Techniques d'automatique et de traitement du signal pour l'asservissement visuel et la perception auditive en robotique

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Techniques d’automatique et de traitement du signal pour l’asservissement visuel et la perception auditive en

robotique

Patrick Danès

To cite this version:

Patrick Danès. Techniques d’automatique et de traitement du signal pour l’asservissement visuel et

la perception auditive en robotique. Automatique / Robotique. Université Paul Sabatier - Toulouse

III, 2010. �tel-00604522�

TH` ESE

Pr´ esent´ ee devant l’Universit´ e de Toulouse (Universit´ e Paul Sabatier ) en vue de l’obtention de l’Habilitation ` a Diriger des Recherches par Patrick Dan` es

Maˆıtre de Conf´ erence ` a l’Universit´ e Paul Sabatier ( ´ Ecole Doctorale Syst` emes)

TECHNIQUES D’AUTOMATIQUE ET DE TRAITEMENT DU SIGNAL POUR L’ASSERVISSEMENT VISUEL ET LA PERCEPTION AUDITIVE EN ROBOTIQUE

Soutenue le 8 D´ ecembre 2010, devant le jury compos´ e de

M. Yannick Deville Professeur Universit´ e Toulouse III, LATT Pr´ esident M. Fran¸ cois Chaumette Directeur de Recherche INRIA, IRISA Rennes Rapporteur M. Michel De Mathelin Professeur ENSP Strasbourg, LSIIT/IRCAD Rapporteur M. Philippe Poignet Professeur Universit´ e Montpellier II, LIRMM Rapporteur M. Germain Garcia Professeur INSA Toulouse, LAAS-CNRS Examinateur M. Bruno Gas Professeur Universit´ e Paris VI, ISIR Examinateur M. Michel Devy Directeur de Recherche CNRS, LAAS-CNRS Garant

Rapport LAAS N

10858

Th` ese pr´ epar´ ee au LAAS-CNRS

7, avenue du Colonel Roche

31 077 Toulouse C´ edex 4

Ce m´ emoire pr´ esente les travaux effectu´ es au LAAS-CNRS depuis mon recrutement en tant que Maˆıtre de Conf´ erence ` a l’Universit´ e Paul Sabatier de Toulouse. Le LAAS-CNRS consti- tue un cadre de travail exceptionnel, o` u la notion d’int´ erˆ et g´ en´ eral se r´ ealise au quotidien par l’existence de services communs disponibles et efficaces. Je remercie l’ensemble des directions successives, de mˆ eme que les responsables successifs et membres de ces services, pour avoir permis que se p´ erennise cette singularit´ e dans un paysage sans cesse plus incertain.

J’exprime ma sinc` ere reconnaissance ` a MM. Fran¸ cois Chaumette , Directeur de Recherche INRIA ` a l’IRISA de Rennes, Michel De Mathelin , Professeur ` a l’ ´ Ecole Nationale Sup´ erieure de Physique de Strasbourg, et Philippe Poignet , Professeur ` a l’Universit´ e de Montpellier II, pour m’avoir fait l’honneur de juger ce travail et d’en ˆ etre les rapporteurs. Je suis ´ egalement tr` es honor´ e que MM. Germain Garcia , Professeur ` a l’INSA de Toulouse, et Bruno Gas , Professeur ` a l’Universit´ e Pierre et Marie Curie , aient accept´ e d’ˆ etre examinateurs. Merci enfin

`

a M. Yannick Deville , Professeur ` a l’Universit´ e Paul Sabatier , de m’avoir fait l’honneur d’ˆ etre examinateur et de pr´ esider le jury de soutenance.

Je remercie M. Michel Devy , Directeur de Recherche au LAAS-CNRS et responsable bien- aim´ e de notre groupe de recherche pour la tr` es bonne ambiance qu’il fait r´ egner dans notre pe- tite ´ equipe, et pour s’ˆ etre port´ e garant de ces travaux. Mes remerciements vont ´ egalement aux responsables successifs du groupe Robotique et Intelligence Artificielle (RIA) puis des groupes qui en ont ´ eman´ e, pour leurs efforts continus dans l’animation de la recherche. Je sais parti- culi` erement gr´ e ` a M. Malik Ghallab d’avoir permis ma r´ eorientation scientifique dans RIA au tout d´ ebut de ma carri` ere.

J’exprime ma reconnaissance et mon amiti´ e ` a tous les doctorants, stagiaires et visiteurs que j’ai encadr´ es ou co-encadr´ es, ` a tous les coll` egues avec qui j’ai eu l’occasion de collaborer dans mon activit´ e professionnelle, et plus largement ` a mes ami(e)s du LAAS et/ou de l’UPS qui se reconnaˆıtront ais´ ement ` a la lecture de ces lignes. Je remercie tout particuli` erement mes amis anciens membres du LAAS, qui m’ont apport´ e une aide inestimable : (par ordre alphab´ etique) G´ erard Authi´ e (et Viviane), Fran¸ coise Le Gall-Cholin (et Sylvestre), ainsi que Mario Paludetto (et Fran¸coise).

Enfin, merci ` a Marie-Laure, nos proches et amis pour m’avoir support´ e dans tous les sens du terme ; ` a notre poussinette Emma pour le doux bonheur qu’elle nous apporte ; ainsi qu’` a...

un petit f´ elin espi` egle qui a partag´ e de longues heures de r´ edaction ` a mes cˆ ot´ es durant l’´ et´ e.

Les travaux pr´ esent´ es dans ce manuscrit d’Habilitation ` a Diriger des Recherches concernent essentiellement un ensemble de primitives du niveau fonctionnel de la Robotique, dont les fondements scientifiques sont ancr´ es dans l’Automatique et le Traitement du Signal. Bien plus qu’un domaine d’application de th´ eories d´ evelopp´ ees par ailleurs, la Robotique, par ses sp´ ecificit´ es ou ses contraintes,

questionne

souvent l’´ etat de l’art en Automatique et Signal, voire exige des extensions m´ ethodologiques non triviales. C’est la richesse du dialogue entre ces trois disciplines qui a constitu´ e le fil conducteur principal de nos recherches.

Un premier volet de nos travaux vise ` a d´ evelopper un cadre g´ en´ erique pour l’analyse et la synth` ese

multicrit` eres

de commandes r´ ef´ erenc´ ees vision, i.e. qui prennent en compte l’ensemble des contraintes (visibilit´ e, saturations d’actionneurs, contraintes 3D pendant le d´ eplacement, etc.). Ces probl` emes sont ramen´ es ` a l’analyse en stabilit´ e / la stabilisation de syst` emes non lin´ eaires incertains rationnels sous contraintes rationnelles. Le support th´ eorique est la th´ eorie de Lyapunov et l’optimisation LMI. Par dualit´ e, la localisation visuelle est abord´ ee par des techniques de filtrage ensembliste robuste de syst` emes rationnels.

Une deuxi` eme contribution s’inscrit dans la th´ ematique relativement r´ ecente de l’Audition en Robotique. Nous proposons des fonctions auditives bas-niveau pour la d´ etection de sources sonores, leur localisation et leur extraction. Un capteur auditif int´ egr´ e original con¸ cu au LAAS-CNRS permet leur impl´ ementation. Le support th´ eorique est le traitement d’antenne (formation de voie, m´ ethodes ` a haute r´ esolution) et l’optimisation LMI. Plus r´ ecemment, nous avons pos´ e les fondements d’une nouvelle approche pour la d´ etection d’activit´ e vocale, sur la base du filtrage adapt´ e stochastique.

En parall` ele ` a ces d´ eveloppements cibl´ es, un travail de fond dans les th´ ematiques du filtrage stochastique et de la d´ etection de ruptures s’est mat´ erialis´ e par des collaborations scientifiques dans des domaines d’application cibl´ es : m´ ethodes s´ equentielles de Monte Carlo et Quasi Monte Carlo pour le suivi visuel de personnes, de gestes, et la capture de mouvement par vision ; d´ etection de ruptures et filtrage IMM entre mod` eles d’´ etat d’ordres h´ et´ erog` enes pour la surveillance de sc` enes dynamiques et la localisation ARGOS.

Certaines des th´ ematiques expos´ ees ci-dessus se

rejoignent

au sein des axes struc- turants de nos d´ eveloppements futurs. Un effort particulier concernera la perception active (i.e. exploitant la proprioception et le mouvement), d´ eclin´ ee dans le cadre de l’audition bi- naurale, ainsi que la fusion de donn´ ees auditives embarqu´ ees et d´ eport´ ees dans des lieux intelligents.

Mots-cl´ es : d´ etection et estimation, asservissement visuel multicrit` ere, th´ eorie de Lyapunov ,

audition en robotique, traitement d’antenne, optimisation LMI.

