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- | ====== | + | ====== |
- | Objectif général:\\ | + | **Objectif général ** |
- | Le geste d' | + | \\ Projet de recherche avec SAGEM Defense |
+ | **Thèse Cifre** Romain Grosse\\ | ||
+ | **Co encadrement** Dominique Lenne (Heudiasyc) et Stephane Aubry (Sagem Defense) | ||
+ | |||
+ | ====== KIVA: formation au geste technique | ||
+ | **Objectif général | ||
+ | \\ | ||
+ | KIVA est un acronyme pour Knowledge and Informed Virtual environment | ||
+ | for gesture cApitalization. | ||
+ | un nouvel environnement de formation utilisant la réalité virtuelle | ||
+ | afin d’accélérer le processus d’apprentissage | ||
+ | Il s’inscrit dans la forte dynamique | ||
+ | virtuelle, qui est de plus en plus utilisée dans l’industrie. Le groupe | ||
+ | Montupet, membre du projet et un des leaders mondiaux dans la | ||
+ | conception et la fabrication de pièces automobiles en aluminium, | ||
+ | cherche à améliorer son efficience et à réduire ses taux de rebuts, | ||
+ | qui sont des conséquences directes de la formation. En effet, la fabrication | ||
+ | des culasses (partie supérieure d’un moteur à pistons), nécessite | ||
+ | une haute technicité dans le geste. La formation en environnement | ||
+ | virtuel permettra de restituer et d’expliciter un savoir-faire | ||
+ | essentiellement tacite. | ||
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- | * Thèse** | + | ** Thèse** |
+ | |||
+ | |||
+ | **Mots-clés** : réalité | ||
+ | |||
+ | \\ | ||
+ | ** Post Doc** [[https:// | ||
+ | ** Co tutelle Sebastien Destercke** | ||
+ | |||
+ | **Mots-clés** : machine learning, | ||
+ | |||
+ | ====== DESCRIPT: aide adaptative au geste d' | ||
+ | ** Objectif général: | ||
+ | Le geste d' | ||
+ | \\ | ||
+ | |||
+ | L’apprentissage de l’écriture est un processus complexe impliquant différentes étapes de développement. Lors de chacune de ces étapes, l’apprenant développe différentes capacités psychomotrices et cognitives. Les systèmes tuteurs intelligents sont principalement utilisés dans le cadre de l’apprentissage de compétences non gestuelles, et sont basées sur des stratégies. Les systèmes à retours sensoriels (visuels, sonores, haptiques, …) sont quant à eux largement utilisés dans le cadre de l’apprentissage de geste. Ces approches sont réactives, améliorent l’apprentissage, | ||
+ | |||
+ | \\ | ||
+ | ** Thèse* [[https:// | ||
+ | |||
+ | **Mots-clés** : Sensorial feedback, adaptation, teaching in mixed reality, gestural interaction | ||
- | **Mots-clés** : | ||
**Co tutelle Olivier Gapenne** | **Co tutelle Olivier Gapenne** | ||
- | ====== MINARDA: | + | ====== MINARDA: |
Objectif général: | Objectif général: | ||
- | Les véhicules | + | Pedestrian accidents become a serious problem for the society. Pedestrian Collision Warning Systems |
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Ligne 43: | Ligne 84: | ||
======OSE: Formation pour le tranSport fluvial par Environnement virtuel informé====== | ======OSE: Formation pour le tranSport fluvial par Environnement virtuel informé====== | ||
+ | {{: | ||
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+ | [[{{: | ||
+ | www.youtube.com/ | ||
+ | \\ | ||
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Objectif général :\\ | Objectif général :\\ | ||
Cette thèse porte sur l’interaction entre un humain et un environnement virtuel informé (EVI). L’objectif est de renforcer le couplage entre l’humain et l’EVI en permettant à celui-ci de réagir pertinemment au comportement de l’utilisateur. Pour ce faire, nous ajoutons à l’EVI un module de décision capable de choisir en temps réel des retours multimodaux suivant l’activité de l’utilisateur observée par le système au moyen de différents capteurs. Nous utilisons la théorie des fonctions de croyance pour la prise de décision afin de gérer l’incertitude et l’incomplétude des données récoltées décrivant le comportement de l’utilisateur. Notre système apporte une interaction informée : la réaction du système aux actions de l’utilisateur se base sur des connaissances a priori combinées avec d’autres connaissances acquises en temps réel. Nous apportons alors une interaction personnalisée, | Cette thèse porte sur l’interaction entre un humain et un environnement virtuel informé (EVI). L’objectif est de renforcer le couplage entre l’humain et l’EVI en permettant à celui-ci de réagir pertinemment au comportement de l’utilisateur. Pour ce faire, nous ajoutons à l’EVI un module de décision capable de choisir en temps réel des retours multimodaux suivant l’activité de l’utilisateur observée par le système au moyen de différents capteurs. Nous utilisons la théorie des fonctions de croyance pour la prise de décision afin de gérer l’incertitude et l’incomplétude des données récoltées décrivant le comportement de l’utilisateur. Notre système apporte une interaction informée : la réaction du système aux actions de l’utilisateur se base sur des connaissances a priori combinées avec d’autres connaissances acquises en temps réel. Nous apportons alors une interaction personnalisée, |