Posts tagged "capteurs"

L’analyse du mouvement humain a pour but de comprendre les causes et les conséquences du mouvement. L’analyse cinématique de la course y occupe une large place, notamment en sprint, afin de comprendre les mécanismes sous-jacents à la création de la vitesse. Une meilleure compréhension de ces mécanismes peut ainsi rentrer dans une démarche d’optimisation de la performance. En effet, il existe en sprint des paramètres déterminants qui différencient les athlètes de niveau élite aux athlètes de niveau national (sans forcément parler de performance au 100m) : centre de masse, temps de contact, foulée, etc. C’est la quantification fidèle de ces paramètres qui constitue la base de la préparation d’un athlète. C’est la raison pour laquelle, dans le cadre de la construction d’une piste d’athlétisme  connectée, l’insertion d’un outil permettant d’effectuer ces mesures paraît essentiel.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de l’expérimentation sont :

 Mettre en place un protocole visant à comparer deux systèmes d’analyse du mouvement

 Etudier la capacité de ces systèmes à quantifier la performance en sprint

 Quantifier les facteurs déterminants de la performance en sprint

Contacts

szeronia@laas.fr, bruno.watier@laas.fr

APIcampus est un projet interdisciplinaire impliquant des chercheurs en comportement animal (CRCA), en informatique (IRIT) et en électronique (LAAS). Ce projet vise à étudier le rôle des agents environnementaux stressants (ex : polluants, malnutrition, pesticides, parasites et pathogènes) sur la santé des abeilles. Dans le cadre de ce stage nous instrumentons cinq ruches avec des capteurs numériques pour enregistrer des paramètres internes et externes à la ruche. Les ruches sont déjà équipées de différents systèmes de mesure pour le poids, la température, l’humidité, l’acoustique, la luminosité et le vent. Notre mission est de développer deux systèmes de mesure de polluant, un pour l’air ambiant extérieur du rucher et un dans chaque ruche pour avoir une idée sur où les abeilles sont allées récolter le pollen. Il y aura également une caméra thermique pour localiser le couvain (œufs et larves) et un système de comptage à l’entrée de la ruche pour déterminer le nombre d’entrées et de sorties par les butineuses. Pour ce faire, nous avons mis en place des clapets qui laissent passer les abeilles dans un sens unique et qui bloquent complètement les prédateurs comme les frelons et les lézards.

Objectifs scientifiques

Les ruches connectées permettront de :

 Identifier les combinaisons de facteurs environnementaux influençant la santé des colonies.

 Etudier les effets de ces facteurs sur la cognition des abeilles.

 Développer des outils de diagnostic et de prévision pour améliorer les pratiques des apiculteurs.

Contacts

apicampus.contact@univ-tlse3.fr

La multiplication des appareils sans fil et l'évolution de la demande des services de distribution de contenus ont motivé le développement d'approches centrées sur les données. Le Content-Centric Networking (CCN) est une approche centrée sur les contenus permettant de récupérer les données sans faire référence à leurs emplacements. Le CCN appliqué au réseau de capteurs sans fil soulève certaines problématiques liées aux limitations de ce type d'environnement comme la transmission par inondation et le manque d’espace mémoire dans les capteurs. CCN permet la mise en cache des contenus pour réduire la congestion et améliorer la qualité de service du réseau.

Figure 1 : « Réseau de capteurs fondé sur CCN pour un smart campus ».

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Appliquer le CCN dans les réseaux de capteurs et tirer profit de ses caractéristiques.

 Proposer une approche de mise à jour des contenus dans CCN pour capteurs.

 Optimiser la stratégie de diffusion des intérêts utilisateurs.

 Réduire la consommation d’énergie et maximiser la durée de vie du réseau.

 Optimiser le placement des contenus afin d'améliorer les performances du réseau.

Contacts

ghada.jaber@irit.fr, rahim.kacimi@irit.fr, thierry.gayraud@laas.fr

Ces capteurs trouvent leur origine 2 ans plus tôt lorsque notre bibliothèque universitaire  nous a demandé s’il était possible de détecter la présence de bruit en un lieu et de faire remonter cette information rapidement. Après une première preuve de concept, nous avons décidé d’ajouter la mesure de paramètres ambiants tels que la luminosité et la température et d’intégrer ces nouveaux capteurs au réseau IoT neOCampus. Aujourd’hui ces capteurs très abordables (#15€) ont commencé à être déployés de manière opérationnelle et associés à une interface de consultation sur :

https://visu:visu@affluencesocampus.univ-tlse3.fr/#/dashboard

Figure 1 : « la plateforme neOSensor à la BU Sciences »

