Aide à la navigation pour les personnes handicapées : reconnaissance de trajets
Auteur / Autrice : | Régis Grasse |
Direction : | Alain Pruski, Yann Morère |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 05/10/2007 |
Etablissement(s) : | Metz |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LASC - Laboratoire d'Automatique humaine et de Sciences Comportementales - EA 3467 |
Jury : | Président / Présidente : Mohamed Slimane |
Examinateurs / Examinatrices : Guy Bourhis, Étienne Colle, Patrick Rives |
Mots clés
Résumé
Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l’aide à la navigation pour un fauteuil intelligent. Le but est de réaliser un système de reconnaissance et de suivi de trajets. Ce travail s’inscrit dans le projet VAHM qui utilise des fauteuils électriques du commerce sur lesquels ont été ajoutés une série de capteurs et un calculateur. Le VAHM utilise différents comportements (suivi de direction, suivi de mur, évitement d’obstacles,...) pour contrôler le fauteuil et pour réagir à l’environnement. On étudie, en premier lieu, la possibilité d’utiliser l’enchaînement des comportements du fauteuil pour modéliser et reconnaître un trajet en utilisant les MMC. Cette méthode montre ses limites en ce qui concerne la généralisation du modèle à des trajets non appris. Puis l’utilisation des MMC-MD est alors étudiée en intégrant, en plus des comportements, des données provenant des capteurs. Cependant les essais montrent que la reconnaissance est meilleure en utilisant uniquement les données provenant des capteurs. Ceci qui nous a conduit à n’utiliser que les données provenant des capteurs dans la suite du projet pour réaliser la reconnaissance. L’algorithme CONDENSATION est alors utilisé. Il possède de nombreux avantages dont celui de ne pas avoir besoin de modèle complexe puisque un seul trajet de référence est nécessaire pour réaliser la reconnaissance. Ces modèles de trajets sont ensuite mis dans un réseau bayésien pour faciliter les transitions d’un modèle à l’autre. La dernière partie du mémoire présente les résultats de la mise en œuvre de la reconnaissance en conditions réelles sur le fauteuil VAHM 3