\

R´ esum´ e

Introduction g´ en´ erale 1

A BILAN D’ACTIVIT´ ES 3

I CURRICULUM VITÆ 5

I.1 Fonctions Actuelles – Parcours – Vue globale des activit´ es . . . . 7

I.2 Synth` ese des Activit´ es de Recherche . . . . 12

I.3 Synth` ese des Activit´ es d’Enseignement . . . . 28

I.4 Annexe : R´ esum´ e ´ etendu de la Th` ese de Doctorat . . . . 33

B ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE (POST-TH` ESE) 39 II Panorama des Activit´ es de Recherche Post-Th` ese 41 II.1 R´ esum´ e ´ etendu des travaux en D´ etection et Estimation . . . . 43

II.2 R´ esum´ e condens´ e des travaux en Asservissement Visuel . . . . 54

II.3 R´ esum´ e condens´ e des travaux en Audition en Robotique . . . . 59

III Asservissement Visuel 65 III.1 Introduction . . . . 66

III.2 Contexte scientifique . . . . 66

III.3 Contribution ` a l’asservissement visuel multicrit` ere . . . . 71

III.4 Approche de la localisation visuelle en tant que le dual de l’asservissement visuel 95 III.5 Conception et impl´ ementation d’un environnement de simulation de commandes en robotique . . . . 98

III.6 R´ ef´ erences . . . . 99

IV Audition en Robotique 105 IV.1 Introduction . . . . 106

IV.2 Contexte scientifique . . . . 106

IV.3 Contribution ` a l’audition en robotique . . . . 111

IV.4 R´ ef´ erences . . . . 137

i

ii \SOMMAIRE

V Prospectives 141

V.1 Travaux en cours et prospectives associ´ ees ` a court terme . . . . 142 V.2 Axes structurants de notre recherche . . . . 145 V.3 Quelques r´ ef´ erences significatives . . . . 150

C S´ ELECTION D’ARTICLES 153

La perception que les chercheurs ont de la Robotique est tr` es variable, y compris ` a l’int´ erieur de la th´ ematique. Pour certains, la Robotique est une discipline ` a part enti` ere, du fait qu’elle a exhib´ e des probl` emes scientifiques propres et qu’elle a d´ evelopp´ e un corpus original pour leur r´ esolution. Pour d’autres, il s’agit plutˆ ot d’un champ d’application de disciplines connexes, implicitement consid´ er´ ees comme

plus fondamentales

. D’aucuns pensent que la recherche en Robotique est avant tout th´ eorique et que l’exp´ erimentation n’a qu’un rˆ ole de validation, alors qu’a contrario la Robotique est aussi consid´ er´ ee comme une discipline exp´ erimentale, au sens o` u seule l’exp´ erimentation permet de r´ ev´ eler sa substance. Quels que soient les points de vue, il est toutefois commun´ ement admis que la mise en œuvre de la boucle perception- d´ ecision-action, centrale ` a la probl´ ematique du robot autonome et/ou en interaction avec les humains, n´ ecessite un travail d’´ equipe au confluent de comp´ etences multiples : Automatique, Traitement du Signal, Math´ ematiques Appliqu´ ees, M´ ecanique, G´ enie Logiciel, Informatique Temps R´ eel, Vision par Ordinateur, Intelligence Artificielle, etc.

Ce manuscrit d’Habilitation ` a Diriger des Recherches se situe ` a mi-chemin entre les posi- tions exprim´ ees ci-dessus. Les travaux que nous avons d´ evelopp´ es et que nous pr´ esentons ici concernent un ensemble de primitives du niveau fonctionnel de la Robotique, dont les fondements scientifiques ont ´ et´ e d´ elib´ er´ ement ancr´ es dans l’Automatique et le Traitement du Signal. La premi` ere ´ etape des recherches correspondantes a par cons´ equent consist´ e ` a

s’impr´ egner

de techniques existantes, souvent d´ evelopp´ ees sans pr´ ejuger d’un domaine d’application. Or, la simple application de ces techniques ne subvient pas aux besoins de la Robotique, pour de multiples raisons : la Robotique apporte syst´ ematiquement un lot de contraintes in´ edites, qui exige en retour des extensions th´ eoriques non triviales ; la n´ ecessit´ e de construire un syst` eme et de le faire fonctionner suscite parfois des d´ eveloppements scienti- fiques nouveaux, ` a la fronti` ere de la th´ eorie et de l’impl´ ementation ; enfin, le fait de se placer dans des environnements non contrˆ ol´ es, variables et ´ evolutifs rend souvent illusoire l’obtention d’une solution monolithique, auquel cas on recourt ` a une multiplicit´ e d’algorithmes ex´ ecut´ es conditionnellement au contexte. Au-del` a de telle ou telle contribution ponctuelle, c’est la ri- chesse de ce dialogue entre Automatique, Signal et Robotique qui constitue le fil conducteur de nos recherches.

Les travaux que nous avons d´ evelopp´ es peuvent ˆ etre partitionn´ es en trois volets :

• un volet

D´ etection et Estimation

, qui a consist´ e en un travail de fond dans les th´ ematiques du filtrage stochastique et de la d´ etection de ruptures ; ce travail s’est mat´ erialis´ e au sein de collaborations scientifiques avec des coll` egues sp´ ecialistes de do- maines d’application cibl´ es ne relevant pas de notre comp´ etence ;

• un volet

Asservissement Visuel

, qui constitue une ligne de recherche propre dont le but principal est l’analyse et la synth` ese multicrit` eres de commandes r´ ef´ erenc´ ees vi-

1

2 \SOMMAIRE

sion, i.e. qui prennent en compte l’ensemble des contraintes ; notre contribution ` a ce probl` eme relativement peu abord´ e malgr´ e le dynamisme de la communaut´ e asservis- sement visuel s’appuie sur des d´ eveloppements r´ ecents en Automatique, qu’il a fallu adapter et compl´ eter significativement pour r´ epondre aux besoins de la Robotique ;

• un volet

Audition en Robotique

, qui constitue ´ egalement une ligne de recherche propre, dont le but est de participer ` a l’´ emergence de cette th´ ematique tr` es r´ ecente par la d´ efinition de primitives de localisation/extraction de sources sonores en temps r´ eel, et par le d´ eveloppement d’un capteur audio int´ egr´ e embarquable.

Ce document est structur´ e en deux parties. La Partie A pr´ esente un bilan d’activit´ es. L’unique Chapitre I qui la constitue propose une synth` ese des activit´ es de recherche et des activit´ es d’enseignement. R´ edig´ e ` a la premi` ere personne ` a la mani` ere d’un Curriculum Vitæ, il recense en particulier les encadrements, publications, participations ` a des projets et autres faits mar- quants de notre activit´ e scientifique. Une annexe d´ edi´ ee propose au lecteur un r´ esum´ e ´ etendu de la th` ese de Doctorat, qui se situait hors du champ de la Robotique.

La Partie B constitue le m´ emoire de recherche proprement dit. Le Chapitre II propose

d’abord un panorama succint de nos recherches. Le but est d’en pr´ eciser le contexte, de

r´ esumer les principales contributions, et de les relier aux publications et encadrements. En

raison de leur caract` ere plus individuel, nos travaux en

Asservissement Visuel

et

Audi-

tion en Robotique

sont ensuite pr´ esent´ es plus longuement dans les Chapitres III et IV en

les resituant par rapport ` a l’´ etat de l’art, en exposant les verrous scientifiques et en d´ ecrivant

le principe des solutions apport´ ees. Le Chapitre V conclut le document par les travaux en

cours, les prospectives envisag´ ees, ainsi que les axes qui structureront notre recherche ` a moyen

terme.

BILAN D’ACTIVIT´ ES

3

CURRICULUM VITÆ

Sommaire

I.1 Fonctions Actuelles – Parcours – Vue globale des activit´es . . . 7

I.2 Synth`ese des Activit´es de Recherche . . . 12

I.2.1 Travaux de Doctorat . . . 12

I.2.1.1 Intitul´e . . . 12

I.2.1.2 R´esum´e condens´e . . . 12

I.2.1.3 Production scientifique associ´ee . . . 13

I.2.2 Bilan des th´ematiques de recherche post´erieures au Doctorat . . . 13

I.2.3 Encadrements . . . 15

I.2.3.1 Post-Doctorant . . . 15

I.2.3.2 Th`eses de Doctorat . . . 15

I.2.3.3 Stages de M2R/DEA . . . 17

I.2.3.4 Encadrement de stages Ing´enieur, M1 ou de Visiteurs . . . 18

I.2.4 Publications . . . 19

I.2.4.1 Contribution `a un ouvrage collectif international . . . 19

I.2.4.2 Journaux scientifiques . . . 19

I.2.4.3 Conf´erences Internationales avec Actes et Comit´e de Lecture . . . 20

I.2.4.4 Symposia Internationaux avec Actes et Comit´e de Lecture . . . 22

I.2.4.5 Conf´erences Nationales avec Actes et Comit´e de Lecture . . . 22

I.2.4.6 Manifestations avec Actes `a Diffusion Limit´ee . . . 23

I.2.5 Visibilit´e - Faits marquants - Animation scientifique . . . 23

I.2.5.1 R´edaction de Rapport de Pr´esoutenance de Th`ese de Doctorat . . . . 23

I.2.5.2 Participation `a un Jury de Soutenance de Th`ese de Doctorat . . . 24

I.2.5.3 Responsabilit´e Scientifique de Projets de Recherche . . . 24

I.2.5.4 Contribution `a des Projets de Recherche . . . 25

I.2.5.5 Participation ponctuelle `a des Projets de Recherche . . . 26

I.2.5.6 S´eminaires significatifs . . . 26

I.2.5.7 Collaborations Scientifiques Suivies . . . 27

I.2.5.8 Animation Scientifique . . . 27

I.2.6 Divers . . . 28

I.3 Synth`ese des Activit´es d’Enseignement . . . 28

I.3.1 Enseignements dispens´es `a l’Universit´e PaulSabatier. . . 28

I.3.2 Investissement en Enseignements Pratiques . . . 30

5

6 \

I.3.3 Responsabilit´e de la d´efinition et de la mise en place d’enseignements th´eoriques 31 I.3.4 Responsabilit´es administratives - Tˆaches d’int´erˆet collectif . . . 32 I.4 Annexe : R´esum´e ´etendu de la Th`ese de Doctorat . . . 33

I.1 Fonctions Actuelles – Parcours – Vue globale des activit´ es

ETAT CIVIL ´

Patrick Dan` es - 42 ans (n´ e le 06.08.1968) - Mari´ e, un enfant - Nationalit´ e fran¸ caise.

