Avril - Mai - Juin - Octobre - Novembre - Décembre


Avril : Jeudi 10 avril 2008 de 14h00-16h00

Thème « fusion de données, filtre de Kalman et estimateurs» :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-218.

2. Descriptif :

PREMIER EXPOSÉ: 14h00-15h00

Orateur: Jan Neering (CMA, jan.neering@ensmp.fr)

Titre: Placement optimal des capteurs en
localisation passive.

Résumé : Le but de la localisation passive est de détecter des objets et d'en estimer leur position au moyen d'un réseau de capteurs passifs (microphones, hydrophones). A cause d'une vitesse de propagation limitée (approximativement 340 m/s dans l'air), les sons produits par les objets sont captés par des microphones avec retards. En mesurant ces retards, on peut estimer la position de chacun de ces objets. La première partie de cette présentation se concentre sur la localisation d'une seule source. D'abord des méthodes d'estimations des retards seront introduites et des estimateurs de position basés sur ces délais seront présentés. Un grand nombre de ces estimateurs ont été développés pendant les dernières décennies, cependant très peu de ces estimateurs prennent en compte la géométrie du réseau, alors que leur performance est fortement corrélée à cette géométrie. Du coup la deuxième partie de cette présentation portera sur la forme optimale du réseau. On propose une méthode qui minimise le nombre de conditionnement d'un estimateur des moindres carrés linéaires ainsi que le nombre de
conditionnement d'un estimateur itératif linéarisé. L'intérêt d'avoir une configuration des capteurs qui minimise ces nombres de conditionnement est de pouvoir réutiliser la première estimation de la position trouvée par l'estimateur des moindres carrés linéaires pour ensuite initialiser l'estimateur itératif linéarisé.

SECOND EXPOSE: 15h00-16h00

Orateur: Erwan Salaun (CAS, erwan.salaun@ensmp.fr)

Titre:  fusion de données et navigation inertielle

Résumé: Les avions, et particulièrement les drones, ont besoin de connaître précisément leur orientation (angles d'Euler), vitesse et position pour être pilotés de manière automatique ou manuelle. Afin de diminuer les coûts et le poids des systèmes embarqués, des capteurs « bas-prix » sont utilisés, tels que des gyroscopes, accéléromètres, magnétomètres, GPS, sonar, baromètre, caméras . Un filtre de Kalman étendu est usuellement utilisé pour « fusionner » les mesures (imparfaites) fournies par ces capteurs afin d'estimer l'orientation, la vitesse et la position de l'engin volant. Ce filtre donne de bons résultats mais est difficile à régler et gourmand en temps de calcul. Nous avons validé un autre type de filtre, propre à la problématique des drones, qui tient compte des nombreuses propriétés géométriques des équations du modèle (invariance par rotation/translation dans les repères liés au drone ou fixe par rapport à la terre suivant les capteurs). Ces observateurs non-linéaires dits « invariants » seront présentés en détails : de leur construction à leur implémentation en temps réel. Des résultats expérimentaux illustreront les bonnes performances de ces filtres.


Mai : Jeudi 15 mai 2008 de 14h00-16h00

Thème « traitement d'images » :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-218.

2. Descriptif :

PREMIER EXPOSÉ: 14h00-15h00

Orateur: Jean-Emmanuel Deschaud (CAOR, jean-emmanuel.deschaud@ensmp.fr)

