur propre logiciel de programmation pour doter leurs machines de capacités d'intelligence. Néanmoins, ces environnements de programmation, souffrent de certaines limites : ils sont très souvent propriétaires et ne sont donc pas ouverts pour accéder aux couches basses de programmation. Pour remédier à ces contraintes, les middleware robotiques sont apparus dès le début des années 2000. Le concept est simple : le middleware robotique est une surcouche logicielle, installable sur un système d'exploitation existant (type Linux ou Windows), qui contient en natif des outils et librairies génériques...

CESI est un Campus d'enseignement supérieur et de formation professionnelle.CESI poursuit sa mission sociétale en permettant à des étudiants, alternants et salariés de devenir acteurs des transformations des entreprises et de la société, grâce à sept programmes de formation.Rejoindre CESI, c'est avant tout adhérer à notre culture de l'excellence, de la promotion sociale et de la diversité. L'animation du campus joue un rôle clé dans le bien-être des étudiants et dans l'attractivité de notre école. Rejoignez l'équipe communication de CESI Rouen en tant que stagiaire événementiel pour accompagner la référente vie de campus dans ses missions d'animation de l'école et de déploiement des évènements. Vos missions : * Pilotage de projets événementiels : participation à l'organisation, à la mise en place et à l'animation des événements. * Coordination et suivi : préparation des réunions, gestion des échéances, recherche de prestataires et suivi de la relation avec eux. * Logistique...

Joining LINEACT at CESI for a research internship would be a fantastic opportunity to contribute to innovative projects while deepening my skills in a cutting-edge environment focused on digital transformation and Industry 4.0. Works This M2 internship is part of ongoing research on improving camera calibration techniques, focusing on optimizing datasets for intrinsic and extrinsic calibration in robotic manipulation contexts. Accurate camera calibration is essential for achieving precise perception and control in robotics, particularly in scenarios involving cameras mounted on robotic manipulators. Context Camera calibration is a critical step in computer vision applications, enabling accurate transformation between image and real-world coordinates. However, the performance of calibration algorithms can vary significantly depending on the datasets used. Previous studies carried on our laboratory highlight that dataset quality and diversity play a vital role in ensuring robust...

Le stage vise à mettre en place le socle expérimental d'un projet de recherche qui vise à développer une brique technologique combinant IA et théorie des fonctions de croyance pour la fusion robuste de données multi-sources. Le/la stagiaire construira un jeu de données v0 exploitable à partir d'au moins deux sources hétérogènes (ex. visuel, thermique, données environnementales), définira un scénario d'étude représentatif et un protocole d'évaluation initial permettant de comparer des approches et d'illustrer l'impact de l'incertitude et du conflit entre sources. Objectifs du stage : * Identifier, collecter et structurer un jeu de données v0 exploitable (à minima 2 sources) avec un schéma de métadonnées minimal (timestamps, IDs, conditions de capture). * Proposer différents scénarios d'étude, incluant un scénario de référence et un scénario dégradé (données manquantes, bruit, divergence entre sources). * Mettre en place une chaîne de préparation des données (nettoyage,...

Ce stage de 6 mois vise à contribuer au développement de la 'Micro Learning Factory' (MLF), un écosystème de robots pédagogiques conçu par CESI au sein du projet ConfluencES. L'objectif est d'industrialiser les briques logicielles en Python pour déployer ces robots sur les différents campus de CESI. Le stagiaire aura pour mission principale de poursuivre le développement de l'outil de supervision 'Argus' (déjà initié) afin d'en étendre les fonctionnalités et la robustesse. En parallèle, il consolidera la bibliothèque 'pymlf' destinée aux étudiants et concevra des cas d'usage démonstrateurs. Ce stage offre une opportunité concrète de lier développement logiciel avancé et robotique appliquée à la pédagogie. Contexte : Le stage se déroule au sein de CESI, plus particulièrement dans son laboratoire CESI LINEACT (UR 7527). Dans le cadre du projet ConfluencES (https://lineact.cesi.fr/projets/confluences/), le laboratoire développe la Micro Learning Factory (MLF :...

Contexte du stage Ce projet est porté par le programme de recherche Mon Trajet Vert (CESI en partenariat avec l'ADEME), qui vise à comprendre et optimiser la mobilité des étudiants pour favoriser des économies d'énergie. Il s'inscrit plus particulièrement dans la thèse de Wanji LI intitulée « Déterminants des usages de la mobilité étudiante et perspectives sur les mobilités futures » qui porte sur l'analyse et la compréhension des leviers dispositionnels et situationnels de la mobilité étudiante afin d'imaginer les mobilités de demain dans une démarche de prospective à long terme. Cadre théorique et problématique Les comportements de mobilité résultent d'interactions entre des facteurs internes (dispositionnels ; e.g., valeurs, motivations, croyances, normes) et des facteurs situationnels (e.g., accessibilité, durée, prix). Alors que différentes disciplines ont étudié ces déterminants de manière séparée, la psychologie environnementale offre un cadre intégré pour comprendre...