FONCTIONS ACTUELLES Depuis le 01.09.1995,

· Maˆıtre de Conf´ erence en Automatique (61

section) dans l’UFR Physique-Chimie-Auto- matique de l’Universit´ e Paul Sabatier (UPS, Toulouse) sur le poste 6100 MCF 0443.

Avanc´ e au 7

´ echelon le 01.08.2010.

· Chercheur dans le groupe Robotique, Action, Perception (RAP), D´ epartement Robo- tique et Intelligence Artificielle (RIA) du Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Syst` emes du CNRS (LAAS-CNRS, Toulouse).

· Titulaire de la Prime d’Encadrement Doctoral et de Recherche depuis 2008.

PARCOURS UNIVERSITAIRE 01.11.1991–20.01.1995 :

· Doctorat en Automatique sur le th` eme Interfa¸ cage Symbolique-Num´ erique dans la Simu- lation Qualitative des Syst` emes Dynamiques. Mention Tr` es Honorable avec F´ elicitations du Jury. UPS & LAAS-CNRS.

, → Mots-cl´ es : Raisonnement qualitatif, Interface symbolique-num´ erique, Commande optimale, Principe du maximum, Signaux qualitatifs, Simulation QSIM, Syst` emes ` a param` etres qualitatifs.

1990–1991 :

· DEA d’Automatique Informatique Industrielle et Traitement du Signal, option Informa- tique Industrielle, UPS & LAAS-CNRS. Mention Bien.

· Ing´ eniorat en Intelligence Artificielle, Reconnaissance des Formes et Robotique,

´

equivalent au DESS du mˆ eme nom, UPS. Mention Assez Bien.

1989–1990, 1988–1989, 1986–1988 :

· Maˆıtrise EEA, UPS. Mentions AB,B,AB,P. Salari´ e ` a mi-temps.

· Licence EEA, UPS. Mention B aux quatre unit´ es de valeur.

· DEUGS A, UPS. Mention TB.

FONCTIONS CONTRACTUELLES D’ENSEIGNEMENT 01.09.1994–31.08.1995 :

· Attach´ e Temporaire en Enseignement et Recherche (quotit´ e 50%) en Automatique et Traitement du Signal ` a l’UPS.

01.11.1991–31.08.1994 :

· Moniteur en Automatique, Informatique Industrielle et Traitement du Signal (UPS).

8 \I.1. FONCTIONS ACTUELLES – PARCOURS – VUE GLOBALE DES ACTIVIT´ ES

TH ´ EMATIQUES DE RECHERCHE POST ´ ERIEURES AU DOCTORAT A. D´ etection et Estimation :

· D´ etection de ruptures pour la surveillance de sc` enes dynamiques.

, → Collaboration avec M. Thierry Sentenac , LAAS/EMAC (1999–2002).

, → Mots-cl´ es : filtrage de Kalman lin´ eaire, ´ etendu, “unscented” ; d´ etection statistique (principalement les tests GLRT et MLRT – Generalized/Marginalized Likelihood Ra- tio Test –, avec une focalisation sur le cas de mod` eles d’´ etat d’ordres

h´ et´ erog` enes

).

· M´ ethodes s´ equentielles de Monte Carlo pour le suivi visuel de personnes et de gestes.

, → Collaboration avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle , LAAS/UPS (2002–2005).

, → Mots-cl´ es : filtrage particulaire ; syst` emes ` a sauts Markoviens.

· M´ ethodes s´ equentielles de Monte Carlo et de Quasi Monte Carlo pour la capture de mouvement par vision.

, → Collaboration avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle, LAAS/UPS (2005–2008).

, → Mots-cl´ es : filtrage particulaire ; m´ ethodes s´ equentielles de Quasi Monte Carlo.

· Filtrage multimod` eles pour la localisation ARGOS.

, → Collaboration avec MM Philippe Gaspar , Jean-Pierre Malard´ e et Fran¸ cois Royer , Collecte Localisation Satellites, 31520 Ramonville (2010– ).

, → Mots-cl´ es : syst` emes ` a sauts Markoviens ; filtres GPB, IMM (avec une focalisation sur le cas de mod` eles d’´ etat d’ordres

h´ et´ erog` enes

), etc.

B. Asservissement Visuel :

· Analyse et Synth` ese multicrit` eres de commandes r´ ef´ erenc´ ees vision.

, → Activit´ e de recherche propre (1999–2003, puis 2006– ).

, → Collaboration avec M. Daniel F. Coutinho , PUCRS, Porto Alegre, Br´ esil (2006– ).

, → Mots-cl´ es : th´ eorie de Lyapunov ; optimisation LMI ; commande robuste.

· Dualit´ e entre asservissement visuel et localisation visuelle.

, → Activit´ e de recherche propre (idem que ci-dessus).

, → Mots-cl´ es : optimisation LMI ; filtrage ensembliste robuste.

· Conception d’un environnement de simulation de commandes en robotique.

C. Audition en Robotique :

· Formation de voie pour l’extraction et la localisation de sources sonores.

, → Activit´ e de recherche propre (2003–2006).

, → Mots-cl´ es : antennerie acoustique ; formation de voie large bande ; analyse modale ; optimisation convexe.

· M´ ethodes ` a haute r´ esolution pour la localisation et la d´ etection de sources sonores.

, → Activit´ e de recherche propre (2006–2010).

, → Mots-cl´ es : antennerie acoustique ; extensions large bande de la m´ ethode MUSIC ; d´ etection bas´ ee sur des crit` eres d’information.

· D´ etection de “patterns” audio.

, → Activit´ e de recherche propre (2009– ).

, → Mots-cl´ es : filtrage adapt´ e stochastique.

· Conception et impl´ ementation d’un capteur auditif int´ egr´ e pour la Robotique.

, → Activit´ e de recherche propre (2003– ).

, → Mots-cl´ es : int´ egration mat´ erielle et logicielle.

ENCADREMENTS

7 th` eses de Doctorat ( ´ Ecole Doctorale Syst` emes, Toulouse) :

· Une th` ese CIFRE ` a 25 % et deux th` eses ` a 75 % en cours.

· Deux th` eses ` a 50 %, une th` ese ` a 75 % et une th` ese ` a 100 % soutenues.

1 collaboration avec un visiteur Post-Doctorant (en cours).

10 stages M2R/DEA, dont 8 en co-encadrement.

15 stages M2, M1 ou visiteurs, dont 6 en co-encadrement.

PUBLICATIONS POST ´ ERIEURES AU DOCTORAT 1 contribution ` a un ouvrage collectif international.

6 journaux scientifiques (+1 durant le Doctorat) :

· Int. Journal of Robust and Nonlinear Control, 2008.

· European Journal of Control, 2006.

· Int. Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2009.

· Machine Vision and Applications, 2010 (en ligne depuis 2008).

· Journal of the Robotics Society of Japan, 2010.

· Microwave and Optical Technology Letters, 2007.

23 conf´ erences internationales avec actes et comit´ e de lecture (+1 durant le Doctorat) :

· 5 IEEE Conf. on Decision and Control (CDC).

· 1 European Control Conference (ECC).

· 4 IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP).

· 1 European Signal Processing Conference (EUSIPCO).

· 3 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA), dont 1 session invit´ ee.

· 8 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), dont 6 sessions invit´ ees.

· 1 IEEE Int. Conf. on Advanced Robotics (ICAR).

3 symposia internationaux avec actes et comit´ e de lecture :

· 1 IEEE RO-MAN, 1 IFAC ROCOND, 1 SIRS.

4 conf´ erences nationales/francophones avec actes et comit´ e de lecture (+1 durant le doctorat) :

· 3 RFIA, 1 GRETSI.

4 manifestations avec actes ` a diffusion limit´ ee :

· 1 ORASIS, 1 IEEE HRI, 2 ECM

S.

VISIBILIT ´ E - FAITS MARQUANTS

Rapporteur d’une th` ese de Doctorat, Australian National University, 2007.

Membre d’un jury de soutenance de th` ese de Doctorat, LAAS-CNRS, 2006.

Responsabilit´ e scientifique de projets :

· En cours : Porteur du projet ANR-JST BINAAHR (Binaural Active Audition for Hu-

manoid Robots).

10 \I.1. FONCTIONS ACTUELLES – PARCOURS – VUE GLOBALE DES ACTIVIT´ ES

· En cours : Responsable fran¸cais du projet STIC-AMSUD NCTVS (Nonlinear Control Tools for Visual Servoing).

· En cours : Porteur du projet AUDIO HRP2 (Capteur Audio Biomim´ etique et Fonctions Auditives pour le Robot Humano¨ıde HRP2), financ´ e par le LAAS-CNRS.

Participation significative ` a des projets :

· 2004-2010 : Participation au projet europ´ een STREP COMMROB (Advanced Behaviour and High-level Multimodal Communication With and Among Robots) du FP6, et au projet int´ egr´ e europ´ een COGNIRON (The Cognitive Robot Companion) du FP6.

· 2002–2005 : Participation au pr´ e-projet puis au projet EGOCENTRE du programme ROBEA du CNRS.

S´ eminaires significatifs :

· 5 s´ eminaires invit´ es : Universit´ e de Kyoto (2009) ; PUC Bogot´ a (2008 ×2) ; Universit´ e de Coimbra (2004) ; Workshop “Linear Matrix Inequalities in Control”, Toulouse (2004).

· 2 s´ eminaires dans un GDR : GDR Robotique/ISIS (2006), GDR MACS (2005).

