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Étude et conception d'un système de télésurveillance et de détection de situations critiques par suivi actimétrique des personnes à risques en milieu indoor et outdoor

Bourennane, Walid 25 September 2013 (has links) (PDF)
Le vieillissement rapide de la population implique une évolution du système de soins pour prendre en charge les personnes dépendantes dont la proportion ne cesse de croître. Une option possible est de développer et de mettre en œuvre une technologie d'assistance à domicile. Ce travail de thèse consiste à concevoir et à expérimenter des solutions de " surveillance " multicapteurs : déploiement de capteurs dans l'environnement réel du patient, fusion multisensorielle et algorithmes de diagnostics automatiques, afin d'assurer la sécurité des personnes mais également d'aider les professionnels de santé à maintenir la qualité du suivi et des soins. Ce manuscrit présente à travers une étude bibliographique, un état des connaissances et des pratiques sur les systèmes d'analyse des activités des personnes âgées. Ensuite, il détaille l'étape de conception du système de surveillance retenu et selon une approche fonctionnelle présente l'architecture matérielle et logicielle mise en œuvre pour répondre aux spécifications établies. Deux projets sont issus de ce travail : 1) Le projet Homecare qui vise à expérimenter et à qualifier, au niveau opérationnel, un système complet de Télésurveillance pour les personnes âgées atteintes de la maladie d'Alzheimer. 2) Le projet BéA qui est plutôt orienté sur la surveillance " outdoor " pour des personnes valides mais fragiles : Notre contribution a concerné la mise en place d'une architecture système qui intègre un algorithme auto-adaptatif de détection et de modélisation des déambulations par tranche horaire. Enfin, les pistes d'un modèle économique qui définit les options offertes, aujourd'hui, au déploiement de ce type de systèmes sont discutées.
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Étude et conception d’un système de télésurveillance et de détection de situations critiques "par suivi actimétrique" des personnes à risques en milieu indoor et outdoor / Study and design a system for monitoring and detecting critical situations by monitoring actimetric parameters of people at risk indoor and outdoor

Bourennane, Walid 25 September 2013 (has links)
Le vieillissement rapide de la population implique une évolution du système de soins pour prendre en charge les personnes dépendantes dont la proportion ne cesse de croître. Une option possible est de développer et de mettre en œuvre une technologie d’assistance à domicile. Ce travail de thèse consiste à concevoir et à expérimenter des solutions de « surveillance » multicapteurs : déploiement de capteurs dans l’environnement réel du patient, fusion multisensorielle et algorithmes de diagnostics automatiques, afin d’assurer la sécurité des personnes mais également d’aider les professionnels de santé à maintenir la qualité du suivi et des soins. Ce manuscrit présente à travers une étude bibliographique, un état des connaissances et des pratiques sur les systèmes d’analyse des activités des personnes âgées. Ensuite, il détaille l’étape de conception du système de surveillance retenu et selon une approche fonctionnelle présente l’architecture matérielle et logicielle mise en œuvre pour répondre aux spécifications établies. Deux projets sont issus de ce travail : 1) Le projet Homecare qui vise à expérimenter et à qualifier, au niveau opérationnel, un système complet de Télésurveillance pour les personnes âgées atteintes de la maladie d'Alzheimer. 2) Le projet BéA qui est plutôt orienté sur la surveillance « outdoor » pour des personnes valides mais fragiles : Notre contribution a concerné la mise en place d’une architecture système qui intègre un algorithme auto-adaptatif de détection et de modélisation des déambulations par tranche horaire. Enfin, les pistes d’un modèle économique qui définit les options offertes, aujourd’hui, au déploiement de ce type de systèmes sont discutées. / The aging of the population implies an evolution of the healthcare systems, in order to take over dependent people whose proportion is growing. A possible solution is to develop and implement a home care technology. In this context, this PhD work consist to design and test a multisensory monitoring system: deployment of sensors in patient environment, sensory data fusion and automatic diagnostic algorithms, in order allowing patients to live in better safety conditions and helping health professionals to give better care quality. This manuscript presents, in the beginning, the problematic of elderly care and the state of knowledge and practices of activity analysis systems for elderly, through a literature review. Then, it describes the design step of monitoring system according to a functional approach. This approach presents the implemented hardware and software architecture in order to satisfy established specifications. We worked on two projects: 1) Homecare System aims to experiment and validate the good working of a remote monitoring system for elderly (or disabled) suffering from Alzheimer's disease. 2) BéA System (Bracelet Electronique d’Autonomie) is oriented to outdoor monitoring of able-bodied people but frail: Our contribution is to implement a system architecture which integrates a self-adaptive algorithm for detecting and modelling wandering by day-part. For these two projects, we present the results and make a first experience feedback. Finally, we propose a potential economic model that defines the available options that allow, today, the deployment these types of system.
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Apprentissage de nouveaux comportements: vers le développement épigénétique d'un robot autonome.

