Les travaux présentés ici concernent le domaine de la localisation de véhicule par vision artificielle. Dans ce contexte, la trajectoire d'une caméra et la structure3D de la scène filmée sont estimées par une méthode d'odométrie visuelle monoculaire basée sur l'ajustement de faisceaux local. Les contributions de cette thèse sont plusieurs améliorations de cette méthode. L'incertitude associée à la position estimée n'est pas fournie par la méthode d'ajustement de faisceaux local. C'est pourtant une information indispensable pour pouvoir utiliser cette position, notamment dans un système de fusion multi-sensoriel. Une étude de la propagation d'incertitude pour cette méthode d'odométrie visuelle a donc été effectuée pour obtenir un calcul d'incertitude temps réel et représentant l'erreur de manière absolue (dans le repère du début de la trajectoire). Sur de longues séquences (plusieurs kilomètres), les méthodes monoculaires de localisation sont connues pour présenter des dérives importantes dues principalement à la dérive du facteur d'échelle (non observable). Pour réduire cette dérive et améliorer la qualité de la position fournie, deux méthodes de fusion ont été développées. Ces deux améliorations permettent de rendre cette méthode monoculaire exploitable dans le cadre automobile sur de grandes distances tout en conservant les critères de temps réel nécessaire dans ce type d'application. De plus, notre approche montre l'intérêt de disposer des incertitudes et ainsi de tirer parti de l'information fournie par d'autres capteurs.

Ce mémoire présente un système de localisation par vision pour un robot mobile circulant dans un milieu urbain. Pour cela, une première phase d'apprentissage où le robot est conduit manuellement est réalisée pour enregistrer une séquence vidéo. Les images ainsi acquises sont ensuite utilisées dans une phase hors ligne pour construire une carte 3D de l'environnement. Par la suite, le véhicule peut se déplacer dans la zone, de manière autonome ou non, et l'image reçue par la caméra permet de le positionner dans la carte. Contrairement aux travaux précédents, la trajectoire suivie peut être différente de la trajectoire d'apprentissage. L'algorithme développé permet en effet de conserver la localisation malgré des changements de point de vue importants par rapport aux images acquises initialement. Le principe consiste à modéliser les points de repère sous forme de facettes localement planes, surnommées patchs plan, dont l'orientation est connue. Lorsque le véhicule se déplace, une prédiction de la position courante est réalisée et la déformation des facettes induite par le changement de point de vue est reproduite. De cette façon la recherche des amers revient à comparer des images pratiquement identiques, facilitant ainsi leur appariement. Lorsque les positions sur l'image de plusieurs amers sont connues, la connaissance de leur position 3D permet de déduire la position du robot. La transformation de ces patchs plan est complexe et demande un temps de calcul important, incompatible avec une utilisation temps-réel. Pour améliorer les performances de l'algorithme, la localisation a été implémentée sur une architecture GPU offrant de nombreux outils permettant d'utiliser cet algorithme avec des performances utilisables en temps-réel. Afin de prédire la position du robot de manière aussi précise que possible, un modèle de mouvement du robot a été mis en place. Il utilise, en plus de la caméra, les informations provenant des capteurs odométriques. Cela permet d'améliorer la prédiction et les expérimentations montrent que cela fournit une plus grande robustesse en cas de pertes d'images lors du traitement. Pour finir ce mémoire détaille les différentes performances de ce système à travers plusieurs expérimentations en conditions réelles. La précision de la position a été mesurée en comparant la localisation avec une référence enregistrée par un GPS différentiel.

