Dans ce premier chapitre, nous avons d´efini le contexte de ce travail (figure 1.14) li´e au d´eveloppement d’une canne blanche ´electronique. Pour ce faire, une d´efinition du cahier de charges du projet est effectu´ee. Elle est commenc´ee par l’´etude et l’analyse des diff´erents outils d’aide `a la locomotion des personnes `a d´eficience visuelle pr´esents sur le march´e, tout en d´efinissant leurs avantages et leurs inconv´enients. Cette ´etude nous a permit de d´efinir certains ´el´ements du cahier de charges. Ensuite et pour plus d’efficacit´e, nous avons ´etudi´e les besoins et les difficult´es li´es aux personnes `a d´eficience visuelle.
Cette deuxi`eme ´etude a permit de mettre `a jour (ajouter, modifier ou supprimer certains ´
el´ements) notre cahier de charges. Enfin, une analyse de l’ensemble des ´etudes est faite dont le but est d’avoir un cahier de charges qui r´epond aux besoins et aux exigences des personnes non voyantes. Ce cahier de charges est utilis´e par la suite pour la conception et la r´ealisation d’un prototype de canne blanche ´electronique. A la fin de ce chapitre, nous avons pr´esent´e l’objectif et la situation de notre th`ese par rapport au projet qui consiste `a la reconnaissance de l’´etat du sol en se basant sur des signaux ultrasonores.
• Contexte : L’interaction des personnes à déficience visuelle avec leur environnement
• Commet faciliter et sécuriser le déplacement d’un non
voyant? Les outils d’aide à la locomotion
• Quels types d’objets qui doivent déclencher une alerte? Les objets en hauteur et les objets au sol principalement les escalier.
• Quels types d’informations à envoyer au non voyant ?
Nature de l’obstacle, sa dimension, sa couleur, sa matière, la distance.
• Réalisation d’un prototype de canne blanche électronique • Situation et objectifs de la thèse par rapport au projet
CHAPITRE 1: Introduction et positionnement de la
thèse
• Proposition de systèmes de reconnaissance de
l’état du sol basé sur les signaux ultrasonore :
• Système1:modélisation possibiliste des
informations extraites d’une seule source d’information est utilisée
• Système2: modélisation possibiliste des
informations extraites de plusieurs sources d’informations
• Evaluation des performances et comparaison avec les performances des méthodes classiques.
CHAPITRE 4:Reconnaissance de l’état du sol par signal ultrasonore à
base possibiliste
• Perception de l’environnement distant dans la modalité ultrasonore
• Proposition d’approches basées sur les méthodes classiques d’analyse du signal • Proposition de nouvelle approche de
structure pyramidale : arbre de décision hybride
• Développement de bases de données • Validation des approches proposées
CHAPITRE 3: Reconnaissance de l’état du sol par signal ultrasonore
à base des méthodes conventionnelles
• Imperfections et hétérogénéité de l’information
• Les théories de l’incertain
• La transformation d’un cadre mathématique à un autre.
• La fusion d’informations dans le cadre de la théorie de possibilité
CHAPITRE 2: La théorie des possibilités
La th´eorie des possibilit´es
2.1
Introduction
Dans le domaine des syst`emes d’aide `a la d´ecision, les informations trait´ees sont sou- vent imparfaites. Ces imperfections sont de formes multiples : incertitude, impr´ecision, etc.
Un syst`eme est consid´er´e robuste s’il est apte `a aider son utilisateur `a prendre une d´ecision quelque soit les perturbations ext´erieures qui peuvent affecter l’information. Un tel syst`eme n´ecessite alors de tenir compte de l’imperfection dans la repr´esentation de l’information. Il faut donc des m´ethodes performantes capables de mod´eliser ces imperfections afin de simuler leur effet et pr´evoir de les compenser. Parmi ces th´eories nous citons : les probabilit´es, les probabilit´es impr´ecises, les ensembles flous, l’´evidence et les possibilit´es.
La th´eorie des possibilit´es est capable, `a la fois, de mod´eliser diff´erents types d’in- formations (num´erique, symbolique, qualitative, etc.) et de manipuler diff´erentes formes d’imperfection (ambigu¨ıt´e, impr´ecision, etc.). Pour s´eparer les notions d’imperfection et d’ambigu¨ıt´e, prenons l’exemple d’une estimation de masse : l’information impr´ecise ”la masse est environ 50Kg”, l’information ambigue ”une masse est lourde”. La th´eorie des possibilit´es fournit deux indicateurs sur l’occurrence d’un ´ev`enement, un premier indica- teur concernant la possibilit´e d’occurrence de cet ´ev´enement et un deuxi`eme indicateur sur l’impr´ecision qui entache l’information qui d´ecrit l’´ev´enement, une fois elle a lieu. Ces deux indicateurs peuvent ˆetre combin´es ensemble pour construire une d´ecision de qualit´e. Par ailleurs, cette th´eorie permet de fusionner des informations multi-sources en utilisant des op´erateurs math´ematiques simples (i.e. min, max, etc.).
formation que nous traitons est impr´ecise et ambigue. En effet, pour la d´etection et la reconnaissance de l’´etat du sol, nous avons choisi un capteur ultrasonore qui pr´esente l’avantage d’ˆetre un capteur bon march´e, mais au prix d’une pr´ecision moyenne sur l’information qu’il apporte.
Dans ce chapitre, nous d´efinissons les caract´eristiques g´en´erales de l’information port´ee par les donn´ees et pr´esentons un aper¸cu des approches et des th´eories de re- pr´esentation et de traitement de l’information prenant en compte les diff´erentes formes d’imperfection. Le principe de fusion d’informations possibilistes est abord´e.