Lagarde, Matthieu, Gaussier, Philippe, Andry, Pierre 13 July 2010 (has links) (PDF)
La problématique de l'apprentissage de comportements sur un robot autonome soulève de nombreuses questions liées au contrôle moteur, à l'encodage du comportement, aux stratégies comportementales et à la sélection de l'action. Utiliser une approche développementale présente un intérêt tout particulier dans le cadre de la robotique autonome. Le comportement du robot repose sur des mécanismes de bas niveau dont les interactions permettent de faire émerger des comportements plus complexes. Le robot ne possède pas d'informations a priori sur ses caractéristiques physiques ou sur l'environnement, il doit apprendre sa propre dynamique sensori-motrice. J'ai débuté ma thèse par l'étude d'un modèle d'imitation bas niveau. Du point de vue du développement, l'imitation est présente dès la naissance et accompagne, sous de multiples formes, le développement du jeune enfant. Elle présente une fonction d'apprentissage et se révèle alors être un atout en terme de temps d'acquisition de comportements, ainsi qu'une fonction de communication participant à l'amorce et au maintien d'interactions non verbales et naturelles. De plus, même s'il n'y a pas de réelle intention d'imiter, l'observation d'un autre agent permet d'extraire suffisamment d'informations pour être capable de reproduire la tâche. Mon travail a donc dans un premier temps consisté à appliquer et tester un modèle développemental qui permet l'émergence de comportements d'imitation de bas niveau sur un robot autonome. Ce modèle est construit comme un homéostat qui tend à équilibrer par l'action ses informations perceptives frustres (détection du mouvement, détection de couleur, informations sur les angles des articulations d'un bras de robot). Ainsi, lorsqu'un humain bouge sa main dans le champ visuel du robot, l'ambigüité de la perception de ce dernier lui fait confondre la main de l'humain avec l'extrémité de son bras. De l'erreur qui en résulte émerge un comportement d'imitation immédiate des gestes de l'humain par action de l'homéostat. Bien sûr, un tel modèle implique que le robot soit capable d'associer au préalable les positions visuelles de son effecteur avec les informations proprioceptives de ses moteurs. Grace au comportement d'imitation, le robot réalise des mouvements qu'il peut ensuite apprendre pour construire des comportements plus complexes. Comment alors passer d'un simple mouvement à un geste plus complexe pouvant impliquer un objet ou un lieu ? Je propose une architecture qui permet à un robot d'apprendre un comportement sous forme de séquences temporelles complexes (avec répétition d'éléments) de mouvements. Deux modèles différents permettant l'apprentissage de séquences ont été développés et testés. Le premier apprend en ligne le timing de séquences temporelles simples. Ce modèle ne permettant pas d'apprendre des séquences complexes, le second modèle testé repose sur les propriétés d'un réservoir de dynamiques, il apprend en ligne des séquences complexes. A l'issue de ces travaux, une architecture apprenant le timing d'une séquence complexe a été proposée. Les tests en simulation et sur robot ont montré la nécessité d'ajouter un mécanisme de resynchronisation permettant de retrouver les bons états cachés pour permettre d'amorcer une séquence complexe par un état intermédiaire. Dans un troisième temps, mes travaux ont consisté à étudier comment deux stratégies sensorimotrices peuvent cohabiter dans le cadre d'une tâche de navigation. La première stratégie encode le comportement à partir d'informations spatiales alors que la seconde utilise des informations temporelles. Les deux architectures ont été testées indépendamment sur une même tâche. Ces deux stratégies ont ensuite été fusionnées et exécutées en parallèle. La fusion des réponses délivrées par les deux stratégies a été réalisée avec l'utilisation de champs de neurones dynamiques. Un mécanisme de "chunking" représentant l'état instantané du robot (le lieu courant avec l'action courante) permet de resynchroniser les dynamiques des séquences temporelles. En parallèle, un certain nombre de problème de programmation et de conception des réseaux de neurones sont apparus. En effet, nos réseaux peuvent compter plusieurs centaines de milliers de neurones. Il devient alors difficile de les exécuter sur une seule unité de calcul. Comment concevoir des architectures neuronales avec des contraintes de répartition de calcul, de communications réseau et de temps réel ? Une autre partie de mon travail a consisté à apporter des outils permettant la modélisation, la communication et l'exécution en temps réel d'architecture distribuées. Pour finir, dans le cadre du projet européen Feelix Growing, j'ai également participé à l'intégration de mes travaux avec ceux du laboratoire LASA de l'EPFL pour l'apprentissage de comportements complexes mêlant la navigation, le geste et l'objet. En conclusion, cette thèse m'a permis de développer à la fois de nouveaux modèles pour l'apprentissage de comportements - dans le temps et dans l'espace, de nouveaux outils pour maîtriser des réseaux de neurones de très grande taille et de discuter à travers les limitations du système actuel, les éléments importants pour un système de sélection de l'action.

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