Partie 1 sur 3 de la série de Torc sur la façon de se préparer à une carrière dans la création de véhicules autonomes.
Imaginez créer une machine capable d'effectuer toutes les décisions et tous les comportements complexes qu'un humain prend en conduisant.
Un conducteur humain sur l'autoroute à 70 mph doit naviguer en toute sécurité vers sa destination tout en suivant et en s'adaptant à plusieurs voies de circulation. Le conducteur doit s'adapter à la vitesse des véhicules environnants, anticiper les actions des autres conducteurs, se faufiler dans la circulation en entrant et en sortant de l'autoroute, et faire attention à des variables telles que les fermetures de voies et la construction - tout en couvrant la longueur d'un terrain de football chaque trois secondes.
La création d'un système capable de toutes ces capacités est une tâche complexe - qui nécessite une équipe d'individus dévoués pour créer les yeux, le cerveau et les comportements dont le système a besoin pour gérer tous les cas de coin inattendus sur une route.
Chez Torc, nous croyons que le défi vaut la peine d'être relevé. Les VA offriront plus de liberté et d'accessibilité pour les déplacements, un moyen plus efficace de déplacer les marchandises et une route beaucoup plus sûre.
La technologie autonome se développe si rapidement qu'il est difficile de créer une feuille de route, laissant de nombreux ingénieurs en herbe se demander :"Comment puis-je devenir un ingénieur de véhicules autonomes ?"
Dans cette série de blogs en trois parties, nous partagerons les expériences des ingénieurs Torc actuels ainsi que les connaissances générales que nous avons acquises au cours de 14 années dans le secteur des véhicules autonomes.
Nous recherchons des ingénieurs qui ont construit leurs connaissances autour d'une base solide de compétences en ingénierie et en logiciels. Qu'entendons-nous par compétences de base?
De nombreux ingénieurs qui ont débuté chez Torc ont évolué dans leur rôle au fur et à mesure que la technologie et les projets ont évolué. Leurs compétences de base leur ont permis de s'adapter à un environnement en constante évolution.
En 2005, un petit groupe d'étudiants en ingénierie de Virginia Tech a inscrit leurs véhicules autonomes dans une série de concours et a gagné. Inspirés, ils ont décidé de former une société appelée TORC. À partir de là, ils se sont associés à davantage d'étudiants en ingénierie VT et ont participé aux défis DARPA - désormais un ensemble légendaire de compétitions qui ont lancé de nombreuses entreprises audiovisuelles aujourd'hui. Douze ans après les défis, Torc travaille avec les meilleures entreprises des secteurs du transport public, de la défense et du camionnage pour créer des solutions autonomes de niveau 4 qui, selon nous, changeront le monde.
Rejoindre une équipe de personnes dévouées vers un objectif commun peut donner un coup de pouce à votre carrière en ingénierie audiovisuelle.
L'histoire de Torc illustre le pouvoir de rejoindre une équipe pour travailler à des solutions qui n'ont jamais été créées auparavant. Nous avons demandé aux ingénieurs de Torc de parler de leur parcours de travail sur des systèmes autonomes et de donner des conseils à ceux qui cherchent à entrer dans le monde de l'ingénierie audiovisuelle.
Scott Schlacter, chef d'équipe embarqué et contrôles Les deux principales activités académiques qui ont façonné mon désir de construire des robots étaient ma participation à CUAir (une équipe de compétition dirigée par des étudiants qui construit des véhicules aériens sans pilote et participe à une compétition annuelle AUVSI) et mon travail pour le Laboratoire des systèmes autonomes pendant ma dernière année et école supérieure.
Mon conseil pour quelqu'un qui veut travailler sur des véhicules autonomes serait de trouver autant de personnes que possible et de les écouter. Personne n'aura toutes les bonnes réponses, mais si vous pouvez combiner efficacement autant de connaissances que possible, vous aurez une longueur d'avance.
