Journée mobilité innovante -  LA SECURITE PAR ET POUR LES VEHICULES AUTONOMES  (Comment maitriser les risques en environnement incertain ?)

- 24 janvier 2017 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 24 janvier 2017 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la sécurité par et pour les véhicules autonomes, thème adressé par le LabEx IMobS3, avec l'objectif de mettre en avant les solutions que peut apporter la robotique dans le domaine de la mobilité.

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Journée mobilité innovante -  SOLUTIONS INTELLIGENTES POUR LES VEHICULES EN MILIEUX INCERTAINS (Milieux naturels, industriels, ou construction)

- 21 janvier 2016 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la mobilité des véhicules et des machines au-delà du cadre routier, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Journée mobilité innovante -  SYSTEMES ET ROBOTS PERFORMANTS DANS L'INDUSTRIE DU FUTUR

- 3 novembre 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée aux  Systèmes et robots performants dans l'industrie du futur, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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COMITE D'ORIENTATION SCIENTIFIQUE

- 23 juin 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

 

Le Comité d'Orientation Scientifique du LabEx IMobS3 se réunira le 23 juin 2015 sur le Campus des Cézeaux.

Le COS d'IMobS3 réunira 4 experts scientifiques (1 par défi et 1 Président).

 


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Journée MOBILITE INNOVANTE - Sécurité des véhicules autonomes

- 22 janvier 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS3, le pôle de compétitivité ViaMéca et la région Auvergne organisent le 22 janvier 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la Mobilité Innovante, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Reconstruction 2D-3D de l’environnement extérieur par fusion radar hyperfréquence - vision

Description du sujet de thèse :

L’objectif de cette thèse est de développer une nouvelle méthodologie  permettant de construire une représentation réaliste et précise de l’environnement en combinant des données hyperfréquences et optiques. Physiquement, le système de perception associera un radar panoramique et une caméra panoramique.

L’idée porte sur l’exploitation de la complémentarité des deux capteurs. Les méthodes de reconstruction par vision sont basées sur le mouvement. Plusieurs approches ont été étudiées et éprouvées à l’Institut Pascal. Ceci permet de multiplier les angles de vue pour récupérer, par triangulation, l’information de profondeur manquante dans une image 2D. Dans le domaine du radar, les travaux s’appuient notamment sur les recherches menées dans le cadre du projet ANR IMPALA portant sur la cartographie et la localisation simultanées. Une approche envisagée est d’exploiter les informations des cartes radar, qui fournissent les coordonnées polaires des obstacles détectés autour du mobile. Dans cette démarche, il sera nécessaire (i) de modéliser l’ensemble radar + caméra, et (ii) de développer les algorithmes de reconstruction 2D–3D de l’environnement.

Le modèle mathématique devra décrire la géométrie projective de la caméra, les données spatiales issues du radar panoramique, ainsi que la transformation reliant les repères des deux capteurs (rotation et translation). Il faudra alors définir les méthodes et les formats des mesures nécessaires au calibrage et à l’identification de ce modèle.

La seconde partie du travail portera sur la reconstruction 2D-3D. Dans ce domaine, la mise en correspondance automatique des mesures est une tâche cruciale et difficile. Elle intervient dans des applications telles que la reconnaissance de formes, la classification, le suivi de mouvement et la reconstruction 3D. Cette tâche peut-être plus robuste si l’on associe aux images, la position des obstacles détectés dans les images radar. Une autre approche consistera à enrichir les données radar par des informations sur l’apparence telles que la texture ou la couleur. Il s’agira de développer des techniques de fusion de données multisensorielles (hyperfréquence, optique) dans le but de détecter, classer/identifier les éléments d’une scène. Ces informations alimenteront ensuite le modèle géométrique pour permettre de reconstruire la scène observée dans un même repère en y associant des descripteurs d’apparence.