Objectifs scientifiques

Les données issues des capteurs ne sont pas captives de neOCampus et ne transitent pas par des réseaux tiers. Les mises à jour de firmware se font automatiquement via le réseau WiFi. Ils ne sont pas autonomes en énergie et consomment environ 0,4w. La phase d’industrialisation fera certainement baisser le prix. Proposé en option, un module infra-rouge pourra signaler une présence. Par ailleurs, une mesure de la qualité de l’air (CO2, poussières, hygrométrie …) sera proposée. Enfin, la présence d’un nouveau capteur est immédiatement prise en charge par l’interface WEB sans nécessiter d’action utilisateur.

Contacts

étudiants : Mahmoud Morsy, Zhenyu BAI

Dr THIEBOLT François thiebolt@irit.fr

La mesure de la qualité de l'air intérieur est importante pour la protection de la santé contre les polluants chimiques, gazeux ... En effet, l'air intérieur peut contenir plusieurs polluants tels que les CO, CO2, COVs. Ces polluants existent dans plusieurs matériaux et produits utilisables dans les logements (les meubles, nettoyants...), mais peuvent aussi être issus des activités humaines. Dans ce cas, la détection, la mesure et la surveillance de ces polluants sont nécessaires. Au vue de ses performances  élevées et son faible coût, le multi-capteur de gaz innovant pour l'analyse et le contrôle de la qualité d'air intérieur est une bonne alternative aux capteurs  électrochimiques et infrarouges. Ce projet est en cours de réalisation au sein du LAAS en collaboration avec le LCC et Laplace dans le cadre d’une thèse financée par neOCampus et la région Occitanie. Cette thèse porte essentiellement sur la caractérisation des multi-capteurs de gaz à base MOX et d’intégrer ces multi-capteurs dans son environnement électronique pour réaliser un objet connecté afin de contrôler la qualité de l'air intérieur dans les bureaux et les salles d'enseignements de l’université Paul Sabatier.

Figure 1 : « Multi-capteurs du gaz à base des oxydes métalliques»

Objectifs scientifiques

Le multi-capteur de gaz est un microsystème composé, de quatre capteurs sur une micro puce, destiné à détecter des gaz cibles. L'objectif scientifique de cette thèse est de caractériser des nouveaux nanomatériaux (SnO2, CuO, ZnO) conçus par le LCC en utilisant un banc de caractérisation afin de définir un protocole de fonctionnement  et d'analyse des données en choisissant un profil optimal de détection des gaz cibles en utilisant différentes modes de fonctionnement.

Contacts

aymen.sendi@laas.fr, menini@laas.fr, pierre.fau@lcc-toulouse.fr, katia.fajerwerg@univ-tlse3.fr

myrtil.kahn@lcc-toulouse.fr, vincent.bley@laplace.univ-tlse.fr

L’habitat du futur est une préoccupation actuelle qui a plusieurs objectifs dont celui du suivi et du contrôle intelligents de la consommation énergétique. En effet, il est possible aujourd’hui d’équiper la maison de capteurs connectés en réseau, pour acquérir une meilleure connaissance de la consommation énergétique des équipements mais également pour donner à l’utilisateur la possibilité de piloter son habitat via des commandes envoyées aux actionneurs à travers une tablette ou un téléphone. Cette connaissance permet aussi d’identifier des profils de comportements permettant d’optimiser la consommation d’énergie.

L’étape suivante consiste à rendre le système intelligent pour que ce soit lui qui décide des ordres à passer au système afin d’optimiser le confort, la sécurité, la sûreté et les économies d’énergies.

Figure 1 : systèmes de gestion de l'énergie dans la maison intelligente 

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

 Déploiement d’un réseau de capteurs hétérogènes pour le suivi de la consommation d’énergie dans un habitat.

 Conception  d’un prototype pour le pilotage de l’autoconsommation.

