Thèse doctorat : Images et Systèmes : Villeurbanne, INSA : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 175-193.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lille 1 : 2005. / N° d'ordre (Lille 1) : 3775. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. [121]-133.

Reproduction de : Habilitation à driger des recherches : Sciences mathématiques. Informatique : Lille 1 : 2005. / N° d'ordre (Lille 1) : 476. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 99-107. Liste des publications.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie civil : Lille 1 : 2006. / N° d'ordre (Lille 1) : 3829. Publications en anglais reproduites en annexe. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 134-144.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lille 1 : 2006. / N° d'ordre (Lille 1) : 3776. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 161-[170].

Thèse doctorat : Informatique : Villeurbanne, INSA : 2005. / Thèse bilingue français-anglais. Glossaire. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 173-183.

La démocratisation des nouvelles plateformes d'exécution parallèles et distribuées, notamment les grilles de calcul, a engendré l'émergence de nouvelles d'architectures constituées en grande partie par des ressources fournies par des personnes/organisations volontaires. Ces machines ne sont pas disponibles tout le temps. Elles sont sujettes à des perturbations liées aux incertitudes sur les dates de début et de fin de disponibilités. Pour générer des ordonnancements adaptés à ces plateformes, nous cherchons à optimiser, en plus des fonctions objectifs classiques, un nouveau critère qui caractérise l'aptitude de l'ordonnancement à absorber l'effet des perturbations (la stabilité). Nous nous sommes intéressés dans le cadre de ce travail au problème de l'ordonnancement avec contraintes d'indisponibilité de ressources et d'incertitudes sur les dates d'occurrence des évènements. Nous commençons par étudier le cas préliminaire de ce problème où une seule indisponibilité est possible par machine et où l'incertitude porte sur la durée de l'indisponibilité. Nous généralisons ensuite cette étude pour le cas où plusieurs indisponibilités peuvent être envisagées sur les machines et où l'incertitude porte sur les dates d'occurrences des évènements. Pour l'ensemble de ces problèmes, nous utilisons une technique de tampon pour fournir une famille d'ordonnancements qui optimisent simultanément la performance et la stabilité des ordonnancements générés. Une vaste campagne de simulation des heuristiques proposées conduit à la sélection de configurations qui aboutissent à des résultats satisfaisants en terme de compromis. Mots clés : Parallélisme, ordonnancement, incertitude, disponibilité, stabilité

La dynamique des flammes de prémélange est étudiée par deux approches numériques différentes. La première résout les équations compressibles de Navier-Stokes avec une chimie simplifiée (DNS). Afin de réduire les coûts de calcul, nous analysons et développons un schéma numérique à grille décalée. Le traitement des ondes acoustiques aux sorties est connu pour rendre les flammes cylindriques légèrement carrées. Ces déformations non-physiques sont expliquées en mettant en évidence la modélisation insuffisamment précise de l'accélération du fluide lorsque l'écoulement est oblique à la sortie. Une étude paramétrique et statistique de flammes turbulentes est menée en 2D et une simulation parallèle 3D est réalisée dans un domaine de (3cm)3. En considérant la flamme infiniment mince, l'approche EEM diminue considérablement les coûts de calcul. Les mêmes simulations sont réalisées et comparées aux résultats de DNS pour tester la capacité du modèle EEM à fournir des résultats quantitatifs.

Th. doct.--Sci. de l'ingénieur--Nice-Sophia Antipolis, 1995. / Bibliogr. p. 7-8 et p. 173-177. Résumé en français et en anglais. 1996 d'après la déclaration de dépÔt légal.