· 2 s´ eminaires de pˆ ole dans le cadre de la restructuration du LAAS-CNRS (2003).

Participation ` a l’organisation de conf´ erences / sessions.

· Membre du comit´ e local d’organisation de la conf´ erence IFAC Triennal World Congress 2017, Toulouse, France.

· Co-organisateur des trois sessions invit´ ees “Robot Audition” ` a la conf´ erence IEEE/RSJ IROS’2010, Taipei, Ta¨ıwan.

· “Chair” de sessions ` a IEEE/RSJ IROS’2010 et IEEE CDC’2003 ENSEIGNEMENTS DISPENS ´ ES

A. Introduction g´ en´ erale aux Syst` emes. Cours : L1.

B. Introduction ` a l’Automatique. TPs : L2.

C. Analyse et Commande des syst` emes lin´ eaires invariants ` a temps continu : approche entr´ ee- sortie (

fr´ equentielle

). Cours : L3. Correction d’annales : Agr´ egation. TDs : L3, L3Pro ou M1. TPs : L3, L3Pro ou M1.

D. Analyse et Commande des syst` emes lin´ eaires invariants ` a temps discret : approche entr´ ee- sortie. Cours/TD int´ egr´ es : L3. TDs : M1. TPs : M1.

E. Analyse et Commande des syst` emes lin´ eaires invariants ` a temps continu ou discret dans l’espace d’´ etat. Cours/TD int´ egr´ es : Agr´ egation. TDs : M1. TPs : M1 et Agr´ egation.

F. Analyse et Commande des syst` emes non lin´ eaires : analyse de syst` emes boucl´ es non lin´ eaires par la m´ ethode du premier harmonique ; analyse et commande dans le plan de phase.

Cours/TD int´ egr´ es : Agr´ egations. TDs : L3. TPs : M1 et Agr´ egations.

G. Analyse et Commande des syst` emes ` a temps continu ou discret : approches entr´ ee-sortie et techniques d’espace d’´ etat. Introduction aux syst` emes multidimensionnels. Cours/TDs int´ egr´ es : M2Pro. BEs : M2Pro.

H. Identification param´ etrique. Traitement num´ erique du signal. TPs : M1.

I. Stabilit´ e. Introduction ` a la th´ eorie de Lyapunov et ` a la commande LQR. Introduction

au r´ egulateur RST. Cours/TDs int´ egr´ es : M1. TDs : M1. TPs : M1 et M2Pro.

J. Introduction au Filtrage de Kalman . Cours/TDs int´ egr´ es : M1 et M2Pro. TPs : M1 et M2Pro.

K. Introduction ` a la navigation d’un robot mobile. TP : L1.

L. Mod´ elisation de robots manipulateurs. Cours : L3. TDs : L3.

M. Introduction ` a la commande de robots manipulateurs. Cours/TDs int´ egr´ es : L3 et M1 International (en anglais). BEs : L3 et M1 International (en anglais).

O. Travaux d’ ´ Etude et de Recherche d’Automatique. Nombreux th` emes : M1.

P. Agr´ egations blanches, le¸ cons et montages d’Automatique.

Q. Formation au Projet Personnel et Professionnel.

RESPONSABILIT ´ ES ADMINISTRATIVES ET P ´ EDAGOGIQUES

Responsabilit´ e actuelle ou pass´ ee d’Unit´ es d’Enseignements de M2, M1, L3, L2, L1. Parti- cipation ` a la d´ efinition et ` a la mise en place de contenus, ` a la r´ edaction de maquettes de diplˆ omes, etc.

1999-2000 ` a 2003-2004 : Co-responsabilit´ e puis responsabilit´ e la salle de TP Automatique &

Traitement du Signal de l’UPS.

Tr` es fort investissement en Travaux Pratiques.

, → Conception et d´ eploiement de nombreux Travaux Pratiques et Travaux d’ ´ Etude et de Recherche.

, → Pendant environ 10 ans, maintenance et ´ evolution mat´ erielle et logicielle de la salle de TPs Automatique & Traitement du Signal de l’UPS (MATLAB, “toolboxes” et mat´ eriel pour la commande par calculateur, etc.)

, → D´ eploiement d’un r´ eseau intranet, en collaboration avec un Ing´ enieur R´ eseau de l’UPS.

2002 : Pr´ esident de la Commission d’ ´ Evaluation du DEUG Sciences et Technologie Indus- trielle, mention Sciences de la Mati` ere.

De 1997-1998 ` a 2000-2001 : Centralisation des services d’enseignement de la 61

section UPS.

Participation annuelle au salon de l’enseignement sup´ erieur INFOSUP.

T ˆ ACHES D’INT ´ ER ˆ ET COLLECTIF

Actuellement : Membre de l’´ equipe de direction de l’ ´ Ecole Doctorale Syst` emes de l’Universit´ e de Toulouse. Responsable (proposition, organisation, validation) de formations scientifiques et g´ en´ erales.

Actuellement : R´ ef´ erent aupr` es du Bureau d’Aide ` a l’Insertion Professionelle de l’UPS pour certains Master 2.

De 2003-2004 ` a 2007-2008 : Membre ´ elu suppl´ eant de la CSE 61

section, UPS.

De 1999-2000 ` a 2003-2004 : Membre ´ elu du Conseil de D´ epartement EEA de l’UPS et des commissions

DEUG

et

TPs

du D´ epartement. Membre ´ elu du Conseil P´ edagogique de l’UFR Physique-Chimie-Automatique de l’UPS.

De 1999-2000 ` a 2003-2004 : Membre ´ elu titulaire de la CSE 61

section de l’UPS.

12 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

De 2000-2001 ` a 2002-2003 : Membre nomm´ e suppl´ eant (2000-2001) puis titulaire des CSE mixtes 61

/63

sections et 27

/61

sections, INSA Toulouse.

De 1997-1998 ` a 1998-1999 : Membre de la commission de r´ eforme du DEUG.

De 1997-1998 ` a 1998-1999 : Membre de la commission “DEUG” du D´ epartement EEA.

I.2 Synth` ese des Activit´ es de Recherche

Cette section propose un bilan condens´ e de mes activit´ es de recherche. Du fait que mes travaux de Doctorat ´ etaient tr` es ´ eloign´ es de mes th´ ematiques actuelles, ils ne sont que bri` evement r´ ef´ erenc´ es. Une description plus ´ etendue figure dans l’annexe §I.4 en fin de chapitre. En- suite, j’expose les grandes lignes des recherches que j’ai conduites cons´ ecutivement ` a ma r´ eorientation scientifique – et ` a mon changement de groupe – en tant que Maˆıtre de Conf´ erence.

Celles-ci seront approfondies dans la deuxi` eme partie du manuscrit.

Nos publications sont codifi´ ees et recens´ ees dans le §I.2.4, pages 19 et suivantes.

I.2.1 Travaux de Doctorat I.2.1.1 Intitul´ e

Th` ese de doctorat de l’Universit´ e Paul Sabatier, sp´ ecialit´ e Automatique, sur le th` eme In- terfa¸ cage Symbolique-Num´ erique dans la Simulation Qualitative des Syst` emes Dynamiques.

Dur´ ee : 01.11.1991–20.01.1995. Lieu : LAAS-CNRS, op´ eration

Automatique Qualitative et Supervision Experte

du groupe D´ ecentralisation, Hi´ erarchisation, Parall´ elisme, puis, suite

`

a une restructuration du laboratoire, groupe Automatique Symbolique. Directeur de th` ese : M. Joseph Aguilar - Martin , DR CNRS.

Rapporteurs : Mme Sylviane Gentil (Prof. INP Grenoble), M. Laurent Foulloy (Prof.

Univ. Savoie, Annecy), M. Georges Bitsoris (Prof. Univ. Patras, Gr` ece).

Jury : Mme S. Gentil , M. L. Foulloy , M. G. Bitsoris , M. J. Aguilar - Martin , Mme L. Trav´ e - Massuy` es , M. M. Courdesses .

Mention Tr` es Honorable avec F´ elicitations du Jury.

I.2.1.2 R´ esum´ e condens´ e

Ce travail s’inscrivait dans le cadre de l’´ etude des syst` emes dynamiques par l’utilisation conjointe des techniques de raisonnement qualitatif et des techniques classiques de l’Auto- matique. Sa probl´ ematique, dite de l’interface symbolique-num´ erique, concernait l’´ elaboration de m´ ethodes permettant de d´ eterminer la r´ eponse d’un syst` eme repr´ esent´ e par son ´ equation d’´ etat ` a des entr´ ees provenant d’une simulation qualitative, i.e. se pr´ esentant sous la forme de s´ equences d’intervalles index´ ees par rapport au temps.

Dans un premier temps, la repr´ esentation qualitative des signaux d’entr´ ee a ´ et´ e compl´ et´ ee

par des

enveloppes

d´ elimitant un domaine compact de valeurs admissibles ` a chaque ins-

tant. Le probl` eme a alors consist´ e en la d´ etermination des enveloppes des r´ eponses possibles

du syst` eme, lorsque son vecteur d’´ etat initial est lui-mˆ eme d´ ecrit par des intervalles. Une re-

formulation en terme de probl` emes de commande optimale ` a temps final fix´ e a ´ et´ e propos´ ee,

de mˆ eme que les particularisations du principe du maximum de Pontriaguine n´ ecessaires ` a

leur traitement. Le cas des syst` emes lin´ eaires invariants ainsi que celui o` u la repr´ esentation

qualitative des entr´ ees d´ eg´ en` ere en des signaux d´ eterministes ont fait l’objet d’une attention particuli` ere.