Titre: Cartographie 3D d'environnements extérieurs par système mobile

Résumé:  Le Centre de Robotique (CAOR) des Mines de Paris a mis au point une technique de numérisation et modélisation 3D d'environnements extérieurs, utilisant un système mobile appelé LARA-3D. Il s'agit d'une voiture équipée d'un système de localisation géographique précis (GPS, Centrale Inertielle), d'un télémètre laser fixé à l'arrière du véhicule, et de caméras. Ce dispositif, utilisé en environnement urbain et routier, permet de recueillir des nuages de points 3D décrivant avec une bonne précision les éléments présents le long des trajets effectués (routes, ronds-points, façades, arbres, voitures.), et après traitement d'avoir des modèles par facettes des scènes numérisées, ainsi que des couleurs sur les points et des textures photo-réalistes sur les facettes. Le sujet de thèse porte sur la création de modèles 3D de plus haut niveau pour de nombreux types d'applications (simulation embarquée sur véhicule, réalité virtuelle.). En particulier, nous  étudierons les modèles utilisés actuellement dans les solutions existantes d'environnements de simulation visuelle : modèles des routes (splines, courbes polynomiales) et du bâti (plans, essentiellement verticaux). Nous étudierons aussi des solutions de décimation de nuage de points et de lissage de modèles à facettes, sans perte de qualité visuelle. Cela aura pour but de créer des modèles approchant au mieux les données et la réalité, incluant la question de l'ajout des textures pour la qualité visuelle, et du réalisme photométrique de l'ensemble. Les deux principales applications visées sont des modèles routiers pour le calcul de distance de visibilité (à partir de méthodes de lancer de rayon dans le modèle 3D) et de modèles urbains pour de la réalité virtuelle.

SECOND EXPOSÉ: 15h00-16h00

Orateur: Jean Stawiaski (CMM Jean.Stawiaski@ensmp.fr)

Titre: Morhologie mathématique et théorie des graphes pour la segmentation d'images médicales

Résumé: il s'agit de développement d'outils de segmentation interactive d'images médicales tridimensionnelles qui permettent aux cliniciens de mettre en évidence des anomalies structurales. La segmentation d'images peut être utilisée dans le cadre :
- de la radiothérapie, pour le repérage spatial de zones à irradier ou à protéger,
- du diagnostic assisté par ordinateur,
- du suivi de l'évolution temporel de tumeurs,
- de la planification de chirurgie
Une description plus détaillée avec des références  se trouve  dans le fichier "StawiaskiMS08.pdf".


Juin : Jeudi 12 mars 2009 de 13h30-17h00

Thèmes divers :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-118.

2. Descriptif :

LE PROGRAMME:

   - 13h30 : Csaba Szepesvari (University of Alberta),
  "Active Learning in Multi-Armed Bandits"

   - 15h00 :  POP Antoniu (Mines ParisTech, Computer Sciences, CRI),
   "Improving GCC Infrastructure for Streamization"

   - 16h00 : Laurent Jacob (Mines ParisTech, Computational Biology),
   "méthodes d'apprentissage statistique en bio-informatique et application au cas de la chémo-génomique"

LES RéSUMéS:

  - 13h30 : Csaba Szepesvari (University of Alberta) "Active Learning in Multi-Armed Bandits"

Active learning concerns with estimating some unknown quantities such that the environment can be actively queried. Here we look at the simplified setting when the environment consist of a finite number of unknown distributions and we will be concerned with learning the mean values of these distributions. We study two problems and two active learning algorithms. In the first problem the performance is evaluated by the worst of the L2 estimation errors of the means. In the second problem the performance is the weighted sum of the L2 estimation errors of the means. The performance of the algorithms is compared with the best estimation that can be obtained when the distributions are known. The excess loss is shown to scales as $n^{-3/2}$, which we conjecture to be the optimal rate. We will show connection to several applications,including stratified sampling.

   - 15h00:  POP Antoniu (Mines ParisTech, Computer Sciences, CRI),
   "Improving GCC Infrastructure for Streamization"

GCC needs a strategy to support future multicore architectures, which will probably include heterogeneous accelerator-like designs with explicit management of scratchpad memories; some have further restrictions, for example SIMD, with limited synchronization capabilities. Some platforms will probably offer hardware support for streaming, transactions and speculation. This talk is meant to give an overview of the streamization infrastructure of GCC.  We will focus on the translation of sequential code into streamized code, based on the loop distribution framework, and provide an evaluation of the communication library support on a quad-core AMD Phenom[tm] 9550 processor.  We use these experiments to tune the automatic task partitioning algorithm implemented in GCC.  We conclude with recommendations for strategic developments of GCC to support a stream programming language, and improve the automatic generation of streamized tasks.

