Controlling a drone: Comparison between a based model method and a fuzzy inference system

International audienceThe work describes an automatically on-line self-tunable fuzzy inference system (STFIS) of a new configuration of mini-flying called XSF (X4 Stationnary Flyer) drone. A fuzzy controller based on on-line optimization of a zero order Takagi-Sugeno fuzzy inference system (FIS) by a back propagation-like algorithm is successfully applied. It is used to minimize a cost function that is made up of a quadratic error term and a weight decay term that prevents an excessive growth of parameters. Thus, we carried out control for the continuation of simple trajectories such as the follow-up of straight lines, and complex (half circle, corner, and helicoidal) by using the STFIS technique. This permits to prove the effectiveness of the proposed control law. Simulation results and a comparison with a static feedback linearization controller (SFL) are presented and discussed. We studied the robustness of the two controllers used in the presence of disturbances. We presented two types of disturbances, the case of a breakdown of an engine as well as a gust of wind

Un algorithme pour la planification de trajectoire basé sur le calcul ensembliste

National audienceNous proposons dans cet article une solution originale et garantie à la "planification de trajectoire" en utilisant une approche ensembliste. Le système est capable de traiter des tâches compliquées dans un environnement encombré d'obstacles, avec pour seule entrée la géométrie de l'e nvironnement, un point de départ et un point d'arrivée. La tâche de planification est résolue en combinant le calcul par intervalle et la théorie des graphes. La méthode est illustrée sur un cas idéalisé dans lequel le robot est choisi circulaire et les obstacles composés de figures géométriques simples

Identication of fuzzy function via interval analysis

22 pages, accepté Reliable ComputingA number of techniques have been introduced to construct fuzzy models from measured data. One of the most common is the use of mathematical parametric models. In this paper, a new approach based on interval analysis is proposed to compute guaranteed estimates of suitable characteristics of the set of all values of the fuzzy parameter vector such that the error between experimental data and the model outputs belongs to some predefined feasible set. Subpavings consisting of boxes with nonzero width are used to encompass all the acceptable values of the parameter vector. The problem of estimating the parameters of the model is viewed as one of set inversion, which is solved in an approximate but guaranteed way with the tools of interval analysis. The estimation task is formulated here as a constrained optimization problem. Our approach emphasizes the use of interval mathematics for fuzzy representation, which is especially suited to nonlinear models, a situation where most available methods fail to provide any guarantee on the results. An algorithm is proposed, which makes it possible to obtain all fuzzy parameter vectors that are consistent with the data. Properties of this algorithm are established and illustrated on a simple example

Image Retrieval System in Heterogeneous Database

Non

Description et classification des masses mammaires pour le diagnostic du cancer du sein

Le diagnostic assisté par ordinateur du cancer du sein devient de plus en plus une nécessité vu la croissance exponentielle du nombre de mammographies effectuées chaque année. En particulier, le diagnostic des masses mammaires et leur classification suscitent actuellement un grand intérêt. En effet, la complexité des formes traitées et la difficulté rencontrée afin de les discerner nécessitent l'usage de descripteurs appropriés. Dans ce travail, des méthodes de caractérisation adaptées aux pathologies mammaires sont proposées ainsi que l'étude de différentes méthodes de classification est abordée. Afin de pouvoir analyser les formes des masses, une étude concernant les différentes techniques de segmentation est réalisée. Cette étude nous a permis de nous orienter vers le modèle du level set basé sur la minimisation de l'énergie de la région évolutive. Une fois les images sont segmentées, une étude des différents descripteurs proposés dans la littérature est menée. Cependant, ces propositions présentent certaines limites telles que la sensibilité au bruit, la non invariance aux transformations géométriques et la description générale et imprécise des lésions. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau descripteur intitulé les points terminaux du squelette (SEP) afin de caractériser les spiculations du contour des masses tout en respectant l'invariance à l'échelle. Un deuxième descripteur nommé la sélection des protubérances (PS) est proposé. Il assure de même le critère d'invariance et la description précise de la rugosité du contour. Toutefois, le SEP et le PS sont sensibles au bruit. Une troisième proposition intitulée le descripteur des masses spiculées (SMD) assurant une bonne robustesse au bruit est alors réalisée. Dans l'objectif de comparer différents descripteurs, une étude comparative entre différents classifieurs est effectuée. Les séparateurs à vaste marge (SVM) fournissent pour tous les descripteurs considérés le meilleur résultat de classification. Finalement, les descripteurs proposés ainsi que d'autres couramment utilisés dans le domaine du cancer du sein sont comparés afin de tester leur capacité à caractériser convenablement le contour des masses en question. La performance des trois descripteurs proposés et notamment le SMD est mise en évidence à travers les comparaisons effectuées.The computer-aided diagnosis of breast cancer is becoming increasingly a necessity given the exponential growth of performed mammograms. In particular, the breast mass diagnosis and classification arouse nowadays a great interest. Indeed, the complexity of processed forms and the difficulty to distinguish between them require the use of appropriate descriptors. In this work, characterization methods suitable for breast pathologies are proposed and the study of different classification methods is addressed. In order to analyze the mass shapes, a study about the different segmentation techniques in the context of breast mass detection is achieved. This study allows to adopt the level set model based on minimization of region-scalable fitting energy. Once the images are segmented, a study of various descriptors proposed inthe literature is conducted. Nevertheless, these proposals have some limitations such as sensitivity to noise, non invariance to geometric transformations and imprecise and general description of lesions. In this context, we propose a novel descriptor entitled the Skeleton End Points descriptor (SEP) in order to better characterize spiculations in mass contour while respecting the scale invariance. A second descriptor named the Protuberance Selection (PS) is proposed. It ensures also the same invariance criterion and the accurate description of the contour roughness. However, SEP and PS proposals are sensitive to noise. A third proposal entitled Spiculated Mass Descriptor (SMD) which has good robustness to noise is then carried out. In order to compare different descriptors, a comparative study between different classifiers is performed. The Support Vector Machine (SVM) provides for all considered descriptors the best classification result. Finally, the proposed descriptors and others commonly used in the breast cancer field are compared to test their ability to characterize the considered mass contours.EVRY-Bib. électronique (912289901) / SudocSudocFranceF