Pour les véhicules intelligents, un système de perception est un élément clé pour caractériser en temps réel un modèle de l’environnement de conduite autour du véhicule. Lors de la modélisation de l’environnement, les informations relatives aux obstacles doivent être gérées prioritairement car les collisions peuvent être mortelles pour les autres usagers de la route ou pour les passagers à bord du véhicule considéré. La caractérisation de l’espace occupé est donc cruciale mais pas suffisante pour les véhicules autonomes puisque le système de contrôle a besoin de trouver l’espace navigable pour assurer une planification sure de trajectoire. En effet, afin de naviguer sur les routes publiques avec d’autres utilisateurs, le véhicule doit aussi suivre les règles de circulation qui sont décrites, par exemple, par des marquages au sol peints sur la chaussée. Dans ce travail, nous nous concentrons sur une approche fondée sur des grilles égocentrées pour modéliser l’environnement. L’objectif est d’obtenir un modèle unifié contenant les informations d’obstacle avec des règles sémantiques de la route. Pour modéliser les informations d’obstacle, l’occupation est assurée par l’interprétation des informations des différents capteurs comme les valeurs des cellules. Pour modéliser la sémantique de l’espace navigable, nous proposons d’introduire la notion de grille de voies qui consiste à intégrer l’information sémantique de voie dans les cellules de la grille. La combinaison de ces deux niveaux d’information donne ainsi un modèle d’environnement plus raffiné. Lors de l’interprétation des données des capteurs en information d’obstacle, il faut manipuler des incertitudes dues à de l’ignorance ou des erreurs. L’ignorance est liée à la perception des nouveaux espaces dans la zone de perception et les erreurs proviennent de mesures bruitées et d’estimations imprécises de la pose. Dans cette recherche, la théorie de la fonction de croyance est adoptée pour faire face aux incertitudes et nous proposons des modèles évidentiels pour différents types de capteurs comme des lidars et des caméras. Les grilles de voie contiennent des informations sémantiques sur les voies provenant des marquages au sol, par exemple. À cette fin, nous proposons d’utiliser une carte a priori qui contient des informations détaillées sur la route comme l’orientation de la route et les marquages des voies. Ces informations sont extraites de la carte en utilisant une estimation de pose fournie par un système de localisation. Dans le modèle proposé, nous intégrons dans les grilles les informations de voie en tenant compte de l’incertitude de la pose estimée. Les algorithmes proposés ont été implémentés et testés sur des données réelles obtenues sur des routes publiques. Nous avons développé des algorithmes Matlab et C ++ avec le logiciel PACPUS développé au laboratoire. / For intelligent vehicle applications, a perception system is a key component to characterize in real-time a model of the driving environment at the surrounding of the vehicle. When modeling the environment, obstacle information is the first feature that has to be managed since collisions can be fatal for the other road users or for the passengers on-board the considered vehicle. Characterization of occupation space is therefore crucial but not sufficient for autonomous vehicles since the control system needs to find the navigable space for safe trajectory planning. Indeed, in order to run on public roads with other users, the vehicle needs to follow the traffic rules which are, for instance, described by markings painted on the carriageway. In this work, we focus on an ego-centered grid-based approach to model the environment. The objective is to include in a unified world model obstacle information with semantic road rules. To model obstacle information, occupancy is handled by interpreting the information of different sensors into the values of the cells. To model the semantic of the navigable space, we propose to introduce the notion of lane grids which consist in integrating semantic lane information into the cells of the grid. The combination of these two levels of information gives a refined environment model. When interpreting sensor data into obstacle information, uncertainty inevitably arises from ignorance and errors. Ignorance is due to the perception of new areas and errors come from noisy measurements and imprecise pose estimation. In this research, the belief function theory is adopted to deal with uncertainties and we propose evidential models for different kind of sensors like lidars and cameras. Lane grids contain semantic lane information coming from lane marking information for instance. To this end, we propose to use a prior map which contains detailed road information including road orientation and lane markings. This information is extracted from the map by using a pose estimate provided by a localization system. In the proposed model, we integrate lane information into the grids by taking into account the uncertainty of the estimated pose. The proposed algorithms have been implemented and tested on real data acquired on public roads. We have developed algorithms in Matlab and C++ using the PACPUS software framework developed at the laboratory.