Déploiement optimal de réseaux de capteurs dans des environnements intérieurs en support à la navigation des personnes à mobilité réduite

La participation sociale des personnes ayant une incapacité (PAI) est l'un des enjeux majeurs de notre société. La participation sociale des PAI est influencée par les résultats des interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (physiques et sociaux). L'une des activités quotidiennes les plus importantes en milieu urbain est la mobilité, ce qui est fondamental pour la participation sociale des PAI. L'environnement urbain est composé des infrastructures et des services principalement conçus pour les personnes sans incapacités et ne prend pas en compte les besoins spécifiques des PAI. Dans ce contexte, la conception et le développement des environnements intelligents peuvent contribuer à une meilleure mobilité et participation sociale des PAI grâce à l'avancement récent de technologie de l'information et de télécommunication ainsi que de réseaux de capteurs. Cependant, le déploiement de réseaux de capteurs en tant que technologie d'assistance pour améliorer la mobilité des personnes n'est conçu que sur la base des modèles trop simplistes de l'environnement physique. Bien que des approches de déploiement de réseaux de capteurs aient été développées ces dernières années, la plupart d'entre elles ont considéré le modèle simple des capteurs (cercle ou sphérique dans le meilleur des cas) et l'environnement 2D, (sans obstacle), indépendamment des besoins des PAI lors de leur mobilité. À cet égard, l'objectif global de cette thèse est le déploiement optimal de réseau de capteurs dans un environnement intérieur pour améliorer l'efficacité de la mobilité des personnes à mobilité réduite (PMR). Plus spécifiquement, nous sommes intéressés à la mobilité des personnes utilisatrices de fauteuil roulant manuel. Pour atteindre cet objectif global, trois objectifs spécifiques sont identifiés. Premièrement, nous proposons un cadre conceptuel pour l'évaluation de la lisibilité de l'environnement intérieur pour les PMR, afin de déterminer la méthode appropriée pour évaluer les interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (par exemple, pentes, rampes, marches, etc.). Deuxièmement, nous développons un algorithme d'optimisation locale basé sur la structure Voronoi 3D pour le déploiement de capteurs dans l'environnement intérieur 3D pour s'attaquer à la complexité de la structure de l'environnement intérieur (par exemple, différentes hauteurs de plafonds) afin de maximiser la couverture du réseau. Troisièmement, pour aider la mobilité des PMR, nous développons un algorithme d'optimisation ciblé pour le déploiement de capteurs multi-types dans l'environnement intérieur en tenant compte du cadre d'évaluation de la lisibilité pour les PMR. La question la plus importante de cette recherche est la suivante : quels sont les emplacements optimaux pour un ensemble des capteurs pour le positionnement et le guidage des PMR dans l'environnement intérieur complexe 3D. Pour répondre à cette question, les informations sur les caractéristiques des capteurs, les éléments environnementaux et la lisibilité des PMR ont été intégrés dans les algorithmes d'optimisation locale pour le déploiement de réseaux de capteurs multi-types, afin d'améliorer la couverture du réseau et d'aider efficacement les PMR lors de leur mobilité. Dans ce processus, le diagramme de Voronoi 3D, en tant que structure géométrique, est utilisé pour optimiser l'emplacement des capteurs en fonction des caractéristiques des capteurs, des éléments environnementaux et de la lisibilité des PMR. L'optimisation locale proposée a été mise en œuvre et testée avec plusieurs scénarios au Centre des congrès de Québec. La comparaison des résultats obtenus avec ceux des autres algorithmes démontre une plus grande efficacité de l'approche proposée dans cette recherche.Social participation of people with disabilities (PWD) is one of the challenging problems in our society. Social participation of PWD is influenced by results from the interactions between personal characteristics and the physical and social environments. One of the most significant daily activities in the urban environment is mobility which impacts on the social participation of PWD. The urban environment includes infrastructure and services are mostly designed for people without any disability and does not consider the specific needs of PWD. In this context, the design and development of intelligent environments can contribute to better mobility and social participation of PWD by leveraging the recent advancement in information and telecommunications technologies as well as sensor networks. Sensor networks, as an assistive technology for improving the mobility of people are generally designed based on the simplistic models of physical environment. Although sensor networks deployment approaches have been developed in recent years, the majority of them have considered the simple model of sensors (circle or spherical in the best case) and the environment (2D, without obstacles) regardless of the PWD needs during their mobility. In this regard, the global objective of this thesis is the determination of the position and type of sensors to enhance the efficiency of the people with motor disabilities (PWMD) mobility. We are more specifically interested in the mobility of people using manual wheelchair. To achieve this global objective, three specific objectives are demarcated. First, a framework is developed for legibility assessment of the indoor environment for PWMD to determine the appropriate method to evaluate the interactions between personal factors with environmental factors (e.g. slops, ramps, steps, etc.). Then, a local optimization algorithm based on 3D Voronoi structure for sensor deployment in the 3D indoor environment is developed to tackle the complexity of structure of indoor environment (e.g., various ceilings' height) to maximize the network coverage. Next, a purpose-oriented optimization algorithm for multi-type sensor deployment in the indoor environment to help the PWMD mobility is developed with consideration of the legibility assessment framework for PWMD. In this thesis, the most important question of this research is where the optimal places of sensors are for efficient guidance of the PWMD in their mobility in 3D complex indoor environments. To answer this question, the information of sensors characteristics, environmental elements and legibility of PWMD have been integrated into the local optimization algorithms for multi-type sensor networks deployment to enhance the network coverage as well as efficiently help the PWMD during their mobility. In this process, Voronoi diagram as a geometrical structure is used to change the sensors' location based on the sensor characteristics, environmental elements and legibility of PWMD. The proposed local optimization is implemented and tested for several scenarios in Quebec City Convention Centre. The obtained results show that these integration in our approach enhance its effectiveness compared to the existing methods

