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École Nationale Supérieure de Techniques Avancées |
Cycle d'ingénieur |
ES 310 - Fusion de capteurs et de données |

Enseignant responsable : |
Philippe PANNETIER (Directoire des SIC). |
Enseignants : |
Philippe PANNETIER, Jean DEZERT, Alain APPRIOU, Laurence CHOLVY.
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Objectifs :
Le cours ES310 a pour but de présenter aux élèves de troisième année (module « observation et renseignement ») un
certain nombre de perspectives offertes par un secteur scientifique et technique en pleine croissance à savoir
« la fusion de données et de capteurs ». Après avoir introduit différents contextes systèmes et architectures de
Perception - avec différents capteurs tant actifs (radar, sonar, etc) que passifs (caméras, radiomètres, etc) -
on décrira les principaux outils, les problèmes soulevés par la fusion de capteurs et de données, ainsi que les
différents niveaux de fusion des informations (images, détections, bases de données ou information symboliques
d’élaboration de situation). Ces présentations seront illustrées par des exemples concrets des techniques de prise
en compte et d'utilisation de données souvent incertaines, floues ... fournies par différents capteurs, différents traitements
ou plus généralement différentes sources d'information. Le cours ES310 développera notamment plusieurs techniques se
situant à la frontière entre l'intelligence artificielle, l'automatique, le traitement de l’information et du signal.
Les applications concernent d’une manière générale les systèmes de surveillance (trafic aérien , maritime ...) et les
systèmes d’armes à base de radar, de sonar ou d’optronique, ainsi que la robotique et les systèmes d’information
pour le renseignement ou le commandement. Enfin pour ces systèmes complexes, souvent très automatisés,
on essaiera d’appréhender les problématiques d’intégration des opérateurs dans ces systèmes.
En sus du cours, un mini-projet est à mener de manière individuelle et doit permettre de se familiariser avec les
problèmes de pistage en contexte multisenseur.
Mots clés : |
Modèles bayésiens et possibilités. Traitement de l'incertain. Théorie de l'évidence et logique floue .
Pistage et Filtrage de Kalman. Vision et Fusion Spatiale. Architectures de Fusion et de Décision. Décision Optimale.
Systèmes de Perception ou d’Observation . Intégration Homme Machine et Système . Fusion symbolique, de
renseignements. Systèmes complexes. |
Contrôle de connaissances : |
interrogation écrite et micro-projet à réaliser. |
Moyens utilisés :
- Stations de travail sous UNIX ;
- Logiciel de calcul « Matlab ».

| Auteur : A. Sibille
Unité Electronique-Informatique |
Dernière mise à jour : 29 mars 2002
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