Ces r´ esultats ont ensuite ´ et´ e ´ etendus ` a la d´ etermination d’une approximation de la r´ eponse d’un syst` eme ` a un signal obtenu par une simulation qualitative de type QSIM, o` u les instants qualitatifs sont eux-mˆ emes d´ ecrits par des intervalles temporels.

Enfin, l’approche a ´ et´ e compl´ et´ ee de fa¸ con ` a appr´ ehender deux probl` emes plus sp´ ecifiques int´ eressant la simulation qualitative : le cas o` u certains param` etres du syst` eme sont constants et d´ efinis par des intervalles a d’abord ´ et´ e trait´ e ; ensuite, pour un syst` eme mono-entr´ ee mono- sortie, une m´ ethode permettant d’exploiter des intervalles de valeurs de la d´ eriv´ ee de l’entr´ ee – lesquels sont parfois ´ egalement fournis par une simulation de type QSIM – a ´ et´ e propos´ ee en vue de d´ eterminer plus pr´ ecis´ ement les ´ evolutions possibles de la sortie.

Mots Cl´ es : Raisonnement Qualitatif, Interface Symbolique-Num´ erique, Commande Optimale, Principe du Maximum, Signaux Qualitatifs, Signaux de type QSIM, Syst` emes ` a Param` etres Qualitatifs.

Un r´ esum´ e ´ etendu est propos´ e dans une annexe en fin de ce chapitre (§I.4).

I.2.1.3 Production scientifique associ´ ee

Mes travaux de th` ese ont donn´ e lieu ` a une publication dans une revue internationale [JSI-1-THESE-1], une conf´ erence internationale avec actes et comit´ e de lecture [CIACL-01-THESE-1], ` a un colloque francophone avec actes et comit´ e de lecture [CNACL-1-THESE-1], et ` a un expos´ e dans le groupe de recherche

Mod´ elisation Quali- tative et Diagnostic

du G.R. Automatique (1993). En raison de la r´ eorientation scientifique cons´ ecutive ` a mon recrutement (§I.2.2), une partie cons´ equente demeure non publi´ ee.

I.2.2 Bilan des th´ ematiques de recherche post´ erieures au Doctorat

Lors de ma candidature au poste que j’occupe, j’ai clairement affich´ e aupr` es de mon an- cienne ´ equipe de recherche ma volont´ e d’entamer une r´ eorientation scientifique. Suite ` a des discussions ´ etendues avec le responsable et les membres du groupe Robotique et Intelligence Artificielle (RIA) du LAAS-CNRS, j’ai rejoint RIA pour y travailler sur des probl´ ematiques d’estimation et de commande.

A l’heure du `

bilan d’´ etape

que constitue ce manuscrit, mes activit´ es de recherche peuvent ˆ etre partitionn´ ees en les trois domaines suivants.

A. D´ etection et Estimation

Depuis mon int´ egration dans RIA, j’ai men´ e une activit´ e continue dans ce th` eme. Il

s’agit pour moi d’un travail de fond, principalement guid´ e par mon souhait d’´ etudier

s´ equentiellement et en profondeur des sous-ensembles de la th´ eorie de la d´ etection et

de l’estimation suscitant mon int´ erˆ et. Ce travail s’est syst´ ematiquement mat´ erialis´ e au

sein de collaborations scientifiques avec des coll` egues sp´ ecialistes de th´ ematiques ou de

domaines d’application connexes : d’abord ` a l’int´ erieur du groupe pour la surveillance

de sc` enes dynamiques, le suivi de personnes et de gestes dans des s´ equences video et la

capture de mouvement par vision, puis, actuellement, avec un laboratoire industriel pour

le co-encadrement d’une th` ese CIFRE en vue de d´ evelopper une nouvelle algorithmie de

localisation pour le syst` eme ARGOS. Le support th´ eorique de ces activit´ es est le filtrage

Bay´ esien (filtrage de Kalman lin´ eaire, ´ etendu, “unscented”, m´ ethodes s´ equentielles

14 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

de Monte Carlo et Quasi Monte Carlo), la d´ etection statistique (principalement les tests GLRT et MLRT – Generalized/Marginalized Likelihood Ratio Test –) et le filtrage des syst` emes ` a sauts Markoviens (approches particulaires, filtres GPB – Generalized Pseudo-Bayesian –, IMM – Interacting Multiple Model filter –, etc.). Les deux derniers points ont fait l’objet d’une focalisation sur le cas ouvert de mod` eles d’´ etat d’ordres

h´ et´ erog` enes

. B. Asservissement Visuel

Je me suis inscrit dans cette th´ ematique d` es le d´ ebut de ma r´ eorientation scientifique.

Le but principal est de d´ evelopper des m´ ethodologies et outils pour l’analyse et la synth` ese multicrit` eres de commandes r´ ef´ erenc´ ees vision en Robotique, i.e. qui prennent en compte l’ensemble des contraintes (visibilit´ e, saturation d’actionneurs, contraintes sur le d´ eplacement 3D, etc.). Il s’agit d’un probl` eme ouvert. Mes travaux sont fond´ es sur la th´ eorie de Lyapunov et la programmation semi-d´ efinie (SDP = semi-definite programming) ou optimisation LMI (LMI = Linear Matrix Inequalities), et pr´ esentent de fortes connexions avec la commande robuste. Par dualit´ e, la localisation visuelle est trait´ ee par des techniques de filtrage ensembliste robuste. Sur le plan logiciel, j’ai con¸ cu et co-d´ evelopp´ e – par l’encadrement de stagiaires – l’environnement de simulation MAVS (MAVS = “MAVS Ain’t Visual Servoing”) pour la Simulation de Commandes R´ ef´ erenc´ ees Capteurs Ext´ eroceptifs (Vision & Laser). MAVS est bas´ e sur le logiciel de CACSD MATLAB et sur le moteur de rendu 3D GDHE d´ evelopp´ e par Matthieu Herrb au LAAS-CNRS (http://www.laas.fr/~matthieu/gdhe).

C. Audition en Robotique

En 2004, j’ai particip´ e aux premiers travaux de RIA dans cette th´ ematique relative- ment nouvelle, dont je suis actuellement le porteur. Mes contributions ont concern´ e le d´ eveloppement d’un capteur auditif int´ egr´ e, l’´ elaboration de primitives de d´ etection, lo- calisation et extraction (filtrage spatial) de sources sonores, ainsi que la d´ etection et le rehaussement de “patterns” audio. Sur le plan th´ eorique, elles s’inscrivent dans le champ tr` es vaste de l’antennerie acoustique (formation de voie, m´ ethodes ` a haute r´ esolution, d´ etection bas´ ee sur des crit` eres d’information), et, plus r´ ecemment, dans le contexte du filtrage adapt´ e stochastique.

En r´ esum´ e, la majorit´ e de mes activit´ es de recherche se situe ` a la fronti` ere de l’Automatique, du Traitement du Signal, et de la Robotique. Je suis naturellement amen´ e ` a ´ etudier les po- tentialit´ es offertes par des techniques de l’Automatique ou du Traitement du Signal pour la r´ esolution de probl` emes de Robotique. Cependant, je veille autant que possible ` a ce que mes travaux ne se limitent pas ` a une simple application de m´ ethodes d´ evelopp´ ees par ailleurs. En effet, la Robotique, par ses sp´ ecificit´ es ou ses contraintes,

questionne

tr` es souvent l’´ etat de l’art en Automatique et en Traitement du Signal. Ma d´ emarche consiste alors ` a tenter de proposer des extensions m´ ethodologiques th´ eoriquement ´ etay´ ees, qui correspondent aux be- soins du probl` eme consid´ er´ e mais qui, par leur caract` ere g´ en´ erique, d´ ebordent ´ eventuellement du cadre strict de la Robotique.

Sur un plan plus personnel, ce dialogue entre la Robotique – par la vari´ et´ e, la richesse et la

complexit´ e de ses probl` emes – et les th´ eories de l’Automatique et du Signal – dont j’appr´ ecie

au plus haut point la rigueur et l’esth´ etique – de mˆ eme que la possibilit´ e qu’il m’offre de

contribuer modestement ` a l’une ou l’autre des disciplines, constitue une immense source de

satisfaction dans mon activit´ e de recherche. Celle-ci est compl´ et´ ee par une collaboration scien-

tifique exaltante situ´ ee hors de la Robotique, dont les domaines d’application recouvrent la

gestion et la protection des ´ ecosyst` emes marins, la s´ ecurit´ e maritime, le suivi d’aide humani- taire, etc.

Les travaux effectu´ es dans chacune de mes th´ ematiques de recherche seront pass´ es en re- vue dans le Chapitre II (§II.1,§II.2,§II.3). Ayant eu la quasi-totale

maˆıtrise d’ouvrage

et

maˆıtrise d’œuvre

de mes recherches en

Asservissement Visuel Multicrit` eres

et en

Audition en Robotique

, celles-ci seront ensuite d´ etaill´ ees dans des chapitres d´ edi´ es (Cha- pitres III et IV). En revanche, comme mentionn´ e pr´ ec´ edemment, mes activit´ es en

D´ etection et Estimation

se sont inscrites dans diff´ erents contextes d’application qui ne forment pas n´ ecessairement un ensemble coh´ erent et dont je ne pr´ etends pas ˆ etre sp´ ecialiste. Ainsi, bien que j’aie particip´ e ` a la d´ efinition des objectifs et ` a l’obtention des r´ esultats dans les encadrements et projets associ´ es, l’essentiel des comp´ etences relevant sp´ ecifiquement de ces contextes a ´ et´ e apport´ e par des coll` egues. C’est pourquoi il me semble opportun de ne proposer qu’un r´ esum´ e

´ etendu de ces activit´ es, exclusivement focalis´ e sur la nature des probl` emes de d´ etection et d’estimation sous-jacents ainsi que sur les solutions apport´ ees (§II.1). Ce travail de fond sera toutefois mis ` a profit dans des prospectives ` a plus long terme, lorsque sera examin´ ee en pro- fondeur la

jonction

de certaines th´ ematiques actuellement d´ evelopp´ ees ind´ ependamment.