Cette thèse porte sur la réalisation des tâches avec la locomotion sur des robots humanoïdes. Grâce à leurs nombreux degrés de liberté, ces robots possèdent un très haut niveau de redondance. D'autre part, les humanoïdes sont sous-actionnés dans le sens où la position et l'orientation ne sont pas directement contrôlées par un moteur. Ces deux aspects, le plus souvent étudiés séparément dans la littérature, sont envisagés ici dans un même cadre. En outre, la génération d'un mouvement complexe impliquant à la fois des tâches de manipulation et de locomotion, étudiée habituellement sous l'angle de la planification de mouvement, est abordée ici dans sa composante réactivité temps réel. En divisant le processus d'optimisation en deux étapes, un contrôleur basé sur la notion de pile de tâches permet l'adaptation temps réel des empreintes de pas planifiées dans la première étape. Un module de perception est également conçu pour créer une boucle fermée de perception-décision-action. Cette architecture combinant planification et réactivité est validée sur le robot HRP-2. Deux classes d'expériences sont menées. Dans un cas, le robot doit saisir un objet éloigné, posé sur une table ou sur le sol. Dans l'autre, le robot doit franchir un obstacle. Dans les deux cas, les condition d'exécution sont mises à jour en temps réel pour faire face à la dynamique de l'environnement : changement de position de l'objet à saisir ou de l'obstacle à franchir.

Ce mémoire présente les travaux réalisés dans le cadre de ma thèse. Celle-ci a été menée dans le groupe GRAVIR (1) du LASMEA (2) au sein de l'équipe ComSee (3) qui se consacre à la vision par ordinateur. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre d'un projet de l'Agence Nationale pour la Recherche s'intitulant " Logiciels d'Observation des Vulnérables ". Son but est de concevoir des logiciels détectant des piétons en danger et d'améliorer ainsi la sécurité routière. Ma thèse a pour but de détecter et de reconnaître les piétons dans les images. Celles-ci proviennent d'une caméra embarquée dans un véhicule circulant en milieu urbain. Ce cahier des charges implique de nombreuses contraintes. Il faut notamment obtenir un système fonctionnant en temps réel pour être capable de détecter les piétons avant un éventuel impact. De plus, ces piétons peuvent être sujets à de nombreuses variations (taille, type de vêtements...), ce qui rend la tâche de reconnaissance d'autant plus ardue. La caméra étant mobile, aucune information ne pourra être extraite du fond. Dans ma thèse, nous mettons en oeuvre différentes méthodes de vision par ordinateur, toutes basées apprentissage, qui permettent de répondre à ces attentes. Le problème se traite en deux phases. Dans un premier temps, une étape de traitement hors ligne nous permet de concevoir une méthode valide pour reconnaître des piétons. Nous faisons appel à une base d'apprentissage. Tout d'abord, un descripteur d'images est employé pour extraire des informations des images.Puis, à partir de ces informations, un classifieur est entraîné à différencier les piétons des autres objets. Nous proposons l'utilisation de trois descripteurs (ondelettes de Haar, histogrammes de gradients et descripteur binaire). Pour la classification, nous avons recours à un algorithme de Boosting (AdaBoost) et à des méthodes à noyaux (SVM, RVM, moindres carrés). Chaque méthode a été paramétrée, testée et validée, tant au niveau description d'images que classification.La meilleure association de toutes ces méthodes est également recherchée. Dans un second temps, nous développons un système embarqué temps réel, qui soit capable de détecter les piétons avant une éventuelle collision. Nous exploitons directement des images brutes en provenance de la caméra et ajoutons un module pour segmenter l'image, afin de pouvoir intégrer les méthodes de description et classification précédentes et ainsi répondre à la problématique initiale.1. acronyme de " Groupe d'Automatique, VIsion et Robotique ".2. acronyme de " LAboratoire des Sciences et Matériaux Et d'Automatique ".3. acronyme de " Computers that See ".

