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mareVa

es options “Automatique”, “Robotique” et “Vision et morphologie” ont un conte-nu lié aux Technologies de l’informa-tion et de la Communication. mareVa

coordonne et mutualise les compétences dans les domaines des mathématiques appliquées, de la RobotiquE, de la Vision et de l’Automa-tique. en effet, pour développer des projets de plus en plus complexes, par exemple dans des domaines multi disciplinaires tels que la robotique chirurgicale ou l’automobile, il est important de maîtriser des concepts d’automa-tique, de vision, de traitement d’images et de robotique. L’automatique est une science de l’ingénieur qui analyse les propriétés des systèmes dyna-miques, leur commande et leur réalisation. La diversité apparente des systèmes dynamiques abordés (systèmes différentiels linéaires ou non, systèmes récurrents, systèmes à événe-ments discrets, systèmes dont l’évolution est décrite de manière incertaine, possédant des entrées déterministes - les commandes - ou aléatoires – les bruits, observés au travers de capteurs…), la diversité de leur provenance (phénomènes mécaniques, électriques, hydrau-liques, aérodynamiques, physico-chimiques, biologiques, économiques…) et la diversité des objectifs de commande (suivre des trajectoires de référence, respecter des consignes, travailler au moindre coût, rendre le système insensible à certaines perturbations…) expliquent l’éten-due de la palette des outils mathématiques nécessaires à leur étude (algèbre, analyse, géométrie différentielle, topologie, probabilités, optimisation…). Face à cette réalité multiple, ce sont les concepts fondamentaux de modèle, relation entrées/sorties, commandabilité et observabi-lité, stabilité, robustesse…qui font l’unité de l’automatique. Un système Robotique est un mécanisme doté de moyens de perception, de raisonnement et

d’action qui lui permettent d’interagir avec son environnement. Il y a une vingtaine d’années, la robotique s’est développée initialement dans le domaine manufacturier sous forme de bras manipu-lateurs destinés à des tâches de soudure, de peinture, de manutention, d’assemblage. Cette robotique, dite industrielle, a permis un accroissement important de la productivité et de la flexibilité des ateliers de production en soulageant l’homme de travaux pénibles. Toute-fois, l’univers de la production est relativement bien structuré et déterministe, si bien que le robot industriel peut travailler le plus souvent “en boucle ouverte” par rapport à son environ-nement. au-delà de l’activité manufacturière, la robotique a diffusé dans de nombreux autres domaines où l’environnement est moins bien connu, voire incertain ou même hostile. C’est le cas par exemple en robotique agricole où les tracteurs robotisés évoluent dans un environne-ment naturel peu structuré avec des conditions d’adhérence très variables, mais aussi dans les domaines du nucléaire, de la route automatisée, de la robotique spatiale et sous-marine, sans oublier la robotique humanoïde… La robotique met ainsi à contribution l’essen-tiel des domaines scientifiques des sciences de l’ingénieur  : la mécanique au niveau des modèles des systèmes poly-articulés, de la locomotion et de la préhension, l’automatique pour la planification de trajectoires et la com-mande en boucle ouverte ou fermée, l’électro-nique pour l’implémentation des contrôleurs en temps réel et l’instrumentation, l’informatique au niveau du traitement des données capteurs et des langages de programmation, la vision par ordinateur et le traitement d’images… jusqu’aux sciences sociales et politiques qui doivent prendre en compte l’irréversibilité du progrès technique dans l’organisation des socié-tés humaines du futur. La Vision et morphologie donne aux élèves

