27 janvier 2020 – Séminaire Andrew Comport – Localisation et cartographie dense pour la navigation autonome

 

M. Andrew Comport, chercheur CNRS au laboratoire I3S de l’Université de Côte d’Azur, donnera un séminaire intitulé « Localisation et cartographie dense pour la navigation autonome » lundi 27 janvier à 10h30 à l’Ifremer (La Seyne Sur Mer, zone de Brégaillon).

Résumé
Dans cet exposé, il présentera des approches avancées de vision par ordinateur, pour la localisation et cartographie dense en temps réel qui ont été développées dans le contexte du projet européen H2020 COMANOID visant à contrôler et à naviguer des robots humanoïdes en utilisant la perception dense. Dans un premier temps il montrera comment les modèles de localisation et de cartographie denses peuvent être calculés en temps réel pour permettre d’interagir avec les surfaces de scènes 3D de façon précise et robuste. Il présentera les avancées récentes qui intègrent temporellement, en plus du géométrie 3D, les informations de couleur contenues dans les images. Cela impliquera de définir un modèle de super-résolution inverse pour de nombreuses images basse résolution acquises à partir de poses différentes de la caméra. Contrairement aux techniques classiques de super-résolution, ceci est réalisé ici en prenant en compte les transformations de mouvement 6D complètes ainsi que la structure de surface de la scène.
Dans une deuxième partie, il présentera un modèle en temps réel pour l’acquisition de champs lumineux 3D en « High Dynamic Range » (HDR) à partir de plusieurs images en mouvement avec des expositions différentes (périodes d’intégration des capteurs). En particulier, une caméra RGB-D sera utilisée comme capteur de champ lumineux dynamique. Une autre application de réalité augmentée sera présentée qui démontre l’utilisation plus large de la cartographie HDR 3D en temps réel, de la synthèse de la sonde de lumière virtuelle et de la détection de la source de lumière pour rendre les objets réfléchissants avec des ombres et de manière transparente avec le flux vidéo réel en temps réel.

Bio:
Andrew Comport est chercheur au CNRS affecté au laboratoire I3S à l’Université Cote d’Azur. Ses recherches se concentrent sur les domaines de la vision par ordinateur, la robotique, l’apprentissage machine et l’asservissement visuel. En 2015, il a co-fondé la start-up PIXMAP, spécialisé dans la localisation et cartographie temps-réel basé sur plusieurs brevets et logicielles. Il a soutenu sa thèse à l’INRIA Rennes en 2005 et a effectué un postdoc à l’INRIA Sophia-Antipolis jusqu’à 2007. Avant il a obtenu un double diplôme d’ingénierie et informatique à l’université de Monash en Australie. Il est auteur de plus de 50 publications internationales parmi lequel il a obtenu le prix du meilleur article de la conférence internationale IEEE/RSJ IROS en 2013. Il est actuellement rédacteur en chef adjoint de la Conférence internationale de l’IEEE sur la robotique et l’automatisation (ICRA) et de Robotics and Automation Letters (RAL).

25.04.2019 : Séminaire de David Navarro Alarcon

Titre
Asservissement de forme d’objets déformables : Modélisation, estimation et contrôle

Résumé
Au cours des dernières années, on s’est intéressé de plus en plus à la conception de méthodes guidées par capteurs pour contrôler la forme d’objets déformables à l’aide de manipulateurs robotisés. Ce problème de contrôle de forme a de nombreuses applications potentielles dans des domaines en pleine croissance tels que la robotique chirurgicale, la transformation alimentaire automatisée, l’industrie du vêtement, la robotique domestique, etc. J’appelle ces types de tâches de rétroaction l’asservissement de forme (visuelle), une approche qui contraste avec l’asservissement visuel standard (œil en main) – à la Chaumette – en ce sens que le servo-loop est formulé en fonction de la forme déformable de l’objet et non en fonction de la pose rigide du robot/de l’objet.
Mon objectif dans cet exposé est de présenter la formulation de base de ce nouveau type de tâches de manipulation guidée par capteur. Pour faire face à ce problème de manipulation difficile (et toujours ouvert), nous avons développé ces dernières années une nouvelle méthodologie basée sur la vision qui nous permet de : caractériser la forme de l’objet dimensionnel infini avec un vecteur compact de paramètres de rétroaction, estimer/approximer en ligne les propriétés de déformation d’un corps mou manipulé inconnu, et contrôler explicitement la forme/déformation de l’objet par un robot actif. Je vais vous présenter nos travaux récents sur ce problème. Des exemples de nos méthodes, algorithmes et estimateurs basés sur la vision seront démontrés ; des problèmes ouverts, des défis et des opportunités seront également discutés.