Modélisation et interpolation spatiale 3D pour l'étude de l'écosystème pélagique marin

En raison de la nature dynamique et volumétrique de l'écosystème marin pélagique, sa modélisation spatiale constitue un défi important. La représentation conventionnelle des phénomènes de ce milieu s’effectue par des coupes statiques verticales ou horizontales dans un environnement bidimensionnel (2D). Cependant, comme le démontre ce mémoire, l'étude de l'écosystème marin peut être grandement améliorée grâce à la modélisation spatiale tridimensionnelle (3D). L’apport principal de cette étude est d’avoir démontré le potentiel et la pertinence de la modélisation spatiale 3D pour l’environnement pélagique marin. Cette étude confirme que les outils émergents de visualisation scientifique dans le domaine de la modélisation géologique peuvent servir à améliorer l’étude de cet écosystème. Elle permet également de combler une lacune importante identifiée dans la littérature scientifique en examinant la performance des méthodes d’interpolation spatiale 3D. L’interpolation spatiale est une étape essentielle de la modélisation spatiale 3D des phénomènes continus (p.ex. salinité, température, etc.), mais aucune étude n’avait encore évalué son efficacité pour l’environnement pélagique marin. Il s’agit donc d’un pas important vers le développement d’un système d’information géographique (SIG) marin 3D complet. Les avantages de migrer vers une modélisation spatiale 3D sont discutés dans le contexte de la campagne océanographique ArcticNet-Malina, réalisée dans la mer de Beaufort (Arctique canadien) en 2009. Des représentations spatiales 3D basées sur une stratégie d’interpolation 3D robuste et optimale de cinq variables pélagiques marines (température, concentration en chlorophylle a, coefficient d’atténuation particulaire, distribution des eaux de l'halocline supérieure et flux vertical de carbone organique particulaire) sont présentées et leurs valeurs écologiques sont discutées.Spatial modeling of the marine pelagic ecosystem is challenging due to its dynamic and volumetric nature. Consequently, conventional oceanographic spatial analysis of this environment is in a 2D environment, limited to static cutting planes in horizontal and vertical sections to present various phenomena. However, the study of the marine pelagic ecosystem can benefit from 3D spatial modeling. The main contribution of this study is to show that recent advances in 3D spatial modeling tools developed primarily for geological modeling can be exploited to extend the usual interpretation of marine pelagic phenomena from a 2D to a 3D environment. This study also fills a major gap identified in the literature by examining the performance of 3D spatial interpolation methods. Such interpolation is an essential step in 3D spatial modeling of continuous phenomena (eg, salinity, temperature, etc.), but no study has yet evaluated its performance for the marine pelagic environment. Accordingly, this study constitutes an important step towards the development of a complete 3D marine GIS. The benefits of migrating to a 3D spatial modeling of the marine environment are discussed in the context of the oceanographic campaign ArcticNet-Malina, conducted in the Beaufort Sea (Canadian Arctic) in 2009. 3D spatial representations based on a robust and optimal 3D interpolation strategy for five pelagic variables (temperature, chlorophyll a, particulate attenuation coefficient, distribution of upper halocline water mass and vertical flux of particulate organic carbon) of the ArcticNet-Malina campaign are presented and their ecological values are discussed

