Développement d'algorithmes d'estimation de la pose d'objets saisis par un préhenseur robotique

Les préhenseurs robotiques sont largement utilisés en industrie et leur déploiement pourrait être encore plus important si ces derniers étaient plus intelligents. En leur conférant des capacités tactiles et une intelligence leur permettant d’estimer la pose d’un objet saisi, une plus vaste gamme de tâches pourraient être accomplies par les robots. Ce mémoire présente le développement d’algorithmes d’estimation de la pose d’objets saisis par un préhenseur robotique. Des algorithmes ont été développés pour trois systèmes robotisés différents, mais pour les mêmes considérations. Effectivement, pour les trois systèmes la pose est estimée uniquement à partir d’une saisie d’objet, de données tactiles et de la configuration du préhenseur. Pour chaque système, la performance atteignable pour le système minimaliste étudié est évaluée. Dans ce mémoire, les concepts généraux sur l’estimation de la pose sont d’abord exposés. Ensuite, un préhenseur plan à deux doigts comprenant deux phalanges chacun est modélisé dans un environnement de simulation et un algorithme permettant d’estimer la pose d’un objet saisi par le préhenseur est décrit. Cet algorithme est basé sur les arbres d’interprétation et l’algorithme de RANSAC. Par la suite, un système expérimental plan comprenant une phalange supplémentaire par doigt est modélisé et étudié pour le développement d’un algorithme approprié d’estimation de la pose. Les principes de ce dernier sont similaires au premier algorithme, mais les capteurs compris dans le système sont moins précis et des adaptations et améliorations ont dû être appliquées. Entre autres, les mesures des capteurs ont été mieux exploitées. Finalement, un système expérimental spatial composé de trois doigts comprenant trois phalanges chacun est étudié. Suite à la modélisation, l’algorithme développé pour ce système complexe est présenté. Des hypothèses partiellement aléatoires sont générées, complétées, puis évaluées. L’étape d’évaluation fait notamment appel à l’algorithme de Levenberg-Marquardt.

Estimation du paramètre d'une copule archimedienne en présence de censure dépendante

Les méthodes classiques d’analyse de survie notamment la méthode non paramétrique de Kaplan et Meier (1958) supposent l’indépendance entre les variables d’intérêt et de censure. Mais, cette hypothèse d’indépendance n’étant pas toujours soutenable, plusieurs auteurs ont élaboré des méthodes pour prendre en compte la dépendance. La plupart de ces méthodes émettent des hypothèses sur cette dépendance. Dans ce mémoire, nous avons proposé une méthode d’estimation de la dépendance en présence de censure dépendante qui utilise le copula-graphic estimator pour les copules archimédiennes (Rivest etWells, 2001) et suppose la connaissance de la distribution de la variable de censure. Nous avons ensuite étudié la consistance de cet estimateur à travers des simulations avant de l’appliquer sur un jeu de données réelles.

Diagnostic des systèmes de drainage basé sur l'imagerie du géoradar en culture de canneberges

Une méthode optimale pour identifier les zones problématiques de drainage dans les champs de canneberges est d’un intérêt pratique pour les producteurs. Elle peut aider au développement de stratégies visant à améliorer le rendement des cultures. L’objectif de cette étude était de développer une méthodologie non intrusive de diagnostic d’un système de drainage en utilisant l’imagerie du géoradar ou Ground Penetrating Radar (GPR) ayant pour finalité de localiser les zones restrictives au drainage et de lier les scans du GPR à des propriétés du sol. Un système GPR muni d’une antenne monostatique a été utilisé pour acquérir des données dans deux champs de canneberges : un construit sur sol organique et l’autre sur sol minéral. La visualisation en trois dimensions de la stratification du champ a été possible après l’interpolation et l’analyse des faciès. La variabilité spatiale du rendement des cultures et la conductivité hydraulique saturée du sol ont été comparées aux données GPR par deux méthodes : calcul du pourcentage de différence et estimation de l’entropie. La visualisation des données couplée à leur analyse a permis de mettre en évidence la géométrie souterraine et des discontinuités importantes des champs. Les résultats montrent qu’il y a bonne corrélation entre les zones où la couche restrictive est plus superficielle et celle de faible rendement. Le niveau de similarité entre la conductivité hydraulique saturée et la profondeur de la couche restrictive confirme la présence de cette dernière. L’étape suivante a été la reconstruction de l’onde électromagnétique et son ajustement par modélisation inverse. Des informations quantitatives ont été extraites des scans : la permittivité diélectrique, la conductivité électrique et l’épaisseur des strates souterraines. Les permittivités diélectriques modélisées sont concordantes avec celles mesurées in-situ et celles de la littérature. Enfin, en permettant la caractérisation des discontinuités du sous-sol, les zones les plus pertinentes pour l’amélioration du drainage et d’irrigation ont été localisées, afin de maximiser le rendement.

Implémentation sur FPGA de l’algorithme MUSIC sur antenne-réseau expérimentale à 10 GHz

Les techniques des directions d’arrivée (DOA) sont une voie prometteuse pour accroitre la capacité des systèmes et les services de télécommunications en permettant de mieux estimer le canal radio-mobile. Elles permettent aussi de suivre précisément des usagers cellulaires pour orienter les faisceaux d’antennes dans leur direction. S’inscrivant dans ce contexte, ce présent mémoire décrit étape par étape l’implémentation de l’algorithme de haut niveau MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) sur une plateforme FPGA afin de déterminer en temps réel l’angle d’arrivée d’une ou des sources incidentes à un réseau d’antennes. Le concept du prototypage rapide des lois de commande (RCP) avec les outils de XilinxTM System generator (XSG) et du MBDK (Model Based Design Kit) de NutaqTM est le concept de développement utilisé. Ce concept se base sur une programmation de code haut niveau à travers des modèles, pour générer automatiquement un code de bas niveau. Une attention particulière est portée sur la méthode choisie pour résoudre le problème de la décomposition en valeurs et vecteurs propres de la matrice complexe de covariance par l’algorithme de Jacobi. L’architecture mise en place implémentant cette dernière dans le FPGA (Field Programmable Gate Array) est détaillée. Par ailleurs, il est prouvé que MUSIC ne peut effectuer une estimation intéressante de la position des sources sans une calibration préalable du réseau d’antennes. Ainsi, la technique de calibration par matrice G utilisée dans ce projet est présentée, en plus de son modèle d’implémentation. Enfin, les résultats expérimentaux du système mis à l’épreuve dans un environnement réel en présence d’une source puis de deux sources fortement corrélées sont illustrés et analysés.