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LABELLISATION le 13 novembre 2018 PAR LE POLE AEROSPACE VALLEY DU PROJET STRUCTURANT

 Terrain d’expérimentations 

pour véhicules autonomes, connectés 

sur le campus de l’Université Toulouse III Paul Sabatier

Plaquette autOCampus novembre 2018

 

Visiting French professor Paul Sabatier on 'smart city' Wollongong

A visiting senior professor form the University of Toulouse III Paul Sabatier in France is impressed with smart city Wollongong, its university and SMART Infrastructure Facility.

Marie-Pierre Gleizes spent two weeks seeing how the University of Wollongong and SMART do things.

https://www.illawarramercury.com.au/story/5802164/french-professor-loves-smart-wollongong/

Réunion du lancement du comité de filière « véhicule autonome et connecté » - 5 octobre 2018

La réunion s'est tenue dans les locaux de SW Labs.

https://www.agence-adocc.com/presse/communique-de-presse-sri-mission-pour-une-filiere-vehicule-autonome-et-connecte/

Interaction avec des Données Numériques Intégrées au Monde Physique : Application aux Maquettes d’Architecture

Les données sont aujourd’hui omniprésentes dans notre quotidien. Le projet neOCampus a pour but d’offrir de nouveaux services aux usagers d’un campus en exploitant des données de différentes natures (température, consommation, nombre de personnes, bruit, luminosité, etc.) et captées en continu dans toutes les salles du campus de l’Université. Toutefois une telle quantité de données est, pour l’utilisateur novice, complexe à analyser, comprendre et manipuler. Il est donc nécessaire de concevoir, d’implémenter et d’évaluer de nouvelles méthodes de visualisation et d’interaction avec ces données.

Ce projet explore l’apport potentiel de l’utilisation d’un support physique pour interagir avec ces données en entrée (contrôle et action de de l’utilisateur sur les données) et en sortie (rendu des données sur l’objet physique). En effet les données captées étant relatives à des bâtiments ou des dispositifs dans ces bâtiments, ancrer ces données dans un modèle physique représentant le lieu de collecte de la donnée doit permettre aux utilisateurs de mieux se projeter dans des données et donc de mieux les appréhender. On appelle cela la physicalisation interactive de données et l’on s’intéresse au développement de maquettes physiques interactives supports à l’exploration de données.

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Figure 1 : Visualisation de données de consommation énergétique sur des maquettes physiques

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce projet sont :

 Concevoir et développer un processus de construction d’une maquette physique interactive.

 Concevoir et étudier des techniques d’interaction sur maquette physique.

 Établir un environnement interactif pour augmenter une maquette physique.

Contacts

Florent.cabric@irit.fr, Marcos.serrano@irit.fr, Emmanuel.dubois@irit.fr

 

 

Exploration de données spatio-temporelles

Les données spatio-temporelles sont générées quotidiennement, que ce soit pour collecter la consommation énergétique d’un bâtiment ou tout simplement étudier la température des différentes salles de ce bâtiment. Face à des environnements de données aussi riches et complexes, il est important de définir ce qu’elles représentent. Ce type de données peut être décomposé en trois éléments clés : l’objet, qui est souvent l’entité clé, l’élément temporel, et le mouvement de cet objet dans l’espace à travers le temps. Les solutions explorées jusqu'ici pour manipuler ces données incluent généralement la souris 2D, les interfaces tangibles ou de l'interaction mid-air. Chacune d’entre elles présentent cependant des limitations ne permettant pas une manipulation optimale de ces données. Ainsi, il nous faut développer de nouveaux outils d’interactions pour faciliter l’exploration de ces données multidimensionnelles. Nous proposons donc une approche innovante couplant de l’interaction tangible, de la robotique et de la visualisation immersive pour faciliter ce processus.

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Figure 1 : Visualisation de données spatio-temporelles sur un parcours passant par les différents laboratoires partenaires de neOCampus

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

 D’élaborer une preuve de concept permettant d’interagir avec des données spatio-temporelles en combinant le concept de cube spatio-temporel et de robots tangibles

 De concevoir et développer un support d’interaction dynamique facilitant l’exploration et l’interprétation des données spatio-temporelles

Contacts

sabine.cassat@irit.fr, marcos.serrano@irit.fr, emmanuel.dubois@irit.fr

 

Refactorisation dynamique de mégadonnées pour l'optimisation des données de capteurs

Nous proposons un mécanisme qui permet de collecter et modéliser l'ensemble des données provenant des différents capteurs (température, humidité, luminosité, ...) disséminés sur le campus de l'université Paul Sabatier afin de faciliter l'exploitation, l'exploration et la visualisation des données. Ce mécanisme déverse les données dans une base MongoDB accessible via une API dédiée. Il permet d’intégrer des données hétérogènes de source et nature hétérogènes avec vélocité variable. De plus, notre mécanisme offre des facilités de transparence d’interrogation de données pour l’utilisateur. Les requêtes sont écrites à partir d’une connaissance minimale de la structure des données (un schéma existant). Le système de traitement de requêtes prend en compte automatiquement l’hétérogénéité structurelle des données réelles afin de retourner l’ensemble des résultats pertinents pour la requête même si le schéma des données est différent.

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Figure 1 : « Cycle de vie des données de capteur neOCampus »

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Modélisation et exploration des données big data produites par les capteurs de neOCampus.

 Développement des nouveaux modèles, méthodes et outils pour la refactorisation et l’exploration des données hétérogènes. 

 Etude des problèmes liés à l’intégration de données au niveau intra et/ou inter-systèmes NoSQL.