L

la maîtrise de l’interprétation des images par ordinateur. elle se nourrit de la diversité et de la richesse des applications du traitement d’images réalisées au Centre de morphologie mathématique (Cmm). Celui-ci a développé une théorie et une méthode de traitement d’images, la morphologie mathématique, qui s’est mon-trée féconde dans les domaines d’applications les plus divers. Le praticien du traitement d’images se doit de connaître les autres Technologies de l’informa-tion et des Communications (TiC), notamment les méthodes de filtrage en automatique et les applications en vision dans le domaine de la robotique. Par ailleurs, le traitement d’images est une technologie transversale et constitue un formidable véhicule pour aborder des domaines aussi variés que la génomique, la médecine, le contrôle industriel, les matériaux, ou le multimédia. Voici quelques exemples : applica-tions bio-médicales (General Electric Medical Systems, Laboratoires Pierre Fabre, Collège de France, institut Gustave roussy)  ; Vision par ordinateur (Thales, sT-microelectronics)  ; Pro-priétés physiques des matériaux (arcelor, DGa, michelin) ; multimédia (LTu-Technologies, Dxo, France Telecom).MAREVA a donc pour objectif de donner aux étudiants une formation sur ces différentes dis-ciplines. outre des cours centrés sur l’étude des systèmes Complexes  : systèmes dynamiques en temps discret, filtrage et identification, cap-teurs embarqués et fusion de données, vision, traitement d’images et imagerie médicale, robo-tique, iTs, introduction à la réalité virtuelle et réalité augmentée, programmation en C++ et graphique, contrôle non linéaire, systèmes à événements discrets, à retards etc., un temps non négligeable est consacré à la mise en pra-tique des différents concepts introduits en cours au travers de séances de mini-projets réalisés en binômes et encadrés par des chercheurs des centres. Quelques exemples  : dévelop-pement et simulation de suspensions actives pour le compromis confort/tenue de route sur un simulateur évolué de dynamique véhicule  ; asservissement par vision d’une petite voiture sur ligne blanche; localisation de robot mobile par repérage d’amers et cartographie  ; détec-tion, approche et suivi d’une balle  ; projets en imagerie médicale et segmentation d’images  ; évaluation d’un système de capture de mouve-ment grand public (la Wiimote)...

Brigitte d’Andréa-Novel, Beatriz Marcotegui

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mareVa

Produit par Aldebaran Robotics, NAO est un robot humanoïde qui se veut autonome et interactif. Pour cela, il est équipé de nombreux capteurs (camé-ras, microphones, centrale inertielle, sonars...) et programmable dans plusieurs langages. Ces qua-lités associées à un prix relativement abordable lui valent d’être le robot humanoïde le plus utilisé dans le monde de la recherche. L’objectif de ce stage est d’élaborer une bibliothèque de pilotage complète des capteurs de NAO en Java, plus accessible et flexible que les méthodes existantes. Elle devra permettre de récupérer les données en temps réel de chaque capteur (streaming caméra, distances

sonars, localisation de sons...) et de les afficher sur un tableau de contrôle, mais aussi de commander les actionneurs de manière efficace. De plus, les capteurs devront estimer leurs capacités en fonc-tion de leur environnement. si les capteurs de Nao ne possèdent pas les performances de ceux qui sont embarqués sur les produits de Thales Systèmes Aéroportés, l’interfaçage ultérieur via cette librairie de Nao avec un système multi-agents pourra aider à concevoir des plates-formes appliquées à des dis-positifs plus complexes.

Thalès Systèmes Aéroportés, Elancourt

9h-10hPIloTAGE dES CAPTEuRS d’uN RoBoT NAo

MERCREdI 2 JuIllET 2014 - amPHi L106

Marie dAul

Public restreintLes enjeux de l’optimisation de mélanges en raffinerie sont considérables (de l’ordre d’une dizaine de millions d’euros par mélangeuse par an) : ils relèvent de la tenue des spécifications réglementaires des produits fabriqués (essence, gazole et fioul) au moindre coût. aNameL est un logiciel de contrôle et optimisation multivariable en spécification des mélanges, utilisé dans plu-

sieurs raffineries du groupe Total. L’objet du stage est d’assurer le perfectionnement du système au-tour du contrôleur de mélanges, en particulier au niveau de l’estimateur de qualité de constituants de mélange, qui constitue le cœur algorithmique de rétro-action (feedback) de la structure bouclée et permet l’adaptation paramétrique du modèle de mélange.

