Groupe MOSS
Méthodes et outils pour les signaux et systèmes
Thématiques de recherche
Nos recherches recouvrent 3 thématiques.
| Analyse des données et des images |
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Nos travaux portent sur l'estimation robuste de grandeurs physiques ou sémantiques, ce qui requiert l'inversion des données issues d'observations. Or, ces dernières sont intrinsèquement incomplètes, imprécises et ne sont pas absolument fiables. D'un autre côté, les systèmes multi-capteurs qui génèrent les données créent parmi les informations collectées une forme de redondance ou de complémentarité dont il est possible de tirer parti afin d'inverser au mieux les données. Nos travaux consistent à concevoir des méthodes numériques d'inversion permettant d'affiner (en levant ambiguïtés ou imprécision) et de rendre robuste (en filtrant les données aberrantes) l'estimation des paramètres ou objets d'intérêt à partir des données. Pour ce faire nous nous appuyons, en fonction du contexte d'application visé, sur divers formalismes :
Notre apport scientifique aux méthodes d'inversion repose notamment sur deux éléments clés :
Les applications : les traitements des signaux que nous développons s'appliquent potentiellement à tous les systèmes multi-capteurs : radar, sonar, radiocommunication, contrôle non-destructif, imagerie. Parmi les applications de nos travaux citons :
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| Adéquation algorithmes-architectures-usages |
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Nos travaux portent sur les cyber-systèmes de mobilité. Ceux-ci doivent pouvoir évoluer de manière autonome et automatique dans un environnement complexe de plus en plus connecté et intégrant l'humain. Ceci pose des problèmes multiples liés aux interactions entre l'opérateur, le véhicule et l'environnement. Avec les véhicules terrestres, la dynamique des phénomènes en jeu peut être importante, voire critique, et l'observation et le contrôle des systèmes, notamment lorsqu'un humain intervient, pose des questions d'intrusivité et de cohérence. Du point de vue scientifique, l'un des enjeux consiste à tenir compte des contraintes d'intégration (électronique et algorithmique) des outils permettant l'autonomie et l'automatisation du véhicule ainsi que de l'acceptabilité de leur utilisation. Pour concevoir le cyber-système mobile du futur, il est nécessaire de mettre au point l'instrumentation et les méthodes et outils afin d'observer, de comprendre, de modéliser et de simuler la mobilité et ses interactions. Nos travaux visent la conception de sous-systèmes autonomes dont les algorithmes et les architectures cibles soient en adéquation. Notre apport concerne les méthodes et outils pour l'instrumentation multi-capteurs, la conception d'architectures de calcul embarquées et la synchronisation des flux de données avec le contrôle. L'objectif final est de proposer des solutions efficaces d'instanciation des algorithmes de calcul répondant aux situations les plus complexes. Nos travaux sur les cyber systèmes de mobilité se déclinent en quatre volets :
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| Systèmes de perception pour la mobilité |
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La mise au point d'un système de perception est un processus complexe faisant appel aux compétences transversales à l'instrumentation, à savoir celles allant de la physique à la résolution des problèmes inverses. Elle nécessite en particulier des compétences méthodologiques en analyse des données et des images. Nos travaux visent à concevoir la partie matérielle d'un système de perception et la séquence de traitements permettant de rendre "quasi-optimal" le système. Les applications sur lesquelles nous nous concentrons sont en grande partie liées aux véhicules autonomes. La principale question scientifique qui nous préoccupe étant celle de l'adéquation instrumentation-intelligence artificielle et numérique : Les techniques numériques de perception mises en oeuvre doivent être adaptées à l'instrumentation de façon à atteindre des niveaux de performance permettant d'envisager, par exemple, l'utilisation massive de véhicules autonomes. Les systèmes de perception développés doivent en particulier être capables d'observer et d'interpréter les scénarios présents dans l'environnement mobile considéré (véhicule, drône, personne...). In fine, il s'agit de contribuer à la conception de cyber-systèmes de mobilité dont la sureté de fonctionnement soit assurée. Parmi les objectifs de nos travaux, nous nous attachons à concevoir des systèmes dont les performances sur des données test soient au moins égales à celles de la concurrence et qui soient en outre être validés sur des données réelles. Parmi les difficultés à surmonter en matière de perception d'environnements complexes il y a la nécessité de traiter des flux de données importants et d'en extraire le plus simplement possible des vecteurs caractéristiques optimaux. La question de la fusion des données provenant de plusieurs capteurs et constituant une image est alors critique, surtout lorsqu'il s'agit d'identifier en temps réel les évolutions caractéristiques de l'environnement. En bref, les verrous à lever concernent la simplicité alliée à la pertinence des algorithmes utilisés et des modèles associés, en termes de précision, de convergence et d'embarquabilité. Les applications que nous traitons se rangent principalement dans deux familles : Navigation outdoor :
Surveillance en milieu urbain surpeuplé :
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Plateformes et moyens expérimentaux
L'équipe
Responsable : Stéphane Espié
| Permanents | Doctorants et post-doctorants |
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Mohamed ABBAS TURKI
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Gael ALKAN
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