I.2.3 Encadrements

I.2.3.1 Post-Doctorant

Je collabore depuis mi-Mai 2010 avec un Post-Doctorant, que j’ai recrut´ e sur le

projet LAAS

AUDIO HRP2 [PROJ-R-1].

[POSTDOC-1] M. Alain Skaf , Docteur en Acoustique de l’Universit´ e de Valenciennes et du Hainaut Cambr´ esis. Conception et Impl´ ementation d’un Capteur Audi- tif Bioinspir´ e Reconfigurable pour le Robot Humano¨ıde HRP-2. 15.05.2010–

30.11.2011.

I.2.3.2 Th` eses de Doctorat

Le pourcentage associ´ e ` a chaque th` ese en co-encadrement est approxim´ e par un ´ el´ ement de l’ensemble {25 %, 50 %, 75 %}.

Je co-encadre actuellement les doctorants suivants, inscrits dans l’ ´ Ecole Doctorale Syst` emes.

[DOC-07] M. R´ emy Lopez . D´ eveloppement d’une Nouvelle Algorithmie de Localisation adapt´ ee ` a l’Ensemble des Mobiles Suivis par le Syst` eme ARGOS.

Th` ese CIFRE. D´ ebut : 01.01.2010. Co-encadrement (25 %) avec M. Philippe Gaspar , Directeur du D´ epartement Oc´ eanographie Spatiale (HdR 2009) de la soci´ et´ e Collecte Localisation Satellites (CLS, www.cls.fr, 31520 Ramonville), en collaboration avec MM. Jean-Pierre Malard´ e et Fran¸ cois Royer, ´ egalement cher- cheurs ` a CLS.

[DOC-06] M. Julien Bonnal . D´ eveloppement d’un Capteur Sonore et de Fonctions Auditives pour l’Interaction Homme-Robot.

D´ ebut : 01.11.2007. Co-encadrement (75 %) avec M. Marc Renaud , Professeur ` a

l’INSA de Toulouse. Soutenance pr´ evue en Mars 2011.

16 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

[DOC-05] M. Sylvain Durola . Asservissement Multicapteurs Multicrit` eres et In´ egalit´ es Ma- tricielles.

D´ ebut : 01.10.2007. Co-encadrement (75 %) avec M. Michel Courdesses , Profes- seur ` a l’UPS. Soutenance pr´ evue en Juin 2011.

Dans le pass´ e, j’ai obtenu l’autorisation d’encadrer ou de co-encadrer ` a titre individuel les Th` eses de Doctorat suivantes.

[DOC-04] M. Mathias Fontmarty . Vision et Filtrage Particulaire pour le Suivi Tridimen- sionnel de Mouvement Humain. Applications ` a la Robotique.

01.10.2005–02.12.2008. Co-encadrement (50 %) avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle , Pro- fesseur en Vision par Ordinateur ` a l’UPS (MCf durant cette th` ese).

Rapporteurs : Mme Marie-Odile Berger (CR HdR INRIA, R´ ealit´ e augment´ ee, mod´ elisation 3D, fusion) et M. Patrick P´ erez (DR INRIA, Suivi Visuel par filtrage particulaire). Jury : M. P. Dalle , Mme M.O. Berger , M. P. P´ erez , Mme J. Benois-Pineau , M. M. Devy .

Monsieur Fontmarty occupait un poste d’ATER ` a l’INSA de Toulouse en 2009- 2010, et a ´ et´ e r´ ecemment embauch´ e par l’entreprise NOOMEO (www.noomeo.eu).

[DOC-03] M. Sylvain Argentieri . Conception d’un Capteur Sonore pour la Localisation de Source en Robotique Mobile.

01.10.2003–08.12.2006. Co-encadrement (75 %) avec M. Philippe Sou` eres , DR au LAAS-CNRS (CR HdR durant cette th` ese).

Rapporteurs : MM Hiroshi Okuno (Prof. U. Tokyo, “Robot Audition”) et Fr´ ed´ eric Bimbot (CR HdR INRIA, Traitement du Signal Audio). Jury : MM. P. P´ erez , J.L. Schwartz , Y. Deville , M. Devy .

Monsieur Argentieri occupe actuellement un poste de Maˆıtre de Conf´ erence en Signal-Robotique ` a l’Universit´ e Pierre et Marie Curie, et est rattach´ e ` a l’Institut des Syst` emes Intelligents et de Robotique, Paris VI.

[DOC-02] M. Ludovic Br` ethes . Suivi Visuel par Filtrage Particulaire. Application ` a l’In- teraction Homme-Robot.

01.10.2002–13.12.2005. Co-encadrement (50 %) avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle , Pro- fesseur ` a l’Universit´ e Paul Sabatier (MCf durant cette th` ese).

Rapporteurs : MM Fr´ ed´ eric Jurie (CR HdR CNRS, Vision par Ordinateur) et Patrick P´ erez (DR INRIA, Suivi Visuel par filtrage particulaire). Jury : MM R. Chatila , F. Jurie , P. P´ erez , P. Dalle .

Monsieur Br` ethes est co-fondateur de l’entreprise NOOMEO (www.noomeo.eu), sp´ ecialis´ ee dans la Vision 3D.

[DOC-01] M

Delphine Bellot . Contribution ` a l’Analyse et ` a la Synth` ese de Sch´ emas de Commande R´ ef´ erenc´ ee Vision.

01.11.1999–19.12.2002. Encadrement ` a 100 %.

Rapporteurs : MM Fran¸ cois Chaumette (DR INRIA, Asservissement Visuel) et Laurent El Ghaoui (Professeur U. Berkeley, Commande LMI). Jury : M. R. Chatila , M. F. Chaumette , M

S. Tarbouriech , M. P. Martinet , M. M. Courdesses .

Mademoiselle Bellot occupe actuellement un poste de Maˆıtre de Conf´ erence en

M´ ecanique-Automatique-Robotique ` a l’Universit´ e Pierre et Marie Curie, et est

rattach´ ee ` a l’Institut des Syst` emes Intelligents et de Robotique, Paris VI.

J’ai ´ egalement particip´ e officieusement ` a l’encadrement d’une partie du travail des th` eses de Doctorat suivantes.

[DOC-0b] M. Carlos Diaz Hernandez . Estimation de Mouvement pour l’Asservissement Visuel.

D´ ebut 2008–Mai 2009. Co-encadrement (33 %) avec M

Viviane Cadenat , Maˆıtre de Conf´ erence ` a l’UPS et M. Thierry Sentenac , Maˆıtre-Assistant ` a l’EMAC.

La th` ese de Monsieur Diaz Hernandez a ´ et´ e interrompue ` a mi-parcours.

[DOC-0a] M. Thierry Sentenac . Surveillance de Sc` enes Dynamiques avec une Cam´ era CCD dans le Proche Infrarouge : Application ` a la D´ etection Coupl´ ee de Feu et de D´ eplacement d’Objets. Th` ese pr´ epar´ ee au LAAS-CNRS et ` a l’ ´ Ecole des Mines d’Albi-Carmaux (EMAC), financ´ ee par un contrat impliquant l’entreprise LAT ´ ECO ` ERE. Pr´ esent´ ee le 8.11.2002 ` a huis-clos, clause de confidentialit´ e jusqu’` a fin 2007.

Les r´ esultats que j’ai encadr´ es sont consign´ es dans le Chapitre 4 du manuscrit (§1 : Caract´ eristique des ph´ enom` enes ` a d´ etecter k §2 : D´ etection des ph´ enom` enes avec une mˆ eme technologie k §3 : Mesure coupl´ ee des ph´ enom` enes k §4 : Estima- tion de l’´ evolution des ph´ enom` enes k §5 : Application ` a la surveillance de soutes d’avion).

M. Sentenac est Maˆıtre-Assistant ` a l’EMAC.

I.2.3.3 Stages de M2R/DEA

J’ai encadr´ e ou co-encadr´ e les stages de recherche de M2R ou DEA suivants.

[M2R-10] M. Anh Dung Nguyen , 5

ann´ ee INSA Toulouse. Analyse Th´ eorique et Impl´ ementation sur FPGA d’une Extension Large Bande de la M´ ethode MUSIC pour la Localisation de Sources Sonores en Robotique. 02.2009–08.2009. Co- encadrement avec M. J´ erˆ ome Manh` es , Ing´ enieur de Recherche au LAAS-CNRS.

[M2R-09] M. Julien Bonnal , 3

ann´ ee ISEN Toulon et M2R ` a l’Universit´ e de Toulon.

Suivi Auditif et Visio-Auditif pour l’Interaction Homme-Robot. 03.2007–09.2007.

Co-encadrement avec M. Sylvain Argentieri .

[M2R-08] M

Hind Mestouri , diplˆ om´ ee de l’Universit´ e de F` es. Formation de Voie Large Bande Optimis´ ee pour la Localisation de Source Sonore en Robotique Mobile.

02.2006–06.2006. Co-encadrement avec M. Sylvain Argentieri .