Contacts

Abdelhadi.bentayeb@irit.fr, kacimi@irit.fr, berangere.lartigue@univ-tlse3.fr, philippe.rerat@habitat-energies.com

Le nombre exponentiel d’appareils électroniques utilisés quotidiennement ainsi que leurs interactions entraîne le passage d’une vision de systèmes multifonctions utilisés indépendamment vers des systèmes réellement distribués et éparpillés dans l’environnement. L’hétérogénéité des composants constituant certains de ces systèmes conduit finalement à les qualifier de “complexes”. La difficulté d’avoir une bonne vision de l’ensemble de ces sous-systèmes et la probabilité d’erreur de conception importante amène à réfléchir sur la possibilité de spécifier le système global et vérifier la conception à l’aide de prototypes inter-dépendants simulés. Quand un système complexe nécessite l’emploi de différents composants spécifiés par différents concepteurs travaillant sur des domaines différents, ceci augmente fortement le nombre de prototypes virtuels. Ces différents composants ont malheureusement tendance à demeurer trop indépendants les uns des autres empêchant ainsi à la fois les différents concepteurs de collaborer et leurs systèmes d’être interconnectés en vue de remplir une ou plusieurs tâches qui ne pourraient pas être accomplies par l’un de ces elements seulement. Le besoin de communication et de coopération s’impose et pousse le/les concepteur(s) à les interopérer pour la mise en oeuvre d’une co-simulation encourageant le dialogue entre les disciplines et réduisant les erreurs, le coût et le temps de développement. On participera à la conception d’un système de co-simulation qui intègre différents outils de simulation-métiers basés sur la modélisation du comportement de dispositifs comme la simulation énergétique et la simulation d’usure de matériaux de construction au sein de la même plateforme

Objectifs scientifiques

Prendre en compte les notions d’architecture, de communication (entre les simulateurs ou avec les utilisateurs) et de visualisation pour définir les modèles d’architecture. L’analyse de l’architecture gérant l’interopérabilité (automatiquement ou en rajoutant des composants complémentaires) ainsi que la validation de cette architecture Le développement d’un outil de vérification de certaines propriétés de l’architecture, comme la cohérence la sémantique

Contacts

- Yassine MOTIE (IRIT-LAAS) : yassine.motie@irit.fr

- Alexandre Nketsa (LAAS) : alex@laas.fr

- Philippe Truillet (IRIT) :  philippe.truillet@irit.fr

L’opération neOCampus vise à doter le campus de l’Université Paul Sabatier d’une intelligence pervasive au service des utilisateurs. Pour cela, elle s’appuie sur un grand nombre de capteurs et effecteurs disséminés dans les bâtiments (e.g température, luminosité, volets roulants...) mais également en extérieur.

Pour permettre une analyse pertinente et représentative d’un environnement, il est important de disposer d’un grand nombre de capteurs: outre l’amélioration de la précision des applications et des modèles exploitants ces données, cela permet également de détecter les éventuelles défaillances/anomalies de capteurs.

A ce jour, ce sont, pour l’essentiel, des capteurs filaires qui sont déployés dans neOCampus, majoritairement à base de modules Raspberry Pi et ESP8266. Néanmoins, il est des équipements pour lesquels la collecte de l’information ne peut tout simplement pas faire être envisagée via une liaison filaire: les compteurs d’eau ou encore les compteurs électriques situés dans des lieus dépourvus d’infrastructure réseau imposent la mise en oeuvre de liaisons radio.

Mise en œuvre

La remontée d’informations par liaison sans fil à l’échelle d’un campus nécessite l’emploi de technologies de communications longue portée. Bien que très répandue dans le monde de l’IoT (i.e Internet Of Things), nous avons préféré l’emploi de la nouvelle technologie LoRa à SigFox. Outre une consommation maitrisée (max. 40mA) et une portée significative (15km LOS et 2 à 3km en milieu dense), la technologie LoRa autorise surtout le déploiement d’une infrastructure réseau propre. Ainsi, il n’est plus nécessaire de mettre en place une gestion des abonnements associés aux différents end-devices déployés sur le campus.

L’objectif de ces travaux est la réalisation d’un démonstrateur permettant à des compteurs électriques modbus (rs-485) une remontée d’informations vers la plateforme neOCampus via un réseau privé LoRa. Nous avons ainsi implémenté une passerelle modbus vers LoRa au moyen d’un Raspeberry PI 3 et d’un module Microchip RN2483. Ce dernier prend en charge toute la pile de protocole LoRaWAN et dispose d’une liaison série avec laquelle interagit le système hôte. Bien entendu cette solution est adaptable a tout type de compteurs ou tout type de données a transmettre, mais toujours en respectant la règle des 1% d’utilisation de la bande de fréquences.