Le monde du protocole de transport a fortement évolué depuis la création de l'internet. On retrouve désormais une grande diversité de liens avec des caractéristiques hétérogènes en termes de débit, taux de pertes et délais. Plus récemment, le caractère ubiquitaire des périphériques sans fil a permis d'envisager un nouveau mode de transfert prenant en compte la mobilité des utilisateurs pour propager l'information dans le réseau. Ce paradigme de communication rompt définitivement avec les hypothèses de conceptions des protocoles de transport classique. Les applications qui utilisent l'internet ont également évolué. Les réseaux best effort sont maintenant utilisés pour transporter des flux à contrainte de délai tels que la voix sur IP et la vidéo conférence. Cependant, malgré ces changements importants, le principe de fiabilité utilisé n'a guère évolué et se base toujours sur des retransmissions. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse qui vise à fournir une brique de fiabilité novatrice pour le support de tout type d'application sur les réseaux best effort et les challenged neworks qui font de plus en plus partie du paysage de l'internet. A cette fin, nous proposons un mécanisme de codage dénommé Tetrys. Ce code est sans rendement et ses symboles de redondance sont générés à la volée. Il permet à la fois une fiabilité totale et un délai de reconstruction quasi-optimal. Après une étude détaillée de ses propriétés, nous illustrons la généricité de ce mécanisme. Nous verrons que ses caractéristiques mènent à des contributions aussi bien sur le transport de flux de vidéo-conférence que sur le support du streaming dans les DTN ou encore la fiabilisation des handovers. De manière plus prospective, cette thèse reconsidère les hypothèses initiales du contrôle de congestion. Tetrys est utilisé comme code optimal dans le cas de réseaux dit "anarchiques" (i.e. caractérisés par une absence totale de contrôle de congestion). Nous montrons que le concept de réseau anarchi que est une alternative viable au contrôle de congestion et qu'il le remplace mÆeme avantageusement.

Les applications de la robotique mobile autonome en environnements extérieurs sont nombreuses : surveillance de site à la recherche d'anomalies, campagne d'acquisition de données, exploration, recherche de victimes sur des lieux de catastrophes, etc, et l'intérêt de la robotique pour ces applications est d'autant plus grand que les environnements peuvent être dangereux ou risqués pour l'homme. La localisation des robots est une fonction clé dans ces contextes car elle est indispensable à de nombreuses autres fonctions, particulièrement la construction de modèles d'environnement, l'exécution des trajectoires, ou la supervision des missions. Ces travaux présentent la construction d'une solution de localisation pour des robots autonomes, conçue pour être à la fois un outil générique de recherche et un outil opérationnel pour localiser nos robots lors de leurs missions de navigation autonome, capable de gérer de fortes dynamiques de mouvement. En partant d'une solution de localisation et cartographie simultanées (SLAM) basée sur l'utilisation d'une simple caméra, différentes solutions sont successivement construites en ajoutant progressivement des capteurs afin de pallier les difficultés rencontrées lors des évaluations, et ce jusqu'à obtenir un système robuste et précis combinant plusieurs caméras, une centrale inertielle et l'odométrie, et ayant en outre la possibilité d'intégrer des estimations de positions absolues quand elles peuvent être produites (par un récepteur GPS ou un algorithme exploitant une carte initiale). Une analyse profonde des capacités et limitations des différents systèmes est systématiquement effectuée, en considérant notamment l'intérêt d'estimer en ligne les calibrages extrinsèques et biais des capteurs. Un accent particulier est mis sur l'exécution temps réel des algorithmes à bord du robot et sur leur robustesse : cela implique la résolution de nombreux problèmes, portant notamment sur les aspects temporels de la gestion des données. Une large évaluation sur différents jeux de données réalistes permet d'évaluer et de valider les différents développements proposés tout au long du manuscrit.