Total Raffinage Chimie, Feysin

Paul-HervéTAModouE KAMGA

11h-12hESTIMATIoN EN TEMPS RéEl dE QuAlITé dE BASES PéTRolIèRES PouR lES RAFFINERIES

Parrot développe des drones quadricoptères des-tinés au grand public, qui doivent donc être le plus simple possible d’utilisation. Le sujet de ce stage est de développer des algorithmes d’esti-mation et de stabilisation permettant de contrôler le drone en l’attachant à l’extrémité d’une laisse. on peut alors le faire évoluer simplement sans télécommande ni expérience de pilotage, et il

devient possible de se filmer tout en participant à une activité, sportive par exemple. La laisse peut aussi servir de medium pour transmettre de l’information ou de l’énergie au drone. Le drone tenu en laisse est également moins menaçant pour le public, et n’est pas considéré comme un aéromodèle par les autorités de régulation aériennes.

Parrot, Paris 10ème

Edouard lEuRENT

10h-11hCoNTRôlE ET STABIlISATIoN d’uN dRoNE TENuE EN lAISSE

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Pauline BERNARd

Public restreintPendant les opérations marines, les navires de prospection tirent derrière eux un système d’ac-quisition de données qui comprend d’une part des sources sismiques qui envoient un signal acous-tique qui se propage dans la sub-surface terrestre, et jusqu’à 10km de câbles sous-marins supportant des capteurs qui enregistrent le champ réfléchi. La position et la stabilité de ces différents com-posants sont des éléments clés de l’acquisition. L’enjeu est de placer les sources à l’endroit désiré par le client tout au long de la trajectoire, afin de donner une interprétation juste et précise, et pro-duire des images sismiques de qualité. Ceci doit être réalisé malgré la présence de nombreux aléas environnementaux tels que les courants, le vent,

les vagues, etc, et en évitant toute détérioration du matériel (risque d’enchevêtrement des câbles notamment).afin de positionner au mieux les sources et pro-téger un matériel très onéreux, il est essentiel de contrôler efficacement la trajectoire du bateau. Jusqu’à présent le contrôle est en partie automa-tique mais contient une intervention humaine non négligeable. L’objectif est donc de minimiser celle-ci et de développer des contrôles plus performants. Ceci passe d’abord par l’analyse des acquisitions disponibles, et par la modélisation des navires et des perturbations qui leur sont soumises.

CGG Services SA, Massy

ANAlySE dES PERFoRMANCES ET AMélIoRATIoN du CoNTRôlE dE lA NAvIGATIoN dE NAvIRES dE PRoSPECTIoN PéTRolIèRE

Alberto BIETTI

Les signaux audio et musicaux présentent généra-lement une structure constituée de successions et répétitions d’évènements sonores, qui caractérise le signal en question. La détection de ces struc-tures est une tâche simple pour l’humain, mais la découverte automatique de celles-ci reste un défi dans le domaine du ”music information retrieval“ (recherche d’information). La tâche se complique davantage pour l’ordinateur si elle doit s’effectuer ”online“ (en temps réel lorsque le signal arrive dans le système).Ces systèmes reposent en premier lieu sur des algorithmes de segmentation ou ”clustering“ pour l’audio et la musique. Dans cette approche, le signal audio arrive dans le système sous forme de courtes fenêtres qui sont ensuite segmentées en

de plus gros morceaux, décrivant des parties homo-gènes en termes de contenu audio. Deux segments similaires à différents instants temporels seront idéalement connectés entre eux.L’objet du stage est d’étudier et d’adresser le problème de segmentation et classification des signaux audio en une seule étape, en utilisant des techniques d’optimisation sous-modulaire, qui permettent en particulier de recourir à des algo-rithmes gloutons avec des garanties de perfor-mance lorsque l’objectif sous-jacent présente une propriété de sous-modularité. Cela sera comparé à des approches séquentielles plus usuelles basées sur des détections de changements et des modèles de markov cachés.

