Collision detection between robots moving along specified trajectories

An algorithm to detect collisions between robots moving along given trajectories is presented. The method is a combination of the adaptive dynamic collision checking developed by Schwarzer et al. and Lin and Canny's algorithm, which computes efficiently the distance between two polyhedra. The resulting algorithm is part of a global model that computes the optimal task assignment, sequencing and kinodynamic motion planning in a robotic work-cell

Collision detection between robots moving along specified trajectories

An algorithm to detect collisions between robots moving along given trajectories is presented. The method is a combination of the adaptive dynamic collision checking developed by Schwarzer et al. and Lin and Cannys algorithm, which computes efficiently the distance between two polyhedra. The resulting algorithm is part of a global model that computes the optimal task assignment, sequencing and kinodynamic motion planning in a robotic work-cell

Mathematical modeling and numerical simulation of a bioreactor landfill using Feel++

In this paper, we propose a mathematical model to describe the functioning of a bioreactor landfill, that is a waste management facility in which biodegradable waste is used to generate methane. The simulation of a bioreactor landfill is a very complex multiphysics problem in which bacteria catalyze a chemical reaction that starting from organic carbon leads to the production of methane, carbon dioxide and water. The resulting model features a heat equation coupled with a non-linear reaction equation describing the chemical phenomena under analysis and several advection and advection-diffusion equations modeling multiphase flows inside a porous environment representing the biodegradable waste. A framework for the approximation of the model is implemented using Feel++, a C++ open-source library to solve Partial Differential Equations. Some heuristic considerations on the quantitative values of the parameters in the model are discussed and preliminary numerical simulations are presented

Optimal transport for data assimilation

National audienceApplying optimal transport to data assimilation can be natural in the case where data are images for example. Indeed, optimal transport theory introduces the so-called Wasserstein distance which can be useful to compare images, and it may be more natural than using classical euclidean distances.The interesting points, as well as the methodology, the technical difficulties and some results of applying optimal transport to data assimilation are presented here

Optimal Transportation for Data Assimilation

International audienceWe present here how 4DVar data assimilation can be performed with the Wasserstein distance. Some results are shown

Transport optimal pour l'assimilation de données images

Forecasting of a physical system is computed by the help of a mathematical model. This model needs to be initialized by the state of the system at initial time. But this state is not directly measurable and data assimilation techniques are generally used to estimate it. They combine all sources of information such as observations (that may be sparse in time and space and potentially include errors), previous forecasts, the model equations and error statistics. The main idea of data assimilation techniques is to find an initial state accounting for the different sources of informations. Such techniques are widely used in meteorology, where data and particularly images are more and more numerous due to the increasing number of satellites and other sources of measurements. This, coupled with developments of meteorological models, have led to an ever-increasing quality of the forecast.Spatial consistency is one specificity of images. For example, human eyes are able to notice structures in an image. However, classical methods of data assimilation do not handle such structures because they take only into account the values of each pixel separately. In some cases it leads to a bad initial condition. To tackle this problem, we proposed to change the representation of an image: images are considered here as elements of the Wasserstein space endowed with the Wasserstein distance coming from the optimal transport theory. In this space, what matters is the positions of the different structures.This thesis presents a data assimilation technique based on this Wasserstein distance. This technique and its numerical procedure are first described, then experiments are carried out and results shown. In particularly, it appears that this technique was able to give an analysis of corrected position.Pour prédire l'évolution d'un système physique, nous avons besoin d'initialiser le modèle mathématique le représentant, donc d'estimer la valeur de l'état du système au temps initial. Cet état n'est généralement pas directement mesurable car souvent trop complexe. En revanche, nous disposons d'informations du système, prises à des temps différents, incomplètes, mais aussi entachées d'erreurs, telles des observations, de précédentes estimations, etc. Combiner ces différentes informations partielles et imparfaites pour estimer la valeur de l'état fait appel à des méthodes d'assimilation de données dont l'idée est de trouver un état initial proche de toutes les informations. Ces méthodes sont très utilisées en météorologie. Nous nous intéressons dans cette thèse à l'assimilation d'images, images qui sont de plus en plus utilisées en tant qu'observations. La spécificité de ces images est leur cohérence spatiale, l'oeil humain peut en effet percevoir des structures dans les images que les méthodes classiques d'assimilation ne considèrent généralement pas. Elles ne tiennent compte que des valeurs de chaque pixel, ce qui résulte dans certains cas à des problèmes d'amplitude dans l'état initial estimé. Pour résoudre ce problème, nous proposons de changer d'espace de représentation des données : nous plaçons les données dans un espace de Wasserstein où la position des différentes structures compte. Cet espace, équipé d'une distance de Wasserstein, est issue de la théorie du transport optimal et trouve beaucoup d'applications en imagerie notamment.Dans ce travail nous proposons une méthode d'assimilation variationnelle de données basée sur cette distance de Wasserstein. Nous la présentons ici, ainsi que les algorithmes numériques liés et des expériences montrant ses spécificités. Nous verrons dans les résultats comment elle permet de corriger ce qu'on appelle erreurs de position