Advanced hybrid tracking through neural network regression

International audienceWe present an optical-haptic tracking system suitable for augmented and virtual reality applications. The paper addresses tow issues of such system. The first one concerns the calibration method that can be used to calibrate the force feedback device: SPIDAR. The second contribution is about the development of a hybrid tracking system. The proposed hybridization aims to provide both accurate and interrupted position data

Caracterisation electronique d'interfaces profondes Al/InP

SIGLEINIST T 77187 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

A Nonparametric Pooling Operator Capable of Texture Extraction

International audienceMuch of Convolutional neural networks (CNNs)’s profound success lies in translation invariance. The other part lies in the almost infinite ways of arranging the layers of the neural network to make decisions in particular in computer vision problems, taking into account the whole image. This work proposes an alternative way to extend the pooling function, we named rank-order pooling, capable of extracting texture descriptors from images. Efforts to improve pooling layers or replace-add their functionality to other CNN layers is still an active area of research despite already a quite long history of architecture. Rank-order clustering is non-parametric, independent of geometric layout or image region sizes, and can therefore better tolerate rotations. Many related metrics are available for rank aggregation. In this article we present the properties of some of these metrics, their concordance indices and how they contribute to the efficiency of this new pooling operator

Un planificateur de trajectoire basé sur le calcul par intervalle

National audienc

Interaction robot/environnement dans le cadre de la psychologie écologique. Implémentation des affordances

Comment un robot peut-il estimer si une tâche est réalisable ou pas dans un envi ronnement donné ? De nombreux travaux en robotique s'appuient pour répondre sur les affordances de la psychologie écologique. Apprendre quelles sont les actions permises nécessite selon nous d'apprendre les relations de dépendances locales et globales entre capteurs et effecteurs au cours de l'action. Pour cela nous assimilons le robot à un réseau sensorimoteur aléatoire, et pour représenter son activité nous introduisons des mesures de dépendance probabilist es et statistiques. Celles-ci nous permettent de construire des matrices, graphes et complexes simpliciaux aléatoires dont nous étudions les propriétés spectrales, topologiques et homologiques. Puis nous vérifions expérimentalement l'intérêt des outils proposés à l'aide d'un robot mobile simulé, autour de la capacité de pousser les objets de l'environnement, dans le cadre de tâches de classification supervisée et non supervisée.How can a robot estimate if a task can be carried on or not in a given environment ? Several works rely on affordances, borrowed from ecological psychology, to answer. In our view, to learn allowed actions requires to learn local and global dependence between sensors and effectors while the robot is active. To do so we identify the robot to a random sensorimotor network. In order to represent its activity we use probabilistic and statistical dependence measure. They make it possible to build matrices, graphs and simplicial complexes, then to study their spectral, topological and homological properties. Lastly the interest of these tools is assessed thanks to a simulated wheeled robot whose task is to achieve supervised and unsupervised classification of objects that allow pushability, or that don't.EVRY-BU (912282101) / SudocSudocFranceF