   - 16h00 : Laurent Jacob (Mines ParisTech, Computational Biology),
"méthodes d'apprentissage statistique en bio-informatique et application au cas de la chémo-génomique"

Les méthodes d'apprentissage statistique supervisé considèrent le problème, étant données des données étiquetées (x,y), de construire une fonction prédisant l'étiquette y de nouvelles données x avec le moins d'erreur possible. La Support Vector Machines (SVM) est l'état de l'art en la matière, et construit une séparation linéaire des données d'entrainement en maximisant sa marge. Les noyaux définis positifs sont utilisés pour introduire plus simplement des
descriptions des données donnant de bonnes séparations. Nous appliquons ces méthodes à la prédiction d'interaction entre des petites molécules et des cibles thérapeutiques avec l'idée de guider le processus de découverte de nouveaux médicaments.


Octobre : Jeudi 9 octobre 2008 de 14h00-16h00

Thème « systèmes temps-réel et contrôle » :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-118.

2. Descriptif :

PREMIER EXPOSÉ : 14h00-15h00

Orateur: Mathieu Hillion (CAS, mathieu.hillion@ensmp.fr)

Titre: Contrôle temps réel des moteurs à combustion interne: deux exemples.

Résumé:  Les motoristes ont proposé des modifications substantielles des moteurs afin de réduire les émissions polluantes. Bien souvent, ces gains en performances se sont fait au détriment de la stabilité de la combustion ou du fonctionnement général du moteur. Parallèlement, les contraintes budgétaires des constructeurs rendent très difficile l'ajout de nouveaux capteurs afin de piloter les nouveaux dispositifs.
Afin de tirer tous les bénéfices de ces avancées techniques, un contrôle précis de toutes les variables opératoires du moteur en n'utilisant uniquement les capteurs classiques présent dans les moteurs est donc indispensable. C'est l'objectif du contrôle moteur. Dans l'exposé, deux des phases principales de l'élaboration d'un contrôle moteur sont détaillées:
-1- Le contrôle du remplissage des cylindres:
De nouveaux actionneurs (distribution variable) permettent de modifier le remplissage en air du moteur en permettant une re-circulation interne des gaz brûlés. Afin d'assurer le fonctionnement optimal du moteur lors des phases transitoires, il est nécessaire de mettre en place un estimateur et un contrôleur temps réel de remplissage.
-2- Le contrôle de la combustion.
La mise en place de combustion homogène (de type HCCI), permet de réduire la formation de polluant pendant la combustion. En contrepartie la stabilité de la combustion est fortement détériorée durant les phases transitoires. Un contrôle en boucle ouverte de l'injection de carburant basé sur un modèle temps réel de la combustion est mis en place.

SECOND EXPOSÉ : 15h00-16h00

Orateur: Sébastien Moutault  (CAOR, sebastien.moutault@ensmp.fr)

Titre: Automotive Robust Operating Services

Résumé: AROS est une plate-forme de développement héritée de RTMaps. Orienté composant, agile, robuste, basé sur le principe de processus communicants, il en reprend certains principes fondamentaux. Pour autant, AROS constitue une rupture technologique forte par rapport à RTMaps. D'abord, une application AROS est une construction hiérarchique de composants, interconnectés par des signaux. Cette architecture est reconfigurable dynamiquement pendant l'exécution. Ensuite, le moteur d'exécution d'AROS est un moteur événementiel proche de celui des outils de simulation HDL auquel sont ajoutés des mécanismes de synchronisation temps réel. Enfin, la distribution des composants d'une application AROS sur un réseau de machines et/ou dans différents processus d'une même machine est non seulement possible mais dynamique et totalement transparente grâce à un modèle d'exécution distribué qui garantit le respect de la causalité des événements. En outre, AROS supporte diverses plate-formes telles que Windows ou Linux, et peut également fonctionner sur les petites cibles, sans système d'exploitation.

Novembre : Jeudi 13 novembre 2008 de 13h30-15h30

Thème « Traitement d'images et logiciel » :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-118.