Optimal transportation for images data assimilation

Pour prédire l'évolution d'un système physique, nous avons besoin d'initialiser le modèle mathématique le représentant, donc d'estimer la valeur de l'état du système au temps initial. Cet état n'est généralement pas directement mesurable car souvent trop complexe. En revanche, nous disposons d'informations du système, prises à des temps différents, incomplètes, mais aussi entachées d'erreurs, telles des observations, de précédentes estimations, etc. Combiner ces différentes informations partielles et imparfaites pour estimer la valeur de l'état fait appel à des méthodes d'assimilation de données dont l'idée est de trouver un état initial proche de toutes les informations. Ces méthodes sont très utilisées en météorologie. Nous nous intéressons dans cette thèse à l'assimilation d'images, images qui sont de plus en plus utilisées en tant qu'observations. La spécificité de ces images est leur cohérence spatiale, l'oeil humain peut en effet percevoir des structures dans les images que les méthodes classiques d'assimilation ne considèrent généralement pas. Elles ne tiennent compte que des valeurs de chaque pixel, ce qui résulte dans certains cas à des problèmes d'amplitude dans l'état initial estimé. Pour résoudre ce problème, nous proposons de changer d'espace de représentation des données : nous plaçons les données dans un espace de Wasserstein où la position des différentes structures compte. Cet espace, équipé d'une distance de Wasserstein, est issue de la théorie du transport optimal et trouve beaucoup d'applications en imagerie notamment.Dans ce travail nous proposons une méthode d'assimilation variationnelle de données basée sur cette distance de Wasserstein. Nous la présentons ici, ainsi que les algorithmes numériques liés et des expériences montrant ses spécificités. Nous verrons dans les résultats comment elle permet de corriger ce qu'on appelle erreurs de position.Forecasting of a physical system is computed by the help of a mathematical model. This model needs to be initialized by the state of the system at initial time. But this state is not directly measurable and data assimilation techniques are generally used to estimate it. They combine all sources of information such as observations (that may be sparse in time and space and potentially include errors), previous forecasts, the model equations and error statistics. The main idea of data assimilation techniques is to find an initial state accounting for the different sources of informations. Such techniques are widely used in meteorology, where data and particularly images are more and more numerous due to the increasing number of satellites and other sources of measurements. This, coupled with developments of meteorological models, have led to an ever-increasing quality of the forecast.Spatial consistency is one specificity of images. For example, human eyes are able to notice structures in an image. However, classical methods of data assimilation do not handle such structures because they take only into account the values of each pixel separately. In some cases it leads to a bad initial condition. To tackle this problem, we proposed to change the representation of an image: images are considered here as elements of the Wasserstein space endowed with the Wasserstein distance coming from the optimal transport theory. In this space, what matters is the positions of the different structures.This thesis presents a data assimilation technique based on this Wasserstein distance. This technique and its numerical procedure are first described, then experiments are carried out and results shown. In particularly, it appears that this technique was able to give an analysis of corrected position

Optimal transport for variational data assimilation

International audienceUsually data assimilation methods evaluate observation-model misfits using weighted L2 distances. However it is not well suited when observed features are present in the model with position error. In this context, the Wasserstein distance stemming from optimal transport theory is more relevant. This paper proposes to adapt variational data assimilation to the use of such a measure. It provides a short introduction to optimal transport theory and discusses the importance of a proper choice of scalar product to compute the cost function gradient. It also extends the discussion to the way the descent is performed within the minimisation process. These algorithmic changes are tested on a non-linear shallow-water model, leading to the conclusion that optimal transportbased data assimilation seems to be promising to capture position errors in the model trajectory.Les méthodes d'assimilation de données variationnelle permettent d'estimer une condition initiale d'un modèle à l'aide d'observations. Cette estimation passe nécessairement par la comparaison de la sortie du modèle et des observations. Généralement, on utilise une distance Euclidienne pour la comparaison. Dans ce papier nous utilisons une autre distance pour comparer des données denses en espace : la distance de Wasserstein, issue du transport optimal. On développe une méthode d'assimilation de données variationnelle à l'aide de cette distance, qui montre des résultats convaincants sur des premiers exemples. Elle permet notamment de conserver les propriétés géométriques des données

Application of optimal transport to data assimilation

International audienceWe explain here how to use Wasserstein distance in order to perform images data assimilation

Utilisation du transport optimal pour l'assimilation de données

National audienceOn décrit ici comment on utilise la distance de Wasserstein issue du transport optimal pour réaliser de l'assimilation de données images