INRIA/IRCAM

CluSTERING oNlINE dE SIGNAux AudIo

Hassan BouCHIBA

Public restreintCe stage s’inscrit dans le cadre du projet Terra Mobilita dont le but est de mettre au point de nouveaux processus automatisés de création et de mise à jour de cartes 3D de voirie urbaine, avec une précision centimétrique, en utilisant des méthodes de relevé laser mobile. Actuellement, les quantités de données recueillies pendant les cam-pagnes d’acquisition sont conséquentes, avoisi-nant les centaines de millions de points. Ce travail s’intéresse aux problématiques liées à l’affichage de très grands nombres de points 3D en temps réel

afin de permettre à un utilisateur d’évoluer dans un environnement 3D préalablement scanné. Ces pro-blématiques posent plusieurs problèmes au niveau de la puissance de calcul nécessaire pour faire les rendus ainsi qu’au niveau du flux de données nécessaires. Ce travail s’appuiera sur des jeux de données qui seront recueillies dans les rues de Paris à l’aide du véhicule instrumenté L3D2.

CAoR-Mines-ParisTech, Paris

vISuAlISATIoN dE NuAGES dE PoINTS 3d PouR lA PRéSERvATIoN du MoBIlIER uRBAIN

EN SEPTEMBRE

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Guillaume dIlASSER

La plate-forme Neurospin est un centre d’imagerie cérébrale initié en 2006 sur le site du CEA à Saclay. Au fil du temps, ce laboratoire a acquis de nom-breux équipements de pointe en neuro-imagerie et complètera bientôt son parc avec un IRM de 11,75T baptisé ”Iseult“ qui constitue une première mon-diale. La conception de cet outil de recherche a été confiée au service des accélérateurs, de Cryogénie et du Magnétisme du CEA et sa fabrication est réa-lisée par alstom sur le site de Belfort. aujourd’hui, alors que l’assemblage du système est en cours,

vient l’heure des premiers essais. Ceux-ci devront, entre autre, valider l’homogénéité du champ créé par l’appareil, dans la limite de tolérances très strictes : quelques 100 ppb de fluctuations tolé-rées. L’objet de ce stage sera donc, d’une part, de collecter les données de fabrications fournies par alstom afin de simuler le champ généré, et d’autre part, de réaliser les mesures magnétiques à très bas champs afin valider les étapes clés de l’inté-gration.

CEA, Saclay

SIMulATIoN ET MESuRE d’HoMoGéNéITé du CHAMP MAGNéTIQuE dE l’IRM 11,75T «ISEulT»

Jean-Marie KAI

Public restreint L’industrie aéronautique connaît depuis plusieurs années une forte expansion mondiale due à la né-cessité d’accroître le trafic aérien. Les systèmes de contrôle de vol jouent un rôle majeur dans le déve-loppement des avions et bénéficient pleinement du progrès technologique croissant des actionneurs et des capteurs.Le stage se déroule au sein du département des actionneurs des commandes de vol d’Airbus et a pour objectif de développer des architectures d’actionneurs intégrant des technologies électro-mécaniques qui viennent remplacer leurs équiva-

lents hydrauliques dans le cadre de l’avion ”plus électrique“. L’étude sera réalisée notamment sur le THSA (Trimmable Horizontal Stabilizer Actuator) qui assure l’équilibre en tangage de l’avion, en agissant sur le positionnement angulaire du plan horizontal arrière en fonction des ordres venant des calculateurs de commandes de vol. Cet équi-pement est localisé dans la partie non pressurisée du fuselage arrière, il reçoit de l’avion la puissance et les commandes et lui retourne les informations nécessaires à l’asservissement du THsa.

Airbus, Toulouse

ModélISATIoN ET dévEloPPEMENT dES ACTIoNNEuRS dE CoMMANdE dE vol

Pierre BRoS

Public restreint un champ de pétrole qui a été exploité pendant de nombreuses années, appelé champ de pétrole mature, a aussi produit une très grande quantité de données. Ces données sont utilisées afin de cali-brer un outil de simulation, qui permet en quelques secondes de prédire dans le temps la production d’huile, d’eau et de gaz des puits du champ, étant donné un scénario de production défini par les consignes de pilotage des puits. Cet outil de simu-lation prend aussi en compte un certain nombre (généralement plusieurs centaines) de décisions,

souvent binaires (par exemple, forer ou ne pas forer un nouveau puits en un endroit donné, convertir un puits producteur ennoyé en injecteur d’eau…), et l’on cherche le meilleur jeu de décisions pos-sible. Essayer toutes les combinaisons est bien évidemment inenvisageable, et le but de ce stage a été de trouver une stratégie d’exploration des combinaisons demandant peu d’appels à l’outil de simulation, qui est temporellement coûteux.

