Doctorat · Vision par ordinateur
Calibration LiDAR–caméra en ligne et estimation d'incertitude pour la conduite autonome.
Ingénieur de recherche, docteur en vision par ordinateur. Je travaille sur la calibration LiDAR–caméra, l'estimation d'incertitude et la fusion de capteurs en ligne pour la conduite autonome.
Avant Konboi, j'ai développé des systèmes de perception chez Motional et Toyota Motor Europe. Mon doctorat à Heudiasyc (UTC/CNRS) a abouti à trois articles de conférence et un brevet international sur la calibration caméra–LiDAR.
Je suis ingénieur de recherche en perception chez Konboi à Paris, sur les camions autonomes et les kits de rétrofit IA pour le fret.
Les extrinsèques dérivent avec les vibrations, la température et la flexibilité des supports. Mes méthodes estiment des transformations 6-DoF en ligne à partir de données de conduite ordinaires — sans cibles de calibration — et signalent quand ces estimées sont peu fiables. Travaux caméra–LiDAR et LiDAR–événements sur KITTI, DSEC et nuScenes (PseudoCal, UniCal, MULi-Ev, WACV 2025).
Calibration extrinsèque en ligne — caméra–LiDAR, LiDAR–événements et méthodes tenant compte de l'incertitude, sur KITTI, DSEC et nuScenes.

Intervalles de prédiction conformes pour la calibration extrinsèque en ligne sur KITTI et DSEC.

Calibration en ligne du LiDAR avec des caméras à événements par apprentissage profond.

Transformeur à branche unique avec fusion précoce caméra–LiDAR ; transfer learning pour la validation. Brevet WO2024182787.

Auto-calibration caméra–LiDAR par apprentissage profond sans initialisation manuelle, via pseudo-LiDAR en 3D.

UTC / Heudiasyc, 2025. Calibration multi-capteurs en ligne pour la conduite autonome.
Reconnu pour ses contributions en évaluation à la conférence.
Ingénieur de recherche en perception — camions autonomes et rétrofit IA pour le fret.
Soutenance de Deep Learning for Multi-Sensor Calibration in Autonomous Driving à l'UTC.