À propos de Mohamed
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Expériences
- BertrandtEmulateur de système ADASAUTOMOBILEavril 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 2 mois)Bertrandt, Vélizy-Villacoublay, FranceSujet : Développement d'un émulateur de système de positionnement au niveau de la voie sur CARLA. Outils et Compétences:• • Fusion de données GNSS-IMU bas niveau• • Détection de panneaux de signalisation utilisant YOLOv7• • Localisation par appariement cartographique baséesur filtre particulaire pour une localisation au niveau de la voie• • Python, YOLOv7, filtre de Kalman, filtre Particulaire
- Bertrandt SAS,Ingénieur validation localisation & cartographieAUTOMOBILEavril 2025 - janvier 2026 (9 mois)78140 Vélizy-Villacoublay, FranceParticipation à un Proof of Concept (POC) initié dans le cadre d'un appel d'offres (RFQ) d'Ampere. Le projet visait à évaluer et comparer les performances des solutions de cartographie et de localisation des fournisseurs.• • Définition des exigences de vérité terrain : Coordination avec l'équipe dédiée pour formaliser les critères de précision et structurer les jeux de données nécessaires à l'évaluation des systèmes de localisation.• • Développement d'outils Python : Automatisation de l'extraction et du traitement des données ADASISv3 ainsi que conception d'un outil d'appariement géométrique trajectoire/vérité terrain pour la comparaison objective des performances entre systèmes concurrents.• • Évaluation des Produits Cartographiques : Étude comparative de différents profils des cartes fournisseurs ainsi que le suivi de leur évolution au fil des livraisons successives.Outils: Python, QGIS, GeoPandas
- Bertrandt SAS,Ingénieur logiciel embarqué – Système de perceptionmars 2024 - mars 2025 (1 an)78140 Vélizy-Villacoublay, FranceSpécification exigences des unités logicielles (SURS) Rédaction de spécifications détaillées des exigences pour les unités logicielles. Validation unitaire et fonctionnelle Développement de suites de tests unitaires et fonctionnels. Implémentation des cas de test à l'aide des frameworks GTest et GMock. Optimisation d'algorithmes de perception Contribution à l'optimisation d'algorithmes de perception existants. Traitement de données de perception Extraction et analyse d'informations temporelles (timestamp) des cibles détectées par le Régulateur de Vitesse Adaptatif (ACC) et de leur état de de voie. Structuration des données au format JSON pour servir d'étiquettes d'entraînement à des modèles de réseaux de neurones.Outils: C/C++, Python, GTest, GMock, CMake, Git, Codebeamer.
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