Génération de terrain 3D à partir de données réelles, application à la simulation militaire
Auteur / Autrice : | Matis Ghiotto |
Direction : | Romain Raffin, Brett Desbenoit |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance en 2024 |
Etablissement(s) : | Aix-Marseille |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes |
Jury : | Président / Présidente : Jean pierre Jessel |
Examinateurs / Examinatrices : Romain Raffin, Thérèse Libourel, Brett Desbenoit | |
Rapporteur / Rapporteuse : Jean pierre Jessel, Thérèse Libourel |
Mots clés
Résumé
La génération de terrains 3D est une tâche complexe. En collaboration avec l'entreprise Sopra Steria nous nous concentrons sur la création de théâtres opérationnels, c'est à dire des environnements issus de lieux réels et s'intégrant à des simulations militaires. Nous proposons une méthode de génération permettant de réduire significativement les coûts en temps et en argent, ainsi que l'expertise requise pour la création de théâtres opérationnels. La distinction entre terrain et théâtre opérationnel est importante car, comme le présente l'état de l'art, la façon de générer un terrain dépend de sa finalité. A cause de cela, il est complexe de créer des méthodes de générations génériques. Pour adresser ce problème, nous proposons une structuration formelle des ressources à disposition et des besoins d'une instance spécifique de théâtre opérationnel. Cette approche descriptive peut ensuite être utilisée comme base à une génération prenant effectivement en compte les spécificités propres à chaque usage. Nous avons pu tester nos résultats dans le cadre de simulations opérationnelles d'envergure commerciale et sur des jeux de données divers à l'échelle de la France, montrant que notre modèle permet un gain effectif que ce soit sur les coûts ou sur l'expertise requise pour l'utiliser. Nous concluons en évoquant les limites de notre méthode et les problèmes de l'état de l'art qu'elle ne règle pas, telles que la difficulté à choisir des données sources adaptées. Nous proposons en ouverture des procédés à tester pour dépasser ces limitations et pour améliorer encore plus les points forts de notre méthode comme sa facilité d'utilisation ou son extensibilité.