[M2R-07] M. Thrasyvoulos Aris Chronopoulos , diplˆ om´ e en G´ enie ´ Electrique ` a l’Univer- sit´ e d’Ath` enes. Application de Techniques de Commande LMI ` a l’Analyse et la Synth` ese de Commandes R´ ef´ erenc´ ees Vision. 03.2005–09.2005. Encadrement ` a 100 %.

[M2R-06] M. Mathias Fontmarty , 5

ann´ ee INSA Toulouse. Suivi Spatial d’un Bras Hu- main ` a l’aide d’un Syst` eme St´ er´ eoscopique. 02.2005–07.2005. Co-encadrement avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle .

[M2R-05] M

Zhongjian Hua , 3

ann´ ee ENSEEIHT et ann´ ee sp´ eciale Automatique. Esti- mation de Mouvements ` a partir d’Informations Visuelles. 02.2003–09.2003. Co- encadrement avec M. Thierry Sentenac .

[M2R-04] M. Yann Rotrou , 5

ann´ ee INSA Toulouse. Suivi d’Objets D´ eformables par Vi-

sion. 02.2002–06.2002. Co-encadrement avec M. Fr´ ed´ eric Lerasle .

18 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

[M2R-03] M. Marc Belletti , diplˆ om´ e de l’Universit´ e Paul Sabatier. Etude d’une Approche ´ LMI pour la Localisation d’un Robot Mobile ` a partir d’Informations Visuelles.

02.2002–06.2002. Co-encadrement avec M

Delphine Bellot .

[M2R-02] M. Vincent Ruggieri , 3

ann´ ee ing´ enieur ENSEEIHT. D´ etection et Estima- tion de D´ eplacements d’Objets. 02.2000–07.2000. Co-encadrement avec M. Thierry Sentenac .

[M2R-01] M

Delphine Bellot , 3

ann´ ee ENSEEIHT et ann´ ee sp´ eciale Automatique. Es- timation de Mouvements ` a partir d’Informations Visuelles. 04.1999–09.1999. En- cadrement ` a 100 %.

I.2.3.4 Encadrement de stages Ing´ enieur, M1 ou de Visiteurs

[STAGE-15] MM. T. Mizumoto et T. Yoshida , Doctorants ` a Okuno ’s Lab, Universit´ e de Kyoto. Portage du logiciel Open Source HARK. S´ ejour d’un mois, 11.2010–

12.2010. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-14] M. J´ er´ emy Grossmann , M1 Syst` emes Intelligents, UPS. Impl´ ementation d’un Syst` eme de Commande G´ en´ erique sur un Robot 6 Axes. Fin 02.2010–Fin 07.2010. Encadrement avec M

Viviane Cadenat .

[STAGE-13] M

Lise Martin , MM. Alban Portello et El Houssin El Bouchikhi , 3

ann´ ee ing´ enieur ENSEEIHT. Localisation de Source en Robotique. Pro- totypage d’une Formation de Voie par des Techniques de Convolution Ra- pide sur Synplify DSP. Projet Long, 11.2009–03.2010. Co-encadrement avec M.

J´ erˆ ome Manh` es .

[STAGE-12] M. Damien Dufresne , 2

ann´ ee Sup ´ Elec. Localisation de Source en Robotique. ´ Etude de l’Antenne Semi-Circulaire. Fin 06.2009–Fin 08.2009.

Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-11] M

Estelle Comment , 2

ann´ ee ´ Ecole Polytechnique. Estimation de Mouve- ment pour l’Asservissement Visuel en Contexte Dynamique. 04.2009–08.2009.

Co-encadrement avec M

Viviane Cadenat et M. Thierry Sentenac . [STAGE-10] M. Nicolas Ferrero , 2

ann´ ee IUT A, UPS. Int´ egration d’un Module

Forma-

tion de Voie

dans une Architecture VHDL. 04.2009–07.2009. Co-encadrement avec M. J´ erˆ ome Manh` es .

[STAGE-09] M. Thierry Bessi` ere, Master 1 UPS. Impl´ ementation de Primitives sur FPGA pour la Localisation de Source Sonore en Robotique Mobile. 02.2008–09.2008.

Co-encadrement avec M. J´ erˆ ome Manh` es .

[STAGE-08] Mlle Caroline P. Carvalho , Ing´ enieur PUCRS, Porto Alegre, Br´ esil.

D´ eveloppement d’un Environnement de Simulation de Commandes R´ ef´ erenc´ ees Capteurs Ext´ eroceptifs. 02.2008–07.2008. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-07] M

Julie Van der Ham , 5

ann´ ee INSA Toulouse. Estimation Optimale de Trajectoires d’Animaux Marins. 09.2006–03.2007. Co-encadrement avec M. Phi- lippe Gaspar , Directeur du D´ epartement Oc´ eanographie Spatiale de l’entre- prise Collecte Localisation Satellites (CLS, www.cls.fr, 31520 Ramonville).

[STAGE-06] M. Ga¨ el Martinez , 2

ann´ ee ing´ enieur ENSEEIHT. Analyse Multicrit` ere d’un

Sch´ ema ´ El´ ementaire de Commande R´ ef´ erenc´ ee Vision. Fin 06.2006–D´ ebut

09.2006. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-05] M. Abhishek Sharma , visiteur de Institute of Techology / Banaras Hindu Uni- versity, Varanasi, Inde. Analyse d’un Sch´ ema de Commande R´ ef´ erenc´ ee Vision El´ ´ ementaire par une Approche Bi-Quadratique. 05.2002–07.2002. Encadrement

`

a 100 % (“summer internship” de 3 mois, niveau Master 1).

[STAGE-04] M. Sylvain Oudinet, 3

ann´ ee ing´ enieur ISEN Lille. Conception et Impl´ ementation d’un Environnement de Simulation de Commandes R´ ef´ erenc´ ees Vision. 02.2001–08.2001. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-03] M. S´ ebastien Desrumaux , 3

ann´ ee ing´ enieur ISEN Lille. Conception et Impl´ ementation d’un Environnement de Simulation de Commandes R´ ef´ erenc´ ees Vision. 02.2000–08.2000. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-02] M. Mohand Sa¨ıd Djouadi, stagiaire visiteur de l’ENITA, Alger, Alg´ erie. Esti- mation de Mouvements 2D ` a partir d’Informations Visuelles pour des Tˆ aches Robotiques. 11.1998–02.1999. Encadrement ` a 100 %.

[STAGE-01] M. Markus M¨ uller , Mast` ere de l’Universit´ e de Karlsruhe, Allemagne. Concep- tion et R´ ealisation d’une Commande R´ ef´ erenc´ ee Vision d’un Bras Manipula- teur. 04.1996–12.1996. Encadrement ` a 100 %.

I.2.4 Publications

Les publications sont r´ ef´ erenc´ ees ci-dessous selon le format

[ TYPE - NUM ´ ERO GLOBAL - DOMAINE - SOUS NUM ´ ERO ] o` u

• TYPE est l’acronyme de la cat´ egorie de la publication : COCI = Contribution ` a un Ouvrage Collectif International, JSI = Journal Scientifique International, etc. ;

• NUM ´ ERO d´ esigne le num´ ero de la publication dans sa cat´ egorie ;

• DOMAINE correspond au domaine scientifique : AV = Asservissement Visuel ; DE = D´ etection-Estimation ; AR = Audition en Robotique ; THESE = Th` ese ; MISC = Autre ;

• SOUS NUM ´ ERO indice la publication dans sa cat´ egorie et son domaine scientifique.

I.2.4.1 Contribution ` a un ouvrage collectif international

[COCI-1-AV-1] P. Dan` es , D.F. Coutinho , S. Durola . Multicriteria Analysis of Vi- sual Servos through Rational Systems, Biquadratic Lyapunov Functions, and LMIs. Chapitre 10 de Visual Servoing via Advanced Numeri- cal Methods, G. Chesi & K. Hashimoto Eds, pp. 169–188. Lecture Notes in Control and Information Sciences. Springer, Vol. 401/2010.

DOI : 10.1007/978-1-84996-089-2_10.

I.2.4.2 Journaux scientifiques

[JSI-7-AR-1] J. Bonnal , S. Argentieri , P. Dan` es , J. Manh` es , P. Sou` eres , M. Renaud . The EAR Project. Journal of the Robotics Society of Japan, special issue on Robot Audition, Vol.28, N.1, pp. 10–13, 2010.

[JSI-6-DE-2] M. Fontmarty , P. Dan` es , F. Lerasle . Evaluations of Particle Filter based Human Motion Visual Trackers for Home Environment Surveillance. Int. Jour- nal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol.23, N.7, pp. 1333–

1368, 2009. DOI : 10.1142/S0218001409007661.

20 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

[JSI-5-DE-1] L. Br` ethes , F. Lerasle , P. Dan` es , M. Fontmarty . Particle Filtering Strate- gies for Data Fusion dedicated to Visual Tracking from a Mobile Robot. Machine Vision and Applications, Vol.21, N.4, pp. 427–448, 2010 (en ligne depuis 2008).

DOI : 10.1007/s00138-008-0174-7.

[JSI-4-AV-2] D.F. Coutinho , M. Fu , A. Trofino , P. Dan` es . L2-Gain Analysis and Control of Uncertain Nonlinear Systems with Bounded Disturbance Inputs.

Int. Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol.18, pp. 88-110, 2008.

DOI : 10.1002/rnc.1207.

[JSI-3-MISC-1] B. Onillon , P. Dan` es , B. Benazet , O. Llopis . An Optical Link for Micro- wave Clock Distribution using Optical Carrier Suppression and DC Drift Com- pensation. Microwave and Optical Technology Letters, Vol.49, N.7, pp. 1634- 1637, 2007.