MoMA – FoRoIl , Paris

AlGoRITHMES d’oPTIMISATIoN PouR l’ExPloITATIoN dE CHAMPS dE PéTRolES MATuRES

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François PlESSE

une mission complexe (exploration de zones étendues, détection et suivi d’autres véhicules) peut s’avérer difficile voire impossible à remplir pour un véhicule unique. il est donc nécessaire de répartir cette mission sur un ensemble de véhicules identiques (flotte), ce qui permet de relâcher les contraintes à satisfaire. Se pose alors le problème de définir pour chaque véhicule une trajectoire adé-quate. L’élaboration de cette trajectoire repose ac-tuellement sur des communications d’informations concernant leurs trajectoires et leurs intentions de mouvement entre les véhicules considérés. Cepen-dant, dans le cas de larges flottes, ce besoin en transmission peut s’avérer problématique. Afin de limiter ces échanges, il est donc envisagé de remplacer ces informations par une reconstruction

locale des informations nécessaires au déplace-ment coopératif des véhicules.L’objectif de ce stage est d’élaborer les observa-teurs nécessaires pour les lois de guidage et d’éva-luer leurs performances en l’absence de mesures ou en présence de mesures délivrées par un cap-teur observant l’environnement proche du véhicule. La validation de ces approches s’effectuera tout d’abord par intégration à une simulation de véhi-cules réalisée en Matlab puis expérimentalement sur un ensemble de petits robots terrestres.

onera, Palaiseau, dCPS

déTERMINATIoN d’oBSERvATEuRS PouR lA SyNTHèSE dE loIS dE GuIdAGE CooPéRATIF

vivien SMIS-MICHEl

Public restreint Le but du stage est de proposer (à partir d’une étude bibliographique exhaustive) un nombre maxi-mum d’algorithmes d’optimisation stochastique (métaheuristiques mais pas seulement), de coder ces derniers, et de comparer leurs performances : en termes de répétitivité des solutions obtenues, de temps de convergence, de minima obtenus. Le problème d’optimisation sera un problème de syn-thèse de correcteurs posé et non retouchable (on entend par là que la fonction de coût ou le bench à minimiser est une donnée d’entrée). Les algo-rithmes d’optimisation stochastique, qui ont la par-

ticularité d’être souvent inspirés de la nature tels que les colonies de fourmis, les essaims d’abeilles, sont des algorithmes très puissants permettant d’atteindre des minima globaux inatteignables avec les algorithmes d’optimisation classique (type gradient). La difficulté réside dans le fait qu’il en existe une infinité de variantes qui sont plus ou moins efficaces sur certaines classes de fonction. D’où l’intérêt d’en recenser le maximum et de véri-fier l’efficacité de chacune sur le problème qui est d’une forte complexité.

Safran Sagem Sécurité, Massy

CoMPARAISoN d’AlGoRITHMES d’oPTIMISATIoN SToCHASTIQuE APPlIQuéE à lA SyNTHèSE dE CoRRECTEuRS

Nikolas SToTT

La certification de l’absence de bugs dans un programme industriel critique peut être abordée par analyse statique du code, en interprétant abs-traitement l’état du programme. Cela est fait par recherche informatique d’invariants calculables (produits de segments, polyèdres ou ellipsoïdes par exemple) représentant une sur-approximation des états accessibles par le système ; on s’assure ensuite de l’absence d’états correspondant à des situations indésirables (divisions par zéro, etc).Le but de ce stage est de développer de nouvelles méthodes d’analyse statique, basées sur des représentations concises d’invariants polyédraux et polynomiaux. on cherchera notamment à définir un nouveau domaine en analyse statique, basé sur

la notion d’ensemble représentable sur une famille de cônes symétriques. autrement dit, on cherchera à représenter un invariant de programme comme le projeté de l’intersection d’un cône et d’un espace affine, puis à manipuler de manière efficace de telles approximations, en s’intéressant notamment au calcul automatique de sur-approximations pré-cises de complexité réduite. Le cas des ensembles définis par des représentations coniques du second ordre sera particulièrement étudié.