J'ai commencé ma carrière en tant qu'ingénieur optique, ce qui était mon diplôme de premier cycle. Ensuite, j'ai décidé de faire ma maîtrise en ingénierie des systèmes parce que j'aime voir comment tout s'enchaîne dans une vue d'ensemble. J'ai occupé mon dernier emploi pendant environ huit ans, je suis donc passé d'ingénieur optique à ingénieur de projet, ce qui relève davantage de l'ingénierie système.
Lorsque je suis arrivé chez Torc en tant que chef de projet, j'ai pu tirer parti de cette expérience de compréhension du développement technique, de la vue d'ensemble et de la planification des choses. Au fil des ans, je suis passé de la gestion des chefs de projet à un rôle plus important en tant que directeur des opérations pour la défense ainsi que gestionnaire de programme de défense. Mon rôle s'appuie sur une grande partie de ma formation d'ingénieur. Je pense que comprendre comment fonctionne le processus d'ingénierie R&D et comment les ingénieurs s'y prendraient pour développer le système m'a aidé à voir comment toutes les différentes pièces fonctionnent et à les assembler.
Mon premier projet dans les systèmes sans pilote était dans une classe de CAO en tant que junior à Virginia Tech. Notre projet de groupe était de concevoir le système de direction drive-by-wire pour Cliff, le véhicule d'entrée de Virginia Tech pour le DARPA Grand Challenge 2004.
J'ai continué à travailler sur les défis DARPA pour mon projet de conception de clé de voûte senior et tout au long de mon travail de maîtrise. Je suis fier de dire que tout ce qui était visible sur le véhicule Urban Challenge "Odin" de VT était sous ma responsabilité, du schéma de peinture et des logos des sponsors, à tous les supports de capteur et aux supports intérieurs.
Des connaissances ciblées dans votre domaine de développement spécifique (qu'il s'agisse de logiciels, de mécanique, de câblage, etc.) sont essentielles pour réussir. Cependant, la capacité de comprendre comment l'ensemble du système fonctionne ensemble est encore plus importante. Que doit faire ce système pour réussir ? Dans quelles situations ce capteur fonctionne-t-il bien et dans quelles situations n'est-il pas optimal ? Alors, comment ces données sont-elles communiquées à l'ordinateur ?
Vous bénéficierez de la possibilité de voir la "vue de 30 000 pieds" ainsi que d'approfondir les détails. Cela permet à l'ensemble du système de s'intégrer avec beaucoup plus de fluidité.
J'ai obtenu ma maîtrise en robotique au Worcester Polytechnic Institute (WPI). La robotique est l'un des domaines les plus divers que l'on puisse trouver en ingénierie. Si vous n'êtes pas sûr de la spécialisation sur laquelle vous aimeriez travailler (comme moi), ou du domaine de la robotique que vous voulez choisir - parce qu'ils sont tous sacrément cool - vous devez essayer différentes choses.
J'ai décidé d'explorer un cours pour chaque spécialisation du programme. Après avoir fait ces projets, j'ai senti que j'étais plus enclin à la perception. Suivre plus de cours et faire plus de projets en perception m'a aidé à atterrir dans un stage où j'ai travaillé sur l'apprentissage en profondeur et la perception. Je continue à travailler dans le même domaine chez Torc.
Chez Torc, nous développons notre propre pile logicielle de bout en bout et nos solutions d'intégration pour chaque projet que nous entreprenons. Cela nécessite une équipe diversifiée avec des compétences et des antécédents différents pour créer le prochain niveau de transport.
Dans la deuxième partie de notre série de blogs, nous détaillons les équipes spécifiques qui donnent vie à nos projets autonomes et les ingénieurs expliquent quels langages de codage et quelles compétences vous aideront à réussir en tant qu'ingénieur de véhicules autonomes.
Vous cherchez un emploi dans les véhicules autonomes ? Vous êtes venus au bon endroit. Torc est l'une des sociétés de logiciels autonomes les plus expérimentées et nous agrandissons notre équipe d'ingénieurs dédiés. Consultez notre page Carrières pour en savoir plus et découvrez la deuxième partie !
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