[JSI-2-AV-1] P. Dan` es , D. Bellot . Towards an LMI Approach to Multicriteria Vi- sual Servoing in Robotics. European Journal of Control, Special Issue on

“Linear Matrix Inequalities in Control”, Vol.12, N.1, pp. 86–110, 2006.

DOI : 10.3166/ejc.12.86-110. “Companion Report” ´ etendu (62p.) sur http://www.laas.fr/~danes/RESEARCH/VS/companionEJC2k5.pdf.

[JSI-1-THESE-1] P. Dan` es , J. Aguilar-Martin . The Symbolic-Numeric Interface : a “zos- teric” approach. Applied Artificial Intelligence Journal, Vol.9, N.5, pp. 451–478, 1995. DOI : 10.1080/08839519508945485.

I.2.4.3 Conf´ erences Internationales avec Actes et Comit´ e de Lecture

Remarque : sauf mention contraire explicite, les articles r´ epertori´ es ci-dessous ont fait l’objet d’une pr´ esentation orale. Les contributions ` a des sessions invit´ ees ont ´ et´ e cons´ ecutives ` a des sollicitations des organisateurs, mais ont suivi le processus de review habituel.

[CIACL-24-DE-9] R. Lopez, P. Dan` es, F. Royer. Extending the IMM Filter to Heterogeneous-Order State Space Models. IEEE Conf. on Decision and Control (CDC’2010). Atlanta, GA, 2010.

[CIACL-23-AR-8] J. Bonnal , P. Dan` es , M. Renaud . Detection of Acoustic Pat- terns by Stochastic Matched Filtering. IEEE/RSJ Int. Conf. on In- telligent Robots and Systems (IROS’2010). Taipei, Ta¨ıwan, 2010.

Session invit´ ee “Robot Audition”.

[CIACL-22-AR-7] P. Dan` es , J. Bonnal . Information-Theoretic Detection of Broadband Sources in a Coherent Beamspace MUSIC Scheme. IEEE/RSJ Int. Conf.

on Intelligent Robots and Systems (IROS’2010). Taipei, Ta¨ıwan, 2010.

Session invit´ ee “Robot Audition”.

[CIACL-21-AR-6] J. Bonnal , S. Argentieri , P. Dan` es , J. Manh` es . Speaker Localization and Speech Extraction with the EAR Sensor. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS’2009), pp. 670–675. Saint-Louis, MO, 2009. Session invit´ ee “Robot Audition”.

[CIACL-20-DE-8] M. Fontmarty , F. Lerasle , P. Dan` es . Likelihood Tuning for

Particle Filter in Visual Tracking. IEEE Int. Conf. on Image

Processing (ICIP’2009), pp. 4101–4104. Le Caire, Egypte, 2009. ´

Accept´ e en tant que poster.

[CIACL-19-DE-7] M. Fontmarty , P. Dan` es , F. Lerasle . Quasi Monte Carlo Partitio- ned Filtering for Visual Human Motion Capture. IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP’2009), pp. 2553–2556. Le Caire, ´ Egypte, 2009.

Accept´ e en tant que poster.

[CIACL-18-AV-6] S. Durola , P. Dan` es , D.F.. Coutinho , M. Courdesses . Ra- tional Systems and Matrix Inequalities to the Multicriteria Ana- lysis of Visual Servos. IEEE Int. Conf. on Robotics and Au- tomation (ICRA’2009), pp. 1504–1509. Kobe, Japon, 2009.

Session invit´ ee “Visual servoing via advanced numerical methods”.

[CIACL-17-AV-5] S. Durola , P. Dan` es , D.F. Coutinho . Set-membership Filtering for Uncertain Discrete-Time Rational Systems through Recursive Alge- braic Representations and LMIs. IEEE Conf. on Decision and Control (CDC’2008), pp. 684–689. Canc´ un, Mexique, 2008.

[CIACL-16-DE-6] M. Fontmarty , F. Lerasle , P. Dan` es . Towards Real-Time Markerless Human Motion Capture from Ambiance Cameras using an Hybrid Par- ticle Filter. IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP’2008), pp. 709–

712, San Diego, CA, 2008.

[CIACL-15-AR-5] S. Argentieri , P. Dan` es . Broadband Variations of the MUSIC High- Resolution Method for Sound Source Localization in Robotics. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS’2007), pp. 2009–

2014. San Diego, CA, 2007. Session invit´ ee “Robot Audition”.

[CIACL-14-DE-5] M. Fontmarty , F. Lerasle , P. Dan` es . Data Fusion within a Modified Annealed Particle Filter dedicated to Human Motion Capture. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS’2007), pp. 3391–

3396. San Diego, CA, 2007.

[CIACL-13-DE-4] T. Germa , F. Lerasle , P. Dan` es , L. Br` ethes . Visual Modalities dedi- cated to a Tour-Guide Robot. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS’2007), pp. 3448–3453. San Diego, CA, 2007.

[CIACL-12-AR-4] S. Argentieri , P. Dan` es . Convex Optimization and Modal Analysis for Beamforming in Robotics : Theoretical and Implementation Issues.

European Signal Processing Conference (EUSIPCO’2007), pp. 773–777.

Pozn´ an, Pologne, 2007.

[CIACL-11-AV-4] D.F. Coutinho , P. Dan` es . Piecewise Lyapunov Functions to the Stabi- lity Analysis of Rational Systems subject to Multiple State Constraints.

IEEE Conf. on Decision and Control (CDC’2006), pp. 5801–5806. San Diego, CA, 2006.

[CIACL-10-AR-3] S. Argentieri , P. Dan` es , P. Sou` eres . Modal Analysis Based Beam- forming for Nearfield or Farfield Speaker Localization in Robotics.

IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS’2006), pp. 866–871. P´ ekin, Chine, 2006. Session invit´ ee “Robot Audition”.

[CIACL-09-AR-2] S. Argentieri , P. Dan` es , P. Sou` eres , P. Lacroix An Experimental Testbed for Sound Source Localization with Mobile Robots using Opti- mized Wideband Beamformers. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Ro- bots and Systems (IROS’2005), pp. 909–914. Edmonton, Canada, 2005.

Session invit´ ee “Robot Audition”.

22 \I.2. SYNTH` ESE DES ACTIVIT´ ES DE RECHERCHE

[CIACL-08-AR-1] S. Argentieri , P. Dan` es , P. Sou` eres . Prototyping Filter-Sum Beam- formers for Sound-Source Localization in Mobile Robotics. IEEE Int.

Conf. on Robotics and Automation (ICRA’2005), pp. 3562–3567. Bar- celone, Espagne, 2005.

[CIACL-07-DE-3] L. Br` ethes , F. Lerasle , P. Dan` es . Data Fusion for Visual Tracking dedicated to Human-Robot Interaction. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA’2005), pp. 2087–2092. Barcelone, Espagne, 2005.

[CIACL-06-AV-3] D. Bellot , P. Dan` es . An LMI solution to visual-based localization as the dual of visual servoing. IEEE Conf. on Decision and Control (CDC’2003), pp. 5420–5425. Maui, HI, 2003.

[CIACL-05-DE-2] P. Menezes , L. Breth` es , F. Lerasle , P. Dan` es , J. Dias . Visual tra- cking of silhouettes for human-robot interaction. IEEE Int. Conf. on Ad- vanced Robotics (ICAR’2003), pp. 971–976. Coimbra, Portugal, 2003.

[CIACL-04-AV-2] D. Bellot , P. Dan` es . Handling visual servoing schemes through rational systems and LMIs.. IEEE Conf. on Decision and Control (CDC’2001), pp. 3601–3606. Orlando, FL, 2001.

[CIACL-03-DE-1] F. Lerasle , P. Dan` es . Projected light beams tracking for efficient 3D re- construction. IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP’2001), pp. 951–

954. Thessalonique, Gr` ece, 2001.

[CIACL-02-AV-1] D. Bellot , P. Dan` es . Towards an LMI approach to multicriteria vi- sual servoing. European Control Conference (ECC’2001), pp. 2930–2935.

Porto, Portugal, 2001.

[CIACL-01-THESE-1] P. Dan` es , L. Trav´ e-Massuy` es , J. Aguilar-Martin . A Generic Method for Computing the Response of a Numerically-Known Dynamic System to Qualitative Inputs. IEEE Conf. on Systems, Man and Cyber- netics (SMC’1993), pp. 187–192, Le Touquet, France, 1993.

I.2.4.4 Symposia Internationaux avec Actes et Comit´ e de Lecture

[SIACL-3-DE-2] M. Fontmarty , F. Lerasle , P. Dan` es . Visual Human Motion Capture from a Mobile Robot. IEEE Int. Symp. on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN’2009), pp. 829–834. Toyama, Japon, 2009.

[SIACL-2-AV-1] P. Dan` es , D.F. Coutinho . Multicriteria Analysis of Visual Servos via Biquadratic Lyapunov Functions. IFAC Symp. on Robust Control Design (ROCOND’2006). Toulouse, France, 2006.

[SIACL-1-DE-1] P. Dan` es , M.S. Djouadi , D. Bellot . A 2-D point-wise motion estimation scheme for visual-based robotic tasks. Int. Symp. on Intelligent Robotic Systems (SIRS’1999). Coimbra, Portugal, 1999.

I.2.4.5 Conf´ erences Nationales avec Actes et Comit´ e de Lecture

[CNACL-5-DE-3] M. Fontmarty , F. Lerasle , P. Dan` es . Param´ etrisation des Fonc- tions de Vraisemblance et Choix de Filtres Particulaires pour le Suivi Vi- suel. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA’2010).

Caen, 2010.