Recherche

Thèses en cours

Appontage automatique pour hélicoptère

Doctorant : Antoine Monneau
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Nacer M’Sirdi
Soutenance : Janvier 2021

appontage

Ce travail de recherche vise à développer un système autonome permettant l’appontage d’un hélicoptère d’un tonnage significatif sur une frégate en mouvement. L’objectif de ce système est d’établir une trajectoire jusqu’au point de rendez-vous entre l’hélicoptère et la plateforme d’appontage. Le calcul de la trajectoire utilise l’estimation de la position relative de l’hélicoptère par rapport à la plateforme. Cette estimation devra être suffisamment précise et robuste à toute panne simple, par conséquent il s’agira de fusionner des informations issues d’un jeu de senseurs utilisant différentes technologies. Afin d’affiner la stratégie d’appontage et de faciliter la prise de décision, une partie de la Recherche sera consacrée aux prédictions des mouvements du pont de bateau et à cette estimation de position relative. Enfin, la dernière étape consistera à implémenter une loi de contrôle robuste mais avec un objectif de performances ambitieux, asservissant l’hélicoptère sur cette trajectoire.


Vers un système de reconstruction 3D temps réel de type SLAM couplé à la projection d’une lumière structurée pour l’aide au pilotage en hélicoptère

Doctorant : Rémi Girard
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Janvier 2021

pal

Le problème que nous abordons dans cette thèse est celui de la mise en œuvre du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – dont l’objectif est le créer un modèle de l’environnement, sans disposer de connaissance sur celui-ci, et de localiser le capteur dans cet environnement – sur des hélicoptères dotés d’une seule caméra (l’acquisition stéréoscopique – bi-caméras – n’est pas envisageable du fait de la forme et de la compacité d’un hélicoptère, et de la distance d’acquisition), mais à laquelle on peut adjoindre un dispositif de projection de mire (lumière structurée).


Vers une évaluation robuste, précise et “temps réel” des rapports entre le mouvement des yeux et ceux de la tête lorsque celle-ci est soumise à des sollicitations externes.

Doctorant : Nan JIN
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Juin 2020

Une caméra vidéo assujettie à un masque permet de capturer une image (dynamique) de l’oeil et de son environnement immédiat. L’oeil est mobile dans son orbite, en 3D, à la fois en rotation autour de deux axes relatifs “horizontaux” et “verticaux” – mouvement qui est associé à une translation dans l’image – mais aussi autour d’un troisième axe, perpendiculaire aux deux premiers, et c’est ce qu’on appelle le mouvement “torsionnel” de l’oeil – mouvement qui est associé à une rotation autour du centre de la pupille dans l’image.
L’objectif de ce travail de recherche est de caractériser ces mouvements et de les mettre en rapport avec les mouvements de la tête qui les ont induits (à travers la perception des accélérations par les canaux semi-circulaires de l’oreille interne), cette caractérisation devant être robuste, précise et effectuée au rythme de l’acquisition des images par la caméra vidéo.


Détection et caractérisation d’entités en mer à partir d’un hélicoptère

Doctorant : Pierre Zoppitelli
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Septembre 2018

offshore

Dans le contexte défini (la détection et caractérisation d’entités en mer), trois phases se distinguent, chacune correspondant à un moment de la phase d’approche. Lors de la première étape qui se passe au début de la phase d’approche, le pilote distingue un objet se démarquant de la mer et décide de se diriger vers lui. Durant cette étape, les caractéristiques principales de l’objet ne peuvent être distinguées, les seules propriétés de l’objet que l’on peut inférer sont la petitesse de celui-ci dans l’image (première apparition dans l’image) et sa dissemblance par rapport à la mer (sinon aucune détection n’est possible). Une fois que l’hélicoptère s’est avancé vers sa destination (deuxième étape), des éléments de formes et de structures apparaissent : la forme d’un bateau ou l’agencement particulier d’un ensemble de plateformes pétrolières. Il est encore trop tôt pour donner une définition précise de la nature de l’entité mais son caractère remarquable est certain. Enfin, lorsque l’hélicoptère s’est fortement rapproché, les éléments visuels constitutifs de l’objet deviennent apparents. La détection et la reconnaissance de chacune de ses entités demandent d’introduire une connaissance spécifique à la classe d’objets à reconnaître et sont des problèmes entiers. Dans le cadre des missions SAR ces éléments peuvent être le pont d’un bateau, le mât du bateau, le câble rattaché au treuil, les opérateurs travaillant sur le pont du bateau, les vagues, etc… Dans le contexte des missions de transport sur plateformes offshore, ces éléments peuvent être : une zone de poser, un hélicoptère posé, un symbole particulier placé sur l’hélipad, une grue, une tour, etc. Dans le cadre de cette thèse les problématiques privilégiées seront celles portant sur le transport vers les plateformes offshore avec une insistance particulière sur la détection d’hélipad.