Contacts

hbenhama@irit.fr, canut@irit.fr, peninou@irit.fr, teste@irit.fr

 

AMAS4BigData : Analyse dynamique de grandes masses de données par Systèmes Multi-Agents Adaptatifs

Le campus intelligent ou la ville intelligente par le biais de ses capteurs fixes et mobiles (capteurs ambiants, objets intelligents et connectés) génère très rapidement de grandes masses de données liées à l’activité de ses usagers et de ses processus internes. Ces masses de données représentent une mine d’informations pertinentes pour mieux comprendre l’activité du campus et ainsi le gérer plus intelligemment dans le but d’assurer l’équilibre entre confort des usagers et empreinte écologique minimale.

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Figure 1 : « Réseau de relations de dynamique entre les capteurs neOCampus »

Objectifs scientifiques

L’objectif de cette thèse est concevoir une intelligence artificielle collective afin :

 d’analyser en temps réel les grandes masses de  données du campus,

 s’adapter en continu aux changements dans les données (contenu et structure)

 en respectant la vie privée et l’anonymat des usagers.

Contacts

elhadi.belghache@irit.fr, pierre.glize@irit.fr, jean-pierre.george@irit.fr

 

Conception de techniques d’interaction pour l’exploration de données spatiales dans des environnements immersifs

Le projet neOCampus vise à offrir de nouveaux services aux usagers du campus de l’université Paul Sabatier tout en réduisant l’empreinte écologique du campus. Ces deux objectifs passent par l’installation de capteurs sur le campus de l’université ainsi que le développement d’un environnement permettant la visualisation interactive des données géolocalisées fournies par ces capteurs.

Une des approches favorisant la visualisation de données spatialement distribuées est l’utilisation d’environnements immersifs. Ces environnements permettent à l’utilisateur de faire cohabiter des informations numériques ancrées géographiquement dans les environnements physiques. Ils améliorent la compréhension et l’exploration de données grâce à leurs capacités spatiales. 

Dans ce travail, nous proposons un nouveau paradigme d’interaction basé sur l’utilisation d’un dispositif à multiple degrés de libertés (DDL), supporté par le corps, pour interagir avec des visualisations immersives.

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Figure 1 : Utilisation d’une souris à plusieurs degrés de libertés sur le corps (support) pour l’interaction avec une visualisation immersive.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce travail sont :

 La réalisation d’un espace de conception pour le paradigme d’interaction proposé.

 L’évaluation de la stabilité du support d’interaction et du dispositif à multiple DDL.

 

Contacts

houssem.saidi@irit.fr, marcos.serrano@irit.fr, emmanuel.dubois@irit.fr

 

BiodiverCity, l’application de géolocalisation de la biodiversité sur les campus

L’application BiodiverCity est née de la collaboration du laboratoire ECOLAB (UMR 5245) et de l’IRIT (UMR 5505). L’objectif était de proposer un outil numérique qui pourrait être pris facilement en main par le grand public afin d’inciter tous les usagers à réaliser des observations géolocalisées de la biodiversité sur leur campus. Ce projet s’est rapidement associé au dispositif national d’observatoires participatifs Inventaire Fac’ (www.inventairefac.com). 

A l’heure actuelle, il apparaît plus que jamais primordial de conserver l’ensemble de la biodiversité vivante de nos régions, dans les milieux naturels comme dans les villes. Les campus universitaires se révèlent être des sites privilégiés pour mettre en œuvre des approches novatrices en matière de gestion de la biodiversité, notamment par le biais des inventaires.

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Figure 1 : « Densité d’observation et tracé des trames vertes et bleues sur le campus de Paul Sabatier, Toulouse 3 »

 

Objectifs scientifiques

 

Les objectifs de BiodiverCity sont :

➢ Localiser pour pouvoir ensuite cartographier précisément la biodiversité sur le campus

➢ Sensibiliser les usagers grâce à une démarche participative et pédagogique

➢ Améliorer la qualité de vie sur le campus en préservant son cadre naturel et sa richesse biologique

Mots clés

biodiversité, application, environnement, sciences participatives, localisation

 

Contacts

 

 

application.biodivercity@gmail.com, magali.gerino@univ-tlse3.fr, georges.da-costa@irit.fr 

 

 

Analyse du mouvement humain : départ d’un sprint

L’UPS lance la construction d’une nouvelle piste d’athlétisme et souhaite consacrer une partie du budget pour l’installation de dispositifs de mesure sur celle-ci dans le but de recueillir des informations. Par exemple, on souhaite mesurer le temps d’appui d'un pied sur le sol, les mouvements, trajectoires, vitesses ou accélérations de certaines parties du corps, le temps de réalisation d’une foulée, etc.

Jusqu’à maintenant on utilise un système VICON pour réaliser des mesures précises, mais le système est coûteux et long à mettre en place. L’objectif ici est d’étudier des moyens peu onéreux et simples d’utilisation permettant d’effectuer différentes mesures, et notamment évaluer les limites matérielles et logicielles. 

On s’intéresse donc à un dispositif capable d’extraire des informations pertinentes pour l’analyse du mouvement (par exemple la détection du squelette), que l’on expérimente en l’appliquant au cas des premières foulées d’un sprint en athlétisme.

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Exemple de squelette détecté sur un sujet en sprint

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

Étudier différents dispositifs (caméra Kinect, caméras vidéo)

Étudier différentes bibliothèques de détection du squelette

Étudier la mesure automatique de foulées au départ d’un sprint.

Contacts

alexandre.lemonnier@irit.fr, collet@irit.fr

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