Localisation et suivi d'humains et d'objets, et contrôle de robots au travers d'un sol sensible

par Mihai Andries

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de François Charpillet et de Olivier Simonin.

Le président du jury était Ye-Qiong Song.

Le jury était composé de David Daney, Jacques Duchêne, Jan Faigl.

Les rapporteurs étaient Raja Chatila, Anne Spalanzani.


  • Résumé

    Cette thèse explore les capacités d’une intelligence ambiante équipée d’un réseau de capteurs de pression au sol. Elle traite le problème de la perception d’un environnement au travers un réseau de capteurs de basse résolution. Les difficultés incluent l’interpretation des poids dispersés pour des objets avec multiples supports, l’ambiguïté de poids entre des objets, la variation du poids des personnes pendant les activités dynamiques, etc. Nous introduisons des nouvelles techniques, partiellement inspirées du domaine de la vision par l’ordinateur, pour la détection, le suivi et la reconnaissance des entités qui se trouvent sur le sol. Nous introduisons également des nouveaux modes d’interaction entre les environnements équipés de tels capteurs aux sols, et les robots qui évoluent dans ces environnements. Ceci permet l’interprétation non-intrusive des événements qui ont lieu dans des environnements dotés d’une intelligence ambiante, avec des applications dans l’assistance automatisée à domicile, l’aide aux personnes âgées, le diagnostic continu de la santé, la sécurité, et la navigation robotique

  • Titre traduit

    Spatial computing for ambient intelligence, sensing and services of load-sensing floors


  • Résumé

    This thesis explores the capabilities of an ambient intelligence equipped with a load-sensing floor. It deals with the problem of perceiving the environment through a network of low-resolution sensors. Challenges include the interpretation of spread loads for objects with multiple points of support, weight ambiguities between objects, variation of persons’ weight during dynamic activities, etc. We introduce new techniques, partly inspired from the field of computer vision, for detecting, tracking and recognizing the entities located on the floor. We also introduce new modes of interaction between environments equipped with such floor sensors and robots evolving inside them. This enables non-intrusive interpretation of events happening inside environments with embedded ambient intelligence, with applications in assisted living, senile care, continuous health diagnosis, home security, and robotic navigation



Le texte intégral de cette thèse sera accessible librement à partir du 15-12-2190

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