Thèses soutenues

Réalisation d’une maquette virtuelle interactive. Application à la modélisation des caractéristiques lumineuses d’une cabine d’hélicoptère

Doctorant : Florian Graglia
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Novembre 2012
Jury composé de : Saïda Bouakaz, Jean-Pierre Jessel, Franck Marzani, Gilles Gesquière, Jacques Delacour, Jean Sequeira, Sébastien Mavromatis
Mots-clés : Rendu, physiquement réaliste, 3D, lancer de rayons, photon mapping, illumination globale, temps réel

photomap

Lors du développement d’un produit industriel, il est nécessaire de visualiser à différentes étapes du processus la maquette numérique du produit à des fins de validation et de mesures. Cette thèse a pour objectif d’améliorer la qualité et le réalisme des simulations 3D dans le contexte d’un processus de production. Ces simulations impliquent souvent des scénarios de type walkthrough, avec une géométrie fixe mais un déplacement libre de l’observateur. Nous nous intéresserons donc plus précisément aux modèles et aux méthodes de rendu physiquement réaliste de scènes complexes pour ce type de scénario.
Durant l’étape de rendu, l’utilisateur doit pouvoir mesurer précisément la luminance énergétique émise par un point ou une zone donnée, ainsi que modifier en temps réel la puissance des sources lumineuses.
A travers l’étude approfondie du photon mapping, nous allons montrer comment réduire la complexité de l’étape de rendu afin d’améliorer les performances du processus dans le cadre d’un scénario walkthrough. Nos travaux s’intéressent notamment aux relations existant entre la géométrie et la carte de photons, aux structures accélératrices utilisées, ainsi qu’à la réduction du biais induit par la méthode du photon mapping.Nous montrerons enfin les résultats obtenus sur des scènes industrielles complexes en les comparant notamment à des algorithmes physiquement réalistes consistants.


Contribution au recalage d’images de modalités différentes à travers la mise en correspondance de nuages de points. Application à la télédétection.

Doctorant : Christophe Palmann
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Juin 2011
Jury composé de : Jean-Marie Nicolas, Jocelyn Chanussot, Christian Roux, Gu Xingfa, Frédéric Bouchara, Jean Sequeira, Sébastien Mavromatis
Mots-clés : Fusion de données, nuages de points, mesure de similarité, recalage, reconnaissance de formes, télédétection

La fusion de données acquises à partir de sources différentes est aujourd’hui une problématique fortement émergente tant aux niveaux méthodologique qu’applicatif. L’obtention d’une information plus riche est en effet profitable dans de nombreuses situations pratiques. Or les données correspondent souvent à de grands volumes à traiter, dans lesquels l’information est redondante, et ne sont généralement pas présentées de façon uniformisée. Dans un tel contexte, l’intégration automatique des données au sein d’un même modèle réclame le développement d’outils appropriés pour être réalisée.
Dans le cas de capteurs de natures différentes (« modalités différentes »), les images ne sont généralement pas situées dans un même référentiel spatial, ce qui empêche une exploitation simultanée. Il est donc nécessaire que des images subissent des transformations géométriques afin d’être superposées (recalées) sur d’autres images. Deux difficultés majeures rendent ce processus de recalage difficile à réaliser automatiquement. Tout d’abord, la représentation de l’information n’est pas la même d’une modalité à l’autre ; de plus, les éléments d’une même scène n’ont pas forcément les mêmes expressions dans des images de modalités différentes. C’est pourquoi ce type de recalage reste à l’heure actuelle un domaine de recherche très actif. Dans cette thèse, nous avons apporté notre contribution à la résolution de ce problème, à travers la mise en correspondance de nuages de points rattachés à chaque image. Le cadre applicatif a été la télédétection.


Suivi d’objets à partir d’images issues de cameras mobiles non calibrées

Doctorant : Ludovic Llucia
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Février 2011
Jury composé de : Dominque Faudot, Samir Akkouche, Laurent Lucas, Marc Daniel, Jean Sequeira, Sébastien Mavromatis
Mots-clés : Projet SimulFoot, analyse d’image couleur, mise en correspondance d’amers, reconstruction automatique

Cette thèse s’inscrit Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet SimulFoot dont l’objectif est l’analyse de scènes de football. Nos problématiques concernent l’analyse de séquences d’images, la modélisation géométrique et la visualisation, ainsi que la simulation et l’ergonomie cognitive. Nos principales recherches se sont focalisées sur l’automatisation du processus de recalage par la sélection automatique des amers dans les images et leur mise en correspondance avec ceux du modèle. Une approche originale et robuste de détection de faisceaux de droite est présentée et permet d’atteindre nos objectifs. Dans une seconde partie, à partir d’hypothèses réalistes dans notre cadre applicatif, nous proposons une estimation du calibrage de la caméra à partir d’une matrice d’homographie. Enfin, cette thèse qui a été réalisée dans un cadre particulier (CIFRE + projet de maturation) a fait l’objet d’une contribution au niveau d’un développement logiciel conséquent du logiciel SimulFoot Entrainement.


Mise en correspondance d’images et de modèles : application à la reconstruction 3D de scènes sportives

Doctorant : Arnaud Le Troter
Encadrants : Sébastien Mavromatis et Jean Sequeira
Soutenance : Septembre 2006
Jury composé de : Christian Roux, Rachid Deriche, Maciej Orkisz, Jean-Marc Boï, Jean Sequeira, Sébastien Mavromatis
Mots-clés : Projet SimulFoot, analyse d’image couleur, détection de région d’intérêt, extraction et mise en correspondance d’amers, reconstruction automatique

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet SimulFoot dont l’objectif est l’analyse de scènes de football. Nos problématiques concernent l’analyse de séquences d’images, la modélisation géométrique et la visualisation, ainsi que la simulation et l’ergonomie cognitive. Nos principales recherches se sont focalisées sur des processus de traitement d’images pour la reconstruction automatique d’un modèle 3D d’une scène à partir d’une seule image. Une première étape permet la détection de la région d’intérêt (le terrain) par une analyse colorimétrique. Nous illustrons notre méthodologie à travers l’étude de la distribution des pixels dans l’espace HLS. En complément, nous proposons une nouvelle façon de structurer, au niveau perceptuel, l’espace des couleurs CIELab. Une seconde étape propose une approche originale d’extraction (par transformées de Hough) des amers de la région d’intérêt (droites et ellipses) et leur mise en correspondance avec des éléments remarquables du modèle 3D.