Bio
David Navarro-Alarcon est professeur adjoint (Robotique) au Département de génie mécanique de l’Université polytechnique de Hong Kong (PolyU) et chercheur principal du Robotics and Machine Intelligence Laboratory. Avant de rejoindre PolyU en juillet 2017, il a travaillé au CUHK T Stone Robotics Institute de 2014 à 2017, d’abord comme boursier postdoctoral, puis comme professeur assistant de recherche. Ses intérêts de recherche comprennent le génie robotique, l’intelligence des machines, les systèmes adaptatifs et la théorie du contrôle. Il a obtenu son doctorat en janvier 2014 à l’Université chinoise de Hong Kong sous la supervision du professeur Yun-hui Liu. David est membre de l’IEEE, de la Robotics and Automation Society et de la Computational Intelligence Society.

 

Le séminaire sera retransmis en direct au LIS, site de Marseille.

 

13.09.2018 présentation du stage de Master 2 de Gabriel Calistri

Le prochain séminaire du labo COSMER aura lieu ce jeudi 13 septembre à 14h en salle M141. A cette occasion, Gabriel Calistri nous présentera ces travaux menés lors de son stage sur le thème détaillé en dessous.

Fusion de données multi-capteurs pour l’inspection de conduites semi-immergées et pour la localisation du véhicule
 
L’inspection des canalisations est un enjeu majeur dans la sécurité des réseaux parcourant les sous-sols des grandes agglomérations. Il est parfois possible d’envoyer des agents inspecter localement les conduites en passant par les bouches d’accès. Mais la distance à parcourir en présence de gaz nocifs ou de crues imprévisibles rendent l’environnement hostile.
 
La société CISCREA conçoit des robots d’inspection des conduites (canalisations…) filoguidés qui captent des données sur des distances de plusieurs km. Ces robots sont passifs, flottent à la surface de l’eau et sont portés par le courant. Le câble les retient. Les opérateurs reçoivent des retours des capteurs qui leur suffisent à détecter des usures, de la sédimentation en excès ou encore des affaissements de conduites. Cependant, il est très difficile de localiser précisément ces anomalies dans un plan général de la conduite.
 
L’objectif de ce projet est d’utiliser les données acquises par les capteurs embarqués sur le robot d’inspection (camera, laser, centrale d’attitude, etc.…), les efforts appliqués sur le câble, la longueur du câble et les données SIG disponibles pour repositionner sur une carte les anomalies détectées par les opérateurs. L’enjeu majeur consiste par conséquent à estimer la position du robot avec une certaine précision au moment où il détecte des anomalies. Nous présenterons la modélisation et les résultats obtenus en fusionnant les informations de la longueur de câble déroulée et de la centrale inertielle. 

05.06.2018 Séminaire-conférence HyperWorks

Pour rappel, vous êtes cordialement invité au séminaire-conférence sur les
 fonctionnalités de la suite HyperWorks de la société Altair le
Demain mardi 5 juin 2018 de 9h à 11h à l’amphi du bâtiment M.
 
La suite HyperWorks contient un préprocesseur de dimensionnement en éléments finis permettant de dimensionner des pièces sous sollicitations mécanique, thermique, et autres. Meca flu, Multi corps, calcul en crash, optimisation topologique… les applications sont très nombreuses. Si vous souhaitez obtenir une précision supplémentaire sur un logiciel particulier, n’hésitez pas à m’en faire part 
 
L’université possède une licence multipostes, qui permettra d’utiliser le logiciel par un nombre illimité d’étudiants en même temps pendant 5 ans.
 
Durant cette période, étudiants, enseignant et chercheurs peuvent télécharger et utiliser tous les modules de cette suite à des fins pédagogique et/ou de recherche académique.
 
L’inscription des enseignants et chercheurs universitaires est gratuite :
– à l’ensemble des manifestations techniques et scientifiques organisées par Altair (journées thématiques, conférences, présentation de produits, salons, …)
– aux sessions de formations professionnelle organisées dans les locaux d’Altair.