Plant transcriptional responses to explosives as revealed by \u3cem\u3eArabidopsis thaliana\u3c/em\u3e microarrays and its application in phytoremediation and phytosensing

This research focused on understanding genetic responses of plants to explosives, which is necessary to produce plants to detect and clean soil and water contaminated with toxic explosive compounds. The first study used microarray technology to reveal transcriptional changes in the model plant Arabidopsis thaliana exposed to the explosive compounds RDX (hexahydro-1,3,5-trinitro-1,3,5-triazine; Royal Demolition Explosive or Research Department Explosive) and TNT (2,4,6-trinitrotoluene). This study yielded a list of genes up- and downregulated by explosive compounds, which can be potentially used for phytoremediation (remediation using plants) or phytosensing (detection using plants) of explosive compounds. The second study presented biotechnology tools to enhance phytosensing that might have application in not only explosives phytosensing but also sensing of other contaminants or important biological agents. This study addressed the problem of low detectable levels of reporter gene signal from a phytosensor and the results suggest the potential use of a site-specific recombination system to amplify the reporter gene signal. The final study addressed microarray data analysis and best practices for statistical analysis of microarray data. Standard parametric approaches for microarray analysis can be very conservative, indicating no unusable information from expensive microarray experiments. A nonparametric method of analysis on a variety of microarray datasets proved to be effective in providing reliable and useful information, when the standard parametric approach used was too conservative

Solutions de localisation des systèmes mobiles de cartographie en environnements structurés

Automated localization is an important functionality for Mobile Mapping Systems (MMS). This thesis presents complimentary solutions to the current localization methods used in a terrestrial MMS, using GPS receivers and Inertial Measurement Units (IMU). A smoothing-based post-mission processing improves the 3D maps generated by MMS. However, this approach is still insufficient, when exposed to slowly varying input sensor errors. The thesis proposes an alternative localization method using 2D laser scanners. The proposed laser odometry approach uses planar landmarks in manmade environments, to detect and compute the transformation of the mobile platform. Unlike Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique, used in indoor robotic navigation, the relative 3D transformation is computed without using a map, but by exploiting the time invariant properties of the extracted features. A new Divide & Conquer (D&C) approach is proposed to simplify the computation, involving both transformation and Data Association.La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS et des centrales à inertie (Inertial Measurement Units, IMU). Un post-traitement, par lissage des données, permet d'améliorer les cartes 3D générées par un MMS. Cette approche est cependant insuffisante pour corriger les erreurs à variations lentes des capteurs. La présente thèse propose une technique de localisation alternative, fondée sur des scanners 2D à lasers. La méthode présentée ici, d'odométrie par laser, utilise des repères plans, qui sont fréquents dans les environnements créés par l'Homme : ces repères fixes permettent de déterminer le déplacement opéré par la plateforme mobile. Contrairement à la technique du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), utilisée pour la navigation des robots à l'intérieur d'un bâtiment, la transformation 3D est calculée sans avoir recours à une carte préétablie, mais en exploitant des propriétés invariantes des caractéristiques extraites de l'environnement. Nous proposons une approche par "division pour régner" (divide and conquer, D&C) qui simplifie les tâches d'association des repères (data association, DA) et de reconstruction du mouvement

Solutions de localisation des systèmes mobiles de cartographie en environnements structurés

La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS et des centrales à inertie (Inertial Measurement Units, IMU). Un post-traitement, par lissage des données, permet d'améliorer les cartes 3D générées par un MMS. Cette approche est cependant insuffisante pour corriger les erreurs à variations lentes des capteurs. La présente thèse propose une technique de localisation alternative, fondée sur des scanners 2D à lasers. La méthode présentée ici, d'odométrie par laser, utilise des repères plans, qui sont fréquents dans les environnements créés par l'Homme : ces repères fixes permettent de déterminer le déplacement opéré par la plateforme mobile. Contrairement à la technique du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), utilisée pour la navigation des robots à l'intérieur d'un bâtiment, la transformation 3D est calculée sans avoir recours à une carte préétablie, mais en exploitant des propriétés invariantes des caractéristiques extraites de l'environnement. Nous proposons une approche par "division pour régner" (divide and conquer, D&C) qui simplifie les tâches d'association des repères (data association, DA) et de reconstruction du mouvement.PARIS-MINES ParisTech (751062310) / SudocSudocFranceF

Localization for Mobile Mapping Systems: Experimental results, analysis and post-processing improvements

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Odometry from Planar landmarks

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Planar landmark detection using a specific arrangement of laser scanners

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Localisation for Mobile Mapping Systems

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