Formation, conseil et accompagnement pour le développement professionnel des personnes, des équipes et des organisations

L’utilisation conjointe d’un ensemble de capteurs est le plus souvent la réponse adaptée aux besoins opérationnels exigeants en matière d'analyse de situation, de diagnostic, ou de processus autonomes et cela, notamment, en termes de robustesse, efficacité, et réactivité.
L'exploitation pertinente des synergies entre les différentes sources, d'une part, et du volume, de la richesse et de la variété des données disponibles, d'autre part, exige la mise en œuvre de méthodes de fusion de données propres à traiter les spécificités ces systèmes multi-capteurs.
Le but de la formation est de présenter l’état de l’art de cette technique avec les bases scientifiques associées.

1. Poser la problématique de la fusion de données
2. Montrer les avantages d’utilisation des données provenant de plusieurs capteurs en définissant les conditions de leur bonne mise en œuvre
3. Présenter les théories, méthodes et techniques de base disponibles, ainsi que les outils spécifiques qu’elles permettent d’établir au profit de besoins génériques
4. Montrer sur des exemples pratiques comment les exploiter au mieux

Positionnement de la fusion multi capteurs

1. Bénéfices et difficultés de la fusion multi capteurs
2. Nature et caractérisation de l’information
3. Concepts de fusion
4. Applications au traitement d’images

Reconstruction de l’environnement en robotique mobile

1. Introduction, problématique générale
2. Robotique mobile et navigation : position du problème et approches
3. Formalisation
4. La localisation - la cartographie : types de modèles - cartographie et localisation simultanées
5. Outils : filtrage bayésien, filtre de Kalman, filtrage particulaire
6. Exemples de mise en œuvre : environnement intérieur, environnement naturel, imagerie aérienne
7. Quelques problèmes ouverts

Méthodes probabilistes et pistage multi-capteurs

1. Fondements des approches probabilistes

1. Filtrage et pistage multi-capteurs : architecture et traitements

Exemples pratiques

1. Fusion radar-imagerie pour la poursuite de cibles manœuvrantes
2. Surveillance maritime par caméras géographiquement réparties

Théories de l’incertain en fusion multi capteurs : les fondements

1. Problèmes particuliers de la chaîne de traitement
2. Les théories utiles : théorie de l’évidence, théorie des ensembles flous, théorie des possibilités, mesures d’information

Théories de l’incertain en fusion multi capteurs : mise en œuvre  

1. Traitement des problèmes spécifiques : modélisation des données, association de données ambiguës, gestion de la fiabilité, gestion de référentiels, combinaison, décision
2. Approches fonctionnelles pratiques : détection, dénombrement, classification, identification, poursuite

Architecture des systèmes multi capteurs et gestion des connaissances

1. Architectures de fusion
2. Ingénierie des systèmes multi capteurs : gestion du temps, données imparfaites, données manquantes ou retardées
3. Mise en œuvre pratique des systèmes multi capteurs

Applications industrielles dans le domaine spatial

1. Problématique de l’observation de la Terre
2. Recherche de méthodes de fusion adaptées
3. Réalisations industrielles

Table ronde

1. Expression de besoins et recherche de solutions
2. Retour d’expérience des participants
3. Discussion sur les thèmes d’intérêt des participants

Méthode pédagogique

Présentation de l'état de l'art et des dernières avancées

Illustration par des exemples concrets issus de l'industrie

Discussion