projet MAxPluS commun INRIA/CMAP Polytechnique en collaboration avec

l’équipe MeASI du CEA/lIST, Palaiseau

INvARIANTS SEMI-AlGéBRIQuES PouR lA véRIFICATIoN

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Arthur THouZEAu

Public restreint L’analyse des réseaux sociaux conçoit les rela-tions sociales en termes de nœuds et de liens. Les nœuds sont habituellement les acteurs sociaux dans le réseau et les liens les relations entre ces nœuds (comme les liens d’amitié, de parenté, organisationnels...). L’application de cette théorie dans l’industrie des télécoms, plus particulière-ment aux statistiques d’appel (tickets de taxation consignant les informations concernant un appel téléphonique en vue notamment de le facturer),

permet aux opérateurs téléphoniques d’améliorer sensiblement leurs performances marketing: par exemple en ciblant plus précisément les abonnés susceptibles de répondre favorablement à une certaine campagne marketing, ou en identifiant les abonnés prêts à quitter le réseau. L’objectif de ce stage est d’intégrer et de tester de nouveaux modèles, d’évaluer leur efficacité et de les com-parer à d’autres modèles existants.

Idiro Technologies, dublin - Irlande

dévEloPPEMENT ET évAluATIoN dE ModèlES d’ANAlySES dES RéSEAux SoCIAux dANS l’INduSTRIE dES TéléCoMS

André wAllARd

Public restreint L’opération d’automatisation de la ligne 1 du métro parisien, menée par la raTP et achevée fin 2012, fut une première mondiale. Les premiers retours d’expérience sont très positifs, tant pour la régu-larité que pour la sécurité des voyageurs. La ligne 4 présente un profil très similaire à celui de la ligne 1, avec un trafic global très supérieur aux autres lignes et un niveau d’irrégularités semblable à la ligne 1 avant automatisation. Ces similarités s’ajoutent à d’autres facteurs justifiant le souhait d’automatisation de la ligne 4.L’opération d’automatisation de la ligne 4 nécessi-tera la mise en œuvre d’un système automatique

d’exploitation des trains (saeT), la mise en place de façades de quai, la remise à niveau de la signa-lisation latérale existante, le renouvellement du parc de matériel roulant, enfin la mise à niveau des infrastructures de transport non liées aux automatismes.Dans ce contexte, un dossier technique de syn-thèse sera rédigé. Le but étant d’identifier et prio-riser les points critiques du projet et les problèmes aux interfaces, en termes d’impacts fonctionnel, sécuritaire, et dans la réalisation.

RATP, Paris

AuToMATISATIoN MéTRo lIGNE 4

Antoine GRAPPIN

Le stage se déroule en deux parties, chacune touchant une des nombreuses facettes du projet Connected Corridors lancé par le ”Partners for advanced TecHnology“ (PaTH) de l’université de Californie à Berkeley.Connected Corridors est un projet global d’amélio-ration du transport en Californie. selon un rapport de 2009, les californiens perdent annuellement 80 millions d’heures du fait des embouteillages, ce qui représente environ $400 millions de pertes rien qu’en essence. La construction de nouvelles routes est inenvisageable pour résoudre les pro-blèmes, aussi bien politiquement que financiè-rement ou écologiquement. Financé entre autre par Caltrans, Google, iBm, Nokia, l’inria, Waze, Connected Corridors compte mettre à profit les

nouvelles technologies (internet, GPs, réseaux sociaux, analyse de données, big data, etc) pour optimiser les performances du réseau routier, en passant notamment par un changement radical des méthodes classiques de management du transport.La première partie du stage se concentre sur l’étude et l’optimisation des flux sur les artères parallèles aux autoroutes. La deuxième partie, en partenariat avec Nokia, aborde les problématiques de qualité de l’air.

uC Berkeley, Californie - uSA

CoNTRôlE ET oPTIMISATIoN dES RéSEAux dE TRAFIC RouTIER