2. Descriptif :

PREMIER EXPOSÉ: 13h30-14h30

Orateurs: Etienne Decencière (CMM, etienne.decencière@mines-paristech.fr)
         Serge Koudoro (CMM, serge.koudoro@mines-paristech.fr)

Titre: Morph-M : plateforme de traitement d'images et morphologie mathématique

Résumé: Une librairie logicielle de traitement d'images, appelée Morph-M, a été développée au CMM. Avec l'infrastructure logicielle associée, elle fournit aux chercheurs du laboratoire une plateforme de recherche et développement leur permettant de mettre en oeuvre rapidement et efficacement de nouveaux concepts, et leur servant de base commune de capitalisation. Grâce au financement du Carnot MINES, Morph-M et la librairie logicielle de traitement d'images (Camellia) et d'apprentissage statistique (Seville / LibAdaboost) du CAOR seront intégrées et mises à disposition d'autres laboratoires. Dans cet exposé, nous présenterons Morph-M et le projet de développement conjoint avec le CAOR.

SECOND  EXPOSÉ: 14h30-15h30

Orateurs: Bruno Steux (CAOR, bruno.steux@mines-paristech.fr),
         Fabien Moutarde  (CAOR, fabien.moutarde@mines-paristech.fr)

Titre: Les points d'intérêt dans Camellia (CamKeypoints): théorie, implémentation, et exemples d'applications en analyse intelligente d'images

Résumé:  Après une rapide introduction aux méthodes récentes de recherche de points d'intérêt (SIFT, SURF), nous présenterons l'implémentation proposée dans la librairie Camellia. Nous insisterons sur ses spécificités et en particulier sur l'algorithme Best-Bin-First de mise en correspondance de points d'intérêts. Nous évoquerons ensuite
l'association entre Keypoints et Adaboost en vue de la reconnaissance d'objets. Nous terminerons par des exemples d'utilisation, notamment la ré-identification de personnes dans un réseau de caméras.


Décembre : Jeudi 11 décembre 2008 de 14h00-16h00

Thème « optimisation » :

1. Lieu :

Mines ParisTech, Bd Saint-Michel
salle  L-118.

2. Descriptif :

PREMIER EXPOSÉ: 14h00-15h00

Orateur: Marc Bordier (CMA, marc.bordier@mines-paristech.fr)

Titre: Optimisation sur le cône des matrices positives. Application en contrôle

Résumé: La synthèse de correcteurs multi-objectifs est un problème difficile non encore complètement résolu. Cependant, en exprimant les contraintes de performances ($H_2$ ou $H_\infty$ par exemple) sous forme d'inégalités matricielles linéaires (LMI) on peut ramener  cette synthése à un problème d'optimisation  convexe paramétrique sur le cône des matrices positives. Dans ce séminaire, on montrera comment un résultat de dualité conique et un paramétrage des fonctions rationnelles "all-pass" permet de bâtir  des suites minimisantes de correcteurs convergeant vers une solution locale du problème.

SECOND EXPOSÉ: 15h00-16h00

Orateur: Grégory Rousseau (CAS et IFP, gregrousseau@yahoo.fr)

Titre: Contrôle optimal de véhicules hybrides.

Résumé:  Les véhicules hybrides disposent de deux moteurs (en général électrique et thermique), qui peuvent assurer, seuls ou conjointement, la propulsion du véhicule. Grâce à la présence de ces deux moteurs, il est possible de réduire la consommation de carburant de ces véhicules en utilisant une loi de gestion d'énergie dédiée. Ce problème de contrôle des moteurs peut être vu comme un problème de commande optimale, où la batterie alimentant le moteur électrique représente un système dynamique. Deux sous problèmes apparaissent : soit le cycle est connu, et la trajectoire du véhicule est elle-même entièrement connue, soit il s'agit d'un trajet en temps-réel, auquel cas la trajectoire future du véhicule est alors indéterminée. Dans cet exposé seront détaillées les différentes manières de poser et de résoudre le problème de commande optimale pour une trajectoire connue, comprenant notamment la présentation d'un algorithme apte à gérer la présence de contraintes sur l'état (qui apparaissent à cause de la présence du système de stockage d'énergie électrique).Une stratégie temps-réel implémentée sur un véhicule hybride prototype est présentée dans un second temps.