Avec des centaines de compteurs électriques répartis sur le campus, la possibilité d’un suivi des consommations fluides en temps réel est un point clé pour des services tels que le SGE (Service Gestion et Exploitation du rectorat). L’infrastructure du réseau privée LoRa est à ce jour opérationnelle avec une première passerelle positionnée sur le toit de la BU Sciences et une seconde à la BU Santé pour une couverture allant bien au-delà du seul campus. Enfin une prochaine version compacte de cette passerelle modbus vers LoRa occupera dans un tableau électrique le même emplacement qu’un disjoncteur unipolaire.

Contacts

- Dr KACIMI Rahim (IRIT) : kacimi@irit.fr

- Dr THIEBOLT François (IRIT) : Francois.Thiebolt@irit.fr

Le SGE (Service Gestion Exploitation), de la Chancellerie des Universités à Toulouse, gère les données liées aux différentes installations en termes de fluides (énergie, eau, air comprimé) sur différents campus. Deux systèmes de gestion de ces données cohabitent, demandant des tâches lourdes et complexes de manipulations et d’extractions des données de différentes sources qui représentent environ 10000 points de comptage. Un des principaux problèmes est l’accès à un historique des données pour effectuer des comparaisons et des analyses. A ce jour, le système n’offre pas une gestion de l’historique supérieure à 6 mois et ne permet pas de croiser facilement des données de plusieurs capteurs/compteurs. C’est dans cette optique que le SGE a exprimé son besoin de mettre en place un système d’intégration des données complexes et volumineuses issues de ses systèmes de supervision METASYS et PcVue qui englobent les données opérationnelles du SGE ainsi que les historiques: une optique qui a pour but d’améliorer de façon significative le suivi du fonctionnement des capteurs/compteurs pour les exploitants et de bénéficier d’un processus de prise de décision qui facilite davantage les analyses et les comparaisons des données capteurs/compteurs selon différents critères et des selon plusieurs axes d’analyse.

Objectifs scientifiques

-Apporter des solutions pour la modélisation, le stockage et l’exploration des données générées par les capteurs/compteurs afin de pouvoir répondre à la variété des besoins et exigences d’accès et d’analyses des utilisateurs.

-Proposer une solution d’intégration de données dans une source unique et non volatile.

-Piloter la performance durable.

Notre ambition est de répondre aux besoins du SGE en utilisant les technologies liées aux bases de données, aux entreposages de données et à l’informatique décisionnelle. A ce jour, nous sommes arrivés à mettre en place une solution d’intégration des données dans une base de données SQL Server et notre objectif final est de mettre en place une solution BigData pour gérer le grand volume de données de son historique sur 10 ans.

Contacts

- Inès Ben Kraiem (IRIT) : Ines.Ben-Kraiem@irit.fr

- Olivier Teste (IRIT) : Olivier.Teste@irit.fr

- André Péninou (IRIT) : andre.peninou@irit.fr

- Hervé Cros (SGE) : herve.cros@ac-toulouse.fr

L’intelligence que nous souhaitons apporter au Campus du futur exige de fournir à ses bâtiments une perception de son activité interne. En effet, l’optimisation des ressources énergétiques nécessite une caractérisation des activités des usagers afin que le bâtiment puisse s’y adapter automatiquement. L’activité humaine étant sujet à plusieurs niveaux d’interprétation nos travaux se focalisent sur l’extraction des trajets des personnes présentes, sa composante la plus élémentaire.

Objectifs scientifiques

La caractérisation de l’activité des usagers, en terme de déplacements, exploite des données extraites de caméras et de microphones disséminés dans une pièce, ces derniers formant ainsi un réseau épars de capteurs hétérogènes. Nous cherchons alors à extraire de ces données une signature audiovisuelle et une localisation grossière des personnes transitant dans le réseau. Tout en préservant la vie privée de l’individu, la signature doit être discriminante, afin de distinguer les personnes entre elles, et compacte, afin d’optimiser les temps de traitement et permettre au bâtiment de s’auto-adapter. Eu égard à ces contraintes, les caractéristiques que nous modélisons sont le timbre de la voix du locuteur, et son apparence en terme de distribution colorimétrique.

Ces deux modalités ne présentant aucune corrélation, deux signatures, une vidéo et une audio seront générées séparément. La fusion de ces signature est alors traitée comme un problème de mise en correspondance d’observations audio et vidéo, dont les détections correspondantes sont cohérentes et compatibles spatialement.

Contacts

- François-Xavier Decroix (IRIT-LAAS) : decroix@irit.fr

- Julien Pinquier (IRIT) : pinquier@irit.fr

- Frédéric Lerasle (LAAS) : lerasle@laas.fr

- Isabelle Ferrané (IRIT) : ferrane@irit.fr