Dynamiques territoriales et système de la mobilité : un modèle bayésien pour la Côte d'Azur

22 pagesLe système de la mobilité joue un rôle fondamental dans les dynamiques urbaines et territoriales. Dans le cas des espaces métropolitains méditerranéens, les impacts de ces dynamiques sont d'autant plus problématiques qu'ils ont lieu dans des milieux déjà fragilisés où l'espace est devenu une ressource rare. L'espace métropolitain azuréen est un très bon exemple de ces dynamiques et de ces contraintes : dans le cadre d'une forte croissance démographique et urbaine, la périurbanisation et la dépendance automobile se présentent aujourd'hui comme des enjeux importants dans un espace aux limites de la saturation. Dans cette contribution, la relation ville-transports-environnement sur la Côte d'Azur est analysée à l'aide de la technique des réseaux bayésiens. Après une brève introduction à la théorie des réseaux bayésiens, sera produit un modèle de fonctionnement de la relation ville-transports-environnement sur la Côte d'Azur, sous la forme d'un réseau bayésien constitué par 31 indicateurs territoriaux. Puis, le modèle trouvé est utilisé pour la mise en évidence de dynamiques territoriales bien déterminées, caractérisant les différents sous-espaces de la conurbation azuréenne et constituant des enjeux pour la durabilité de son développement

Dynamiques territoriales et système de la mobilité : un modèle bayésien pour la Côte d'Azur

22 pagesLe système de la mobilité joue un rôle fondamental dans les dynamiques urbaines et territoriales. Dans le cas des espaces métropolitains méditerranéens, les impacts de ces dynamiques sont d'autant plus problématiques qu'ils ont lieu dans des milieux déjà fragilisés où l'espace est devenu une ressource rare. L'espace métropolitain azuréen est un très bon exemple de ces dynamiques et de ces contraintes : dans le cadre d'une forte croissance démographique et urbaine, la périurbanisation et la dépendance automobile se présentent aujourd'hui comme des enjeux importants dans un espace aux limites de la saturation. Dans cette contribution, la relation ville-transports-environnement sur la Côte d'Azur est analysée à l'aide de la technique des réseaux bayésiens. Après une brève introduction à la théorie des réseaux bayésiens, sera produit un modèle de fonctionnement de la relation ville-transports-environnement sur la Côte d'Azur, sous la forme d'un réseau bayésien constitué par 31 indicateurs territoriaux. Puis, le modèle trouvé est utilisé pour la mise en évidence de dynamiques territoriales bien déterminées, caractérisant les différents sous-espaces de la conurbation azuréenne et constituant des enjeux pour la durabilité de son développement

Modélisation bayésienne et robotique

This document describes my research around Bayesian modeling and robotics. My work started with the modeling of biological processes before evolving towards robotics. In both cases, I was interested in both perception and action. I first proposed a model of human perception of planar surfaces with optic flow which fuses in a single framework two concurrent hypotheses of the literature. I also proposed and compared several models of eye movement selection in a Multiple Object Tracking task. I was able to show that the model with explicit uncertainty was the closest to the subjects eye movements.In robotics, I worked on the state estimation of several robots with classical filtering techniques but also including fusion of multiple sources of information of various nature and characteristics. I also discuss the Iterative Closest Point algorithm for which we proposed a more rigorous method for evaluating the different variants. The last piece of work I present deals with online three-dimensional path planning and execution of a tracked robot with significant climbing capabilities.I conclude this document with perspectives on what I call situated robotics, that is robots not taken in isolation but embedded in a sensorized environment shared with humans.Ce document décrit mes travaux de recherche autour de la modélisation bayésienne et de la robotique. Mon travail a commencé par la modélisation de processus biologiques avant, dans un deuxième temps, d'évoluer vers la robotique. Dans les deux cas, je me suis intéressé à la fois à la perception et à l'action. J'ai donc proposé un modèle de la perception humaine de plans par le flux optique qui réunit deux hypothèses de la littérature dans un cadre unique. J'ai aussi proposé et comparé différents modèle de la sélection de mouvement oculaire dans une tâche de suivi multi-cibles, et montré que le modèle prenant en compte explicitement l'incertitude proposait des mouvements plus proches de ceux des sujets.Du côté robotique, j'ai travaillé sur l'estimation d'état de plusieurs robots avec des techniques classiques de filtrage mais en incluant la fusion de plusieurs sources d'informations de nature et caractéristiques différentes. Je discute aussi de l'algorithme d'Iterative Closest Point pour proposer une méthode plus rigoureuse d'évaluation des différentes variantes. Le dernier travail que je présente concerne la planification en ligne et l'exécution de chemin pour un robot à chenille avec des capacités de franchissement importantes.Je conclus ce document par des perspectives de travail sur ce que j'appelle la robotique située, c'est-à-dire des robots non plus isolés mais plongés dans un environnement équipé de capteurs et partagé avec des humains

Modélisation bayésienne de la planification motrice des gestes de parole : Évaluation du rôle des différentes modalités sensorielles

International audienceAn increasing number of experimental results have identified a clear role of auditory and somatosensory information in speech motor control. However, most of the speech production models consider only one of these sensory modalities, or do not provide the possibility to formally evaluate the respective contribution of these modalities. We propose to explore the role of auditory and proprioceptive representations in speech gesture planning, based on a Bayesian model representing the structure of knowledge involved. The model allows to consider three planning mechanisms, based on the auditory or proprioceptive modality or the combination of both. We compare simulations obtained from the two first planning mechanisms. Results indicate differences in the generated articulatory patterns, giving rise however to qualitatively similar patterns of auditory variability.La prise en compte des informations auditives et proprioceptives dans le contrôle de la parole est mise en évidence par un nombre croissant de résultats expérimentaux. Cependant, les modèles de production imposent le plus souvent l'une ou l'autre des modalités, ou n'offrent pas de cadre formel pour évaluer leurs contributions respectives. Nous proposons d'explorer le rôle de ces modalités sensorielles dans la planification des gestes de parole à partir d'un modèle bayésien représentant la structure des connaissances mises en jeu dans cette tâche. Le modèle permet d'envisager trois mécanismes de planification, reposant sur la modalité auditive, proprioceptive ou sur les deux conjointement. Nous comparons des simulations obtenues par les deux premiers mécanismes de planification. Les résultats indiquent des réalisations articulatoires différentes mais donnant néanmoins des réalisations auditives qualitativement similaires dans leur variabilité

Bayesian Action-Perception loop modeling: Application to trajectory generation and recognition using internal motor simulation

International audienceThis paper is about modeling perception-action loops and, more precisely, the study of the influence of motor knowledge during perception tasks. We use the Bayesian Action-Perception (BAP) model, which deals with the sensorimotor loop involved in reading and writing cursive isolated letters and includes an internal simulation of movement loop. By using this probabilistic model we simulate letter recognition, both with and without internal motor simulation. Comparison of their performance yields an experimental prediction, which we set forth