15 mai 2018
Modélisation et reconnaissance des habitudes de vie d'un habitant dans un habitat intelligent
Présentation (pdf)
Kévin Viard (directeur de thèse : Jean-Jacque Lesage)
LURPA, ENS Paris-Saclay, Cachan
La plupart des travaux réalisés dans le domaine de l'assistance à l'autonomie à domicile (AAL) reposent sur l'utilisation de capteurs visuels et audio tels que des caméras. Or, ces capteurs sont souvent rejetés par le patient à cause de leur caractère invasif. Des approches alternatives requièrent l'utilisation de capteurs embarqués sur la personne (GPS, bracelets électroniques ou puces RFID dans les vêtements...), et leur pertinence est donc ramenée à l'hypothèse que les personnes les portent effectivement, sans jamais les rejeter ni les oublier.
C'est pour ces raisons que, dans les travaux qui seront présenté, nous trouvons plus pertinentes les approches uniquement basées sur l'utilisation de capteurs binaires intégrés dans l'habitat, tels que les détecteurs de mouvement, les tapis sensitifs ou les barrières optiques.
Dans un tel contexte technologique, il devient intéressant d'utiliser les paradigmes, les modèles et les outils des Systèmes à Evénement Discrets (SED), initialement plutôt développés pour la modélisation, l'analyse et la commande des systèmes industriels complexes.
Dans les travaux de thèse présentés, l'objectif est de construire une approche pour la modélisation et le suivi des habitudes de vie, basée sur les modèles et le paradigme des SED et répondant à une problématique qui s'énonce de la manière suivante:
Nous considérons les personnes âgées ou dépendantes vivant seules à domicile. Leur habitat est instrumenté de telle manière que leurs déplacements et la réalisation de leurs activités de la vie quotidienne (préparation des repas, toilette, repos, ...) sont observables. Seuls des capteurs non intrusifs pour la vie privée des personnes sont utilisés, pour les raisons d'acceptation exposées plus haut. Cette hypothèse rend particulièrement difficile la surveillance car les informations véhiculées par les capteurs sont de nature binaire, donc sémantiquement très pauvres. Lorsque la personne vivant dans l'habitat instrumenté est en activité, ou se déplacent, des signaux sont émis par les différents capteurs. Ces signaux sont acquis, puis traités pour reconnaître en temps réel l'activité que la personne est en train d'accomplir. C'est sur la base des information comportementales obtenues et sur la connaissance de marqueurs pertinents (indicateurs d'apparition ou d'évolution de pathologies, fixés par le corps médical) que sont détectées les évolutions des habitudes de vie des personnes surveillées pouvant être les symptômes d'une modification de leur comportement (niveau d'activité physique, vitesse de marche, anomalies du comportement...) qui pourraient entraîner une dégradation de leur état de santé ou un risque de perte d'autonomie. Il revient ensuite aux professionnels de santé de décider, au vu de ces informations comportementales générées automatiquement et au fil de l'eau par notre approche, si une intervention est nécessaire.
Modélisation des systèmes manufacturiers hybrides par réseaux de Petri temporisés en vue de l'ordonnancement robuste
Présentation (pdf)
Ghassen Cherif (directeur de thèse : Dimitri Lefebvre)
GREAH, Université Le Havre
Dans sa première partie, l'exposé rappelle les principaux modèles à base de réseaux de Petri utilisés pour modéliser les problèmes d'ordonnancement de type job shop, dont les opérations sont traitées selon un ordre bien défini, et open shop, dont les opérations sont réalisées avec une flexibilité totale, dans les ateliers flexibles (FMS). Parmi les solutions retenues, les modèles S3PR (System of Simple Sequential Processes with Resources), S4R (Systems of Sequential Systems with Shared Resources) et S2OPR (Set of Simple Open Processes with Resources) sont expliqués.
Dans une seconde partie, l'exposé détaille une méthode pour modéliser systématiquement les FMS hybrides constitués d'une combinaison d'opérations, certaines en job shop et d'autres en open shop. Trois fonctions de base sont proposées pour construire itérativement le modèle complet. Celui-ci est formulé à l'aide de réseaux de Petri temporisés sur les transitions avec des places buffer qui stockent temporairement les produits entre deux opérations et permettent d’éviter les blocages, des places de commande et des places dédiées à l'allocation des ressources. La méthode permet de construire automatiquement les matrices d'incidence, le vecteur de marquage initial et le vecteur des paramètres temporels à partir d'une description synthétique de l'atelier. Elle permet de mettre en forme des problèmes d'ordonnancement dans des ateliers avec des contraintes de précédence sur certaines opérations et une flexibilité totale sur les autres opérations. Des exemples sont détaillés.
Calcul d'atteignabilité de systèmes dynamiques max-plus linéaires par polyèdres tropicaux
Présentation (pdf)
Mehdi Lhommeau (Maître de Conférences)
ISTIA, Université d'Angers
Des travaux récents ont montré que l'on pouvait calculer l'atteignabilité de systèmes max-plus linéaires à l'aide des matrices aux différences bornées [1]. Cette approche permet de calculer, sans approximation, les ensembles atteignables du système dynamique max-plus. Nous avons étendu ces travaux au cas des systèmes max-plus linéaires incertains [2]. Dans cet exposé, nous proposons une approche alternative basée sur les polyèdres max-plus pour l'étude de l'atteignabilité. L'objectif est de comparer ces deux approches.
[1] D. Adzkiya, B. De Schutter & A. Abate. Computational techniques for reachability analysis of max-plus-linear systems. Automatica, 2015, 53, 293-302.
[2] Ferreira Cândido R.-M., Hardouin L., Lhommeau M. and Santos Mendes R., Conditional Reachability Of Uncertain Max-Plus Linear Systems, Automatica, 2018.
Ce travail est réalisé en collaboration avec Guilherme Espindola Winck et Laurent Hardouin.
State Estimation of Max-Plus automaton with unobservable events
Présentation (pdf)
Aiwen Lai (directeurs de thèse : Sébastien Lahaye, Alessandro Giua)
ISTIA, Université d'Angers
The problem of state estimation for discrete event systems (DES) has
been extensively investigated in the past few decades. In general, the output information of the considered system must be given in order to address state estimation. Typically, there exist two different kinds of outputs, i.e., event observation and state observation.In the case of event observation, events are partitioned into observable and unobservable subsets. Max-plus automata are significant mathematical tools for modeling timed DES, especially those with synchronized behavior.
In our work, we deal with the state estimation problem of a system represented as a max-plus automaton with unobservable events. To the best of our knowledge there is no work for dealing with this problem for timed automata used as modeling formalism in the literature.
According to an observed timed sequence, the state estimation problem consists in finding all possible states in which the system may be at the given time instant. We first give the definition of the set of states consistent with an observation at a given time instant. Then we propose iterative algorithm to solve the state estimation problem. The main idea behind the proposed algorithm originates from the fact that the dynamic behavior of a max-plus automaton can be characterized by its state vector, which is the solution of recurrent equations on words representing the sequence of occurring events.