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Prédiction du mal des transports à partir des données de dynamique véhicule et de données physiologiques et comportementales

Rémunération
N/C
Lieu

PALAISEAU

Date de début
N/C
Date de fin
N/C

Le mal des transports est une préoccupation majeure en ce qui concerne le confort des occupants
du véhicule. Ceci est d’autant plus vrai avec l'émergence de fonctions autonomes grâce
auxquelles les conducteurs peuvent devenir de simples passagers de leur propre véhicule. Les
conducteurs sont alors susceptibles de déclencher des symptômes liés à une dynamique
véhicule particulière, et/ou à l’incongruence entre différentes informations sensorielles perçues
(vision, vestibulaire, anticipation du mouvement véhicule).
L’objectif de ce stage est de prédire l’occurrence du mal de transport à partir de données :
- dynamique véhicule (CAN véhicule)
- physiologiques / comportementales (ECG, PPG, respiration, EDA, mouvements des
passagers etc.) (voir figure 1)
- ressenti subjectif
L’ensemble des données disponibles a été recueilli chez le passager, dans le cadre de plusieurs
expérimentations menées en condition réelle avant, pendant et après les roulages.

Missions :
- Filtrage et analyse de différentes séries temporelles (Kalman, DWT, SSA,
representation learning)
- Choix et implémentation d’algorithmes de classification et de régression adaptés
- Evaluation des performances des modèles implémentés
- Comptes-rendus réguliers sur l’avancement du stage
- Ecriture structurée et documentée des codes
- Rédaction d’un rapport détaillé
Profil du candidat
- Etudiant en master 2 recherche
Compétences :
- Connaissances approfondies en traitement du signal et en apprentissage statistique
- Programmation Python
- Méthodologie d’implémentation informatique
La rigueur, la curiosité, l’autonomie, et les capacités rédactionnelles seront des qualités
appréciées.
Candidatures
A envoyer à ons.jelassi@telecom-paris.fr - CV
- Lettre de motivation personnalisée expliquant l’intérêt du candidat sur le sujet
(directement dans le corps du mail)
- Relevés de notes des années précédentes
Site web : https://www.telecom-paris.fr/fr/recherche/laboratoires/laboratoire-traitement-etcommunication-
de-linformation-ltci/les-equipes-de-recherche/signal-statistique-etapprentissage-
s2a

 

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26 février 2020


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