Cette thèse se place dans le cadre de la synthèse d'images en temps réel. Le problème auquel elle s'attaque est celui du rendu efficace du détail visuel, principal élément du réalisme d'une image. Pour faire face à la complexité du détail visuel, il est nécessaire de disposer de représentations adaptées à la fois aux objets que l'on cherche à rendre ainsi qu'aux capacités des processeurs graphiques actuels. Le premier axe de recherche porte sur l'utilisation du relief pour représenter et rendre efficacement du détail géométrique. La représentation compacte et structurée du relief par une carte hauteur permet la conception d'algorithmes de rendu exacts et efficaces. Nous en proposons deux~: le premier permet de rendre des reliefs dynamiques, alors que le second s'adresse aux reliefs statiques en exploitant la possibilité d'effectuer un pré-traitement sur la carte de hauteur. Nous développons aussi une réflexion sur l'utilisation du relief pour la représentation de surfaces quelconques, et présentons une application au rendu réaliste et en temps réel de volumes d'eau. Le deuxième axe de recherche se concentre sur les représentations non surfaciques, nécessaires lorsque les représentations géométriques sont inadaptées voire inexistantes. C'est le cas notamment des objets lointains ou des objets à géométrie dense, comme par exemple le feuillage d'un arbre. Le problème ici est d'être capable de représenter l'apparence d'un objet, sans recourir à un modèle géométrique. Nous proposons une méthode permettant, à partir de la seule donnée du light-field d'un objet, de déterminer les paramètres optimaux d'une représentation adaptée pour le rendu.

La reconnaissance des émotions est un aspect important de l'informatique affective dont l'un des objectifs est l'étude et le développement d'interactions comportementales et émotionnelles entre humains et agents conversationnels animés. Dans ce contexte, un point également important concerne les dispositifs d'acquisition et les outils de traitement des signaux, conduisant à une estimation de l'état émotionnel de l'utilisateur. Le travail présenté dans ce manuscrit repose sur le développement d'une plate-forme multimodale d'acquisition et de traitement de signaux physiologiques (PACE). Cette plate-forme peut être considérée comme un middleware modulaire et générique permettant de mesurer, en temps réel, l'état émotionnel de l'utilisateur via l'estimation d'un vecteur d'état. Elle s'intègre dans le cadre de la mise en place d'un simulateur innovant destiné à la simulation d'entretiens d'embauche (Projet PISE : Plate-forme Immersive de Simulation d'Entretien). Cet outil permettra aux personnes en phase d'insertion ou de réinsertion, une meilleure gestion de leurs compétences comportementales et émotionnelles. L'approche que nous avons développée se fonde sur les résultats expérimentaux obtenus et sur une méthodologie originale impliquant différents modèles mathématiques. Différents protocoles expérimentaux, basés sur deux techniques d'induction de stimuli (images IAPS et séquences vidéo de Schaeffer) ont été proposés. Ils permettent la détermination de la corrélation entre les états émotionnels et les signaux physiologiques (EEG, ECG, etc.) issus des capteurs proposés. Trois méthodes de classification (SVM, naïve bayésienne, régression logistique) ont été comparées sur plusieurs critères d'évaluation. Nous avons proposé, à partir des résultats obtenus, une méthodologie permettant l'extraction en temps réel des émotions via les modèles proposés. Une étude expérimentale a également été menée avec pour objectif de valider la plate-forme PACE via la reconnaissance d'états émotionnels lors de séquences vidéo développées à l'Université d'Angers. L'approche multimodale proposée a donné de meilleurs résultats que les approches uni-modales précédentes. Enfin, notre plate-forme a été intégrée au simulateur PISE, et évaluée de manière subjective et objective lors de simulations d'entretiens. Les résultats ont permis de valider partiellement le simulateur.

