Fusion de données, méthode pour l'exploitation des systèmes multicapteurs
L’utilisation conjointe d’un ensemble de capteurs est le plus souvent la réponse adaptée aux besoins opérationnels exigeants en matière d'analyse de situation, de diagnostic, ou de processus autonomes et cela, notamment, en termes de robustesse, efficacité, et réactivité.
L'exploitation pertinente des synergies entre les différentes sources, d'une part, et du volume, de la richesse et de la variété des données disponibles, d'autre part, exige la mise en œuvre de méthodes de fusion de données propres à traiter les spécificités des systèmes multi-capteurs.
Le but de la formation est de présenter l’état de l’art de ces techniques avec les bases scientifiques associées.
- Dates :18 au 21 novembre 2019
- Durée :4 jours
- Lieu :Ecole polytechnique Executive Education
- Tarif :2 400 € HT
- Langue :Français
- Code : FSN
Objectifs
- Poser la problématique de la fusion de données
- Montrer les avantages d’utilisation des données provenant de plusieurs capteurs en définissant les conditions de leur bonne mise en œuvre
- Présenter les théories, méthodes et techniques de base disponibles, ainsi que les outils spécifiques qu’elles permettent d’établir au profit de besoins génériques
- Montrer sur des exemples pratiques comment les exploiter au mieux
Programme
Positionnement de la fusion multi capteurs
- Bénéfices et difficultés de la fusion multi capteurs
- Nature et caractérisation de l’information
- Concepts de fusion
- Applications au traitement d’images
Reconstruction de l’environnement en robotique mobile
- Introduction, problématique générale
- Robotique mobile et navigation : position du problème et approches
- Formalisation
- La localisation - la cartographie : types de modèles - cartographie et localisation simultanées
- Outils : filtrage bayésien, filtre de Kalman, filtrage particulaire
- Exemples de mise en œuvre : environnement intérieur, environnement naturel, imagerie aérienne
- Quelques problèmes ouverts
Méthodes probabilistes et pistage multi-capteurs
- Fondements des approches probabilistes
- Filtrage et pistage multicapteur : architecture et traitements
Exemples pratiques
- Fusion radar-imagerie pour la poursuite de cibles manœuvrantes
- Surveillance maritime par caméras géographiquement réparties
Théories de l’incertain en fusion multi capteurs : les fondements
- Problèmes particuliers de la chaîne de traitement
- Les théories utiles : théorie de l’évidence, théorie des ensembles flous, théorie des possibilités, mesures d’information
Théories de l’incertain en fusion multicapteur : mise en œuvre
- Traitement des problèmes spécifiques : modélisation des données, association de données ambiguës, gestion de la fiabilité, gestion de référentiels, combinaison, décision
- Approches fonctionnelles pratiques : détection, dénombrement, classification, identification, poursuite
Architecture des systèmes multicapteurs et gestion des connaissances
- Architectures de fusion
- Ingénierie des systèmes multicapteurs : gestion du temps, données imparfaites, données manquantes ou retardées
- Mise en œuvre pratique des systèmes multi capteurs
Applications industrielles dans le domaine spatial
- Problématique de l’observation de la Terre
- Recherche de méthodes de fusion adaptées
- Réalisations industrielles
Table ronde et clôture
- Expression de besoins et recherche de solutions
- Retour d’expérience des participants
- Discussion sur les thèmes d’intérêt des participants
- Bilan du séminaire
Méthode pédagogique
- Présentation de l'état de l'art et des dernières avancées
- Illustration par des exemples concrets issus de l'industrie
- Discussion
