FUSION DE DONNÉES POUR UNE LOCALISATION NON GNSS

 

Défi de développement technologique 5G (ENCQOR) pour PME

FUSION DE DONNÉES POUR UNE LOCALISATION NON GNSS

Date de lancement du défi :

24 janvier 2020

Date limite du défi : 

30 mars 2020

Énoncé du défi : 

Dans différents secteurs verticaux, Thales fournit des solutions critiques pour les systèmes autonomes ou semi-autonomes. Par exemple, dans le domaine des transports, les trains autonomes et les capacités améliorées d’intelligence artificielle (IA) arrivent plus rapidement que nous ne le pensons.

Dans ce défi, nous nous concentrons sur les véhicules semi-autonomes ou autonomes, dans une position où la localisation GNSS n’est pas disponible. Imaginez des environnements urbains denses, des chemins de fer souterrains ou des environnements «hostiles» ou «contrôlés» où le signal GNSS est brouillé ou pas disponible.

Nous recherchons des solutions résilientes contribuant – de manière fiable – à la connaissance globale de la situation du système, en fournissant une position précise et fiable et s’appuyant sur les technologies 5G, de fusion de données, et de l’intelligence artificielle (IA).

Partenaire de projet :

Thales Canada Inc.

Calendrier :

6 mois

Financement disponible :

100 000 $ CAD

Type de candidat :

PME de moins de 500 employés enregistrée au Québec

Lieu :

Le projet doit être réalisé au Québec et les tests reliés à la 5G doivent être faits dans un des centres ENCQOR 5G du Québec (MTL ou QC).

Détails du projet :

Nous recherchons une solution évolutive, de confiance et résiliente de positionnement de véhicules semi-autonomes ou en milieu dense où la localisation GNSS n’est pas disponible. À minima, la solution devra faire appel aux techniques de la 5G et de la fusion de données pour augmenter la fiabilité du système.

Objectifs/résultats du projet :

  • Établir une longue relation d’affaires entre Thales et un futur champion du 5G.

  • Livraison d’une preuve de concept fonctionnel répondant au défi proposé avec la documentation correspondante.

Expertise du candidat :

  • Expérience en algorithmie de positionnement, de fusion de données et de vision par ordinateur.
  • Bonne connaissance des notions d’Intelligence Artificielle Explicable et Certifiable (XAI).
  • Expérience en analyse comparative de performance d’algorithmes en mode nominal et dégradé (rapidité, frugalité, etc.).
  • Expérience en développement d’applications fonctionnant sur l’informatique de périphérie.
  • Expérience antérieure de développement et déploiement d’application sur les plateformes infonuagiques publiques Azure.

Renseignements Supplémentaires :

  • Les PME intéressées doivent soumettre un document de 10 pages maximum (en .pdf) avec l’avis d’intérêt décrivant son expertise et ses capacités.
  • Seules les PME sélectionnées seront invitées à une rencontre de question/réponse avec l’équipe de projet
  • Il est fortement recommandé de participer à une des formation 5G (gratuite) offerte par ENCQOR : https://quebec.encqor.ca/formations/

Signifiez votre intérêt

Êtes-vous intéressé par ce projet? Faites-le-nous savoir!

  • Les PME intéressées doivent soumettre un document de 10 pages maximum (en .pdf) avec l’avis d’intérêt décrivant son expertise et ses capacités.
    Types de fichiers acceptés : pdf.
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