L'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) place les modèles au cœur des processus de d'ingénierie logicielle et système. L'IDM permet de maitriser la complexité des logiciels et d'améliorer la rapidité et la qualité des processus de développement. Le Model Driven Architecture (MDA) est une initiative de l'Object Management Group (OMG) définissant un cadre conceptuel, méthodologique et technologique pour la mise-en-œuvre de flots de conception basés sur l'IDM. Le MDA s'appuie particulièrement sur une utilisation intensive des formalismes normalisés par l'OMG pour la mise-en-œuvre des flots IDM (UML pour la modélisation, QVT pour les transformations, etc.). Ce travail s'intéresse à la sémantique d'exécution du langage UML appliqué à l'exécution de modèles des applications temps réel embarquées. Dans ce contexte, l'OMG propose une norme qui définit un modèle d'exécution pour un sous-ensemble d'UML appelé fUML (foundational UML subset). Ce modèle d'exécution définit une sémantique précise non ambigüe facilitant la transformation de modèles, l'analyse, l'exécution de modèles et la génération de code. L'objectif de cette thèse est d'étudier et mettre-en-œuvre un moteur d'exécution de modèles UML pour les systèmes temps réel embarqués en explicitant les hypothèses portant sur la sémantique d'exécution des modèles à un niveau d'abstraction élevé afin de permettre l'exécution d'un modèle le plus tôt possible dans le flot de conception de l'application. Pour cela, nous avons étendu le modèle d'exécution défini dans fUML, en apportant une contribution sur trois aspects importants concernant les systèmes temps réel embarqués : * Gestion de la concurrence: fUML ne fournit aucun mécanisme pour gérer la concurrence dans son moteur d'exécution. Nous répondons à ce problème par l'introduction d'un ordonnanceur explicite permettant de contrôler les différentes exécutions parallèles, tout en fournissant la flexibilité nécessaire pour capturer et simuler différentes politiques d'ordonnancements. * Gestion du temps : fUML ne fixe aucune hypothèse sur la manière dont les informations sur le temps sont capturées ainsi que sur les mécanismes qui les traitent dans le moteur d'exécution. Pour cela, nous introduisons une horloge, en se basant sur le modèle de temps discret, afin de prendre en compte les contraintes temporelles dans les exécutions des modèles. * Gestion des profils : les profils ne sont pas pris en compte par ce standard, cela limite considérablement la personnalisation du moteur d'exécution pour prendre en charge de nouvelles variantes sémantiques. Pour répondre à ce problème, nous ajoutons les mécanismes nécessaires qui permettent l'application des profils et la capture des extensions sémantiques impliquées par l'utilisation d'un profil. Une implémentation de ces différentes extensions est réalisée sous forme d'un plugin Eclipse dans l'outil de modélisation Papyrus UML.

Les charges réelles d'applications sont souvent dynamiques. Ainsi, le dimensionnement statique de ressources est voué soit au gaspillage, s'il est basé sur une estimation du pire scénario, soit à la dégradation de performance, s'il est basé sur la charge moyenne. Grâce au modèle du cloud computing, les ressources peuvent être allouées à la demande et le dimensionnement adapté à la variation de la charge. Cependant, après avoir exploré les travaux existants, nous avons trouvé que la plupart des outils d'élasticité sont trop génériques et ne parviennent pas à répondre aux besoins spécifiques d'applications particulières. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons des boucles autonomiques et diverses techniques d'élasticité afin de rendre élastiques différents types d'applications, à savoir un service de consolidation, un intergiciel de messagerie et une plateforme de traitement de données en temps-réel. Ces solutions élastiques ont été réalisées à partir d'applications libres et leur évaluation montre qu'ils permettent d'économiser les ressources utilisées avec un surcoût minimal. / Real world workloads are often dynamic. This makes the static scaling of resourcesfatally result in either the waste of resources, if it is based on the estimatedworst case scenario, or the degradation of performance if it is based on the averageworkload. Thanks to the cloud computing model, resources can be provisioned ondemand and scaling can be adapted to the variations of the workload thus achievingelasticity. However, after exploring the existing works, we find that most elasticityframeworks are too generic and fail to meet the specific needs of particularapplications. In this work, we use autonomic loops along with various elasticitytechniques in order to render different types of applications elastic, namelya consolidation service, message-oriented middleware and a stream processingplatform. These elastic solutions have been implemented based on open-sourceapplications and their evaluation shows that they enable resources’ economy withminimal overhead.