Stage - Modernisation des Algorithmes de Navigation d'Un Viseur Optronique Terrestre H/F - 92

Safran Electronics & Defense est une entreprise internationale de plus de 19 000 collaboratrices et collaborateurs, qui mobilisent expertises et esprit de corps pour concevoir des solutions de haute technologie dans les domaines de l'aéronautique, de la défense et du spatial. En combinant intelligence humaine et technologique, l'entreprise développe des produits et services pour les acteurs du monde civil et militaires, sur terre, en mer, dans le ciel et dans l'espace.Un viseur optronique est un ensemble de caméras qui peut être installé sur tout type de porteur (aéronautique, marine, terrestre).

Son fonctionnement repose sur des algorithmes sophistiqués, combinant commandes asservies et informations issues de centrales inertielles de navigation (position, angles d'attitude, cap).
Dans ce cadre, différentes techniques de filtrage et d'hybridation sont mises en place, couplées à des unités de mesure inertielles et des capteurs supplémentaires (récepteur GNSS, magnétomètre, odomètre, baro-altimètre...).

Votre mission portera plus spécifiquement sur la modernisation des algorithmes de navigation d'un viseur de char déployé dans les forces armées. Depuis sa conception, les techniques de navigation ont en effet évolué et le Filtre de Kalman Etendu (EKF) s'est imposé comme une solution robuste et performante.

Vous serez intégré(e) au pôle TAG (Tracking-Asservissement-Géolocalisation).
Au sein de la Direction Technique de Safran Electronics & Defense et du Centre d'Ingénierie Technologies Optroniques, ce pôle regroupe un ensemble de compétences et de moyens liés au domaine de l'automatique, du contrôle-commande, du traitement du signal et des mathématiques appliquées.

Dans le cadre de votre stage, vous serez amené(e) à :

- Mettre en équations le Filtre de Kalman Etendu en tenant compte du modèle d'erreur des senseurs inertiels du viseur et des sources d'hybridation disponibles
- Modéliser les équations dans Matlab/Simulink et les intégrer dans un simulateur existant
- Mettre au point les réglages du filtre afin d'optimiser la précision de navigation simulée
- Mener une étude comparative des précisions obtenues entre le nouveau filtre et l'algorithme historique par méthode de Monte-Carlo
- Implémenter des évolutions algorithmiques et évaluer les gains