Unconventional phase transitions in random systems

In this thesis we study the effects of different types of disorder and quasiperiodic modulations on quantum, classical and nonequilibrium phase transitions. After a brief introduction, we examine the effect of topological disorder on phase transitions and explain a host of violations of the Harris and Imry-Ma criteria that predict the fate of disordered phase transitions. We identify a class of random and quasiperiodic lattices in which a topological constraint introduces strong anticorrelations leading to modifications of the Harris and Imry-Ma criteria for such lattices. We investigate whether or not the Imry-Ma criterion, that predicts that random field disorder destroys phase transitions in equilibrium systems in sufficiently low dimensions, also holds for nonequilibrium phase transitions. We find that the Imry-Ma criterion does not apply to a prototypical absorbing state nonequilibrium transition. In addition, we study the effect of disorder with long-range spatial correlations on the absorbing state phase transition in the contact process. Most importantly, we find that long-range correlations enhance the Griffiths singularities and change the universality class of the transition. We also investigate the absorbing state phase transition of the contact process with quasiperiodic transition rates using a real-space renormalization group which yields a complete theory of the resulting exotic infinite-modulation critical point. Moreover, we study the effect of quenched disorder on a randomly layered Heisenberg magnet by means of a large-scale Monte-Carlo simulations. We find that the transition follows the infinite-randomness critical point scenario. Finally, we investigate the effect of quenched disorder on the first-order phase transition in the N-color quantum Ashkin-Teller model by means of strong-disorder renormalization group theory. We find that disorder rounds the first-order quantum phase transition in agreement with quantum version of the Imry-Ma criterion --Abstract, page v

Survey of Image Processing Techniques for Brain Pathology Diagnosis: Challenges and Opportunities

In recent years, a number of new products introduced to the global market combine intelligent robotics, artificial intelligence and smart interfaces to provide powerful tools to support professional decision making. However, while brain disease diagnosis from the brain scan images is supported by imaging robotics, the data analysis to form a medical diagnosis is performed solely by highly trained medical professionals. Recent advances in medical imaging techniques, artificial intelligence, machine learning and computer vision present new opportunities to build intelligent decision support tools to aid the diagnostic process, increase the disease detection accuracy, reduce error, automate the monitoring of patient's recovery, and discover new knowledge about the disease cause and its treatment. This article introduces the topic of medical diagnosis of brain diseases from the MRI based images. We describe existing, multi-modal imaging techniques of the brain's soft tissue and describe in detail how are the resulting images are analyzed by a radiologist to form a diagnosis. Several comparisons between the best results of classifying natural scenes and medical image analysis illustrate the challenges of applying existing image processing techniques to the medical image analysis domain. The survey of medical image processing methods also identified several knowledge gaps, the need for automation of image processing analysis, and the identification of the brain structures in the medical images that differentiate healthy tissue from a pathology. This survey is grounded in the cases of brain tumor analysis and the traumatic brain injury diagnoses, as these two case studies illustrate the vastly different approaches needed to define, extract, and synthesize meaningful information from multiple MRI image sets for a diagnosis. Finally, the article summarizes artificial intelligence frameworks that are built as multi-stage, hybrid, hierarchical information processing work-flows and the benefits of applying these models for medical diagnosis to build intelligent physician's aids with knowledge transparency, expert knowledge embedding, and increased analytical quality

Collection of abstracts of the 24th European Workshop on Computational Geometry

International audienceThe 24th European Workshop on Computational Geomety (EuroCG'08) was held at INRIA Nancy - Grand Est & LORIA on March 18-20, 2008. The present collection of abstracts contains the 63 scientific contributions as well as three invited talks presented at the workshop