Catégorie : Uncategorized

Séminaire CeRVIM : Distinction de fluorophores et amélioration de résolution simultané d’images de microscopie à super-résolution en utilisant le temps de vie de fluorescence

Andréanne Deschênes
Centre de recherche CERVO, Université Laval

Vendredi, le 28 avril 2023, 11h00, PLT-3370

Résumé
Pour étudier les interactions entre les protéines neuronales par microscopie à fluorescence, l’observation simultanée de plusieurs marqueurs biologiques est nécessaire. SPLIT-STED, une approche exploitant l’analyse du temps de vie de fluorescence, a été développée pour améliorer la résolution spatiale de la microscopie à déplétion par émission stimulée (STED). Nous avons développé une méthode d’analyse utilisant la combinaison linéaire des composantes dans l’espace des phaseurs pour multiplexer SPLIT-STED et l’appliquons pour séparer deux fluorophores spectralement indiscernables par canal d’imagerie. Nous quantifions et caractérisons les performances de notre algorithme sur des images simulées construites à partir d’images réelles à coloration unique, ce qui nous permet d’améliorer simultanément la résolution et l’analyse de la colocalisation de plusieurs espèces de protéines dans des cultures neuronales vivantes et fixées.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

Séminaire CeRVIM : Navigation autonome à grande échelle dans les forêts subarctiques : défis à venir et leçons apprises

Dominic Baril
Norlab (Laboratoire de robotique boréale)
Dép. d’informatique et de génie logiciel, U. Laval

Vendredi, le 3 mars 2023, 13h30, PLT-2501 et sur Zoom

Résumé
Avec les fortes avancées récentes en robotique mobile, il est désormais possible de déployer des robots dans de nombreux scénarios afin de supporter une variété d’industries. Toutefois, peu de travaux documentent l’impact des conditions hivernales et de la forêt boréale sur les systèmes de navigation autonome. C’est pourquoi nous présentons un rapport de terrain portant sur le déploiement d’un système de navigation autonome dans la Forêt Montmorency, dans la province de Québec, au Canada. Dans le cadre de ce travail, nous avons conçu un système de navigation autonome qui se base sur le recalage de nuages de points mesurés par des lidars pour localiser le véhicule et cartographier l’environnement. Nous avons réussi à naviguer 18.8 km de manière autonome dans des sentiers de la forêt dans des conditions hivernales difficiles. Nous présentons l’impact de la végétation et de l’accumulation de neige sur les algorithmes de navigation autonome. Nous terminons la présentation en discutant des défis à relever dans le but d’accomplir de la navigation autonome robuste aux conditions rencontrées dans ce déploiement.

Cette présentation est basée sur l’article (https://arxiv.org/abs/2111.13981) que nous avons publié dans le journal Field Robotics.

Biographie
Dominic Baril est un étudiant au doctorat en informatique sous la supervision des professeurs François Pomerleau et Philippe Giguère. Dans le cadre de ses recherches au Norlab, le laboratoire de robotique mobile de l’Université Laval, il cherche à augmenter la robustesse des algorithmes de suivi de chemin des véhicules autonomes aux conditions de traction variables, plus spécifiquement aux terrains enneigés. Il a coordonné de nombreux essais de terrains avec un robot de 500 kg dans la forêt Montmorency lors desquels ils ont quantifié l’impact de l’environnement sur un système de navigation autonome de l’état de l’art.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en français.

Pour obtenir le lien d’accès internet pour la rencontre Zoom, SVP contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Séminaire CeRVIM : Métrologie 3D et instrumentation astronomique : un chasseur d’exoplanètes au Chili

Anne-Sophie Poulin-Girard
Laboratoire de Recherche en Ingénierie Optique, LRIO
Dép. de physique, de génie physique et d’optique, U. Laval

Vendredi, le 3 février 2023, 11h00, PLT-3370

Résumé
L’utilisation de dispositifs de métrologie comme les bras de mesure portables, les machines à mesurer tridimensionnelles et les scanneurs 3D est de plus en plus répandue dans le domaine de l’instrumentation astronomique. Ces différents outils sont employés pour aligner les pièces optiques et mécaniques de ces instruments, permettant ainsi de respecter les tolérances de positionnement très strictes, souvent en dessous de 100 microns pour un assemblage optomécanique complexe.

Dans ce contexte, la présentation portera sur l’instrument astronomique de détection d’exoplanètes NIRPS (Near Infra-Red Planet Searcher), plus précisément sur la phase d’assemblage, d’intégration, de test et de validation du spectrographe de l’instrument. Il sera également question de la mission d’installation à l’European Southern Observatory – La Silla dans le désert du Chili en 2022. Cette présentation est une excellente occasion pour les personnes qui s’intéressent à l’astronomie, qui souhaitent s’initier au domaine de l’instrumentation astronomique en vue de collaborations éventuelles ou qui désirent simplement voir les magnifiques paysages du Chili.

Biographie
Anne-Sophie Poulin-Girard a obtenu un doctorat en physique de l’Université Laval en 2016, sous la direction des professeurs Simon Thibault et Denis Laurendeau. Son sujet de thèse se situait entre la conception optique et la vision numérique, plus particulièrement pour l’utilisation de caméras panoramiques dans la reconstruction 3D d’objets d’intérêt. Après son doctorat, elle s’est jointe à la Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la neurophotonique à titre de coordonatrice scientifique. Elle a rejoint l’équipe du Prof. Simon Thibault en 2017 en tant que professionnelle de recherche. Elle s’occupe entres autres de la coordination scientifique et technique de la Chaire industrielle du CRSNG en conception optique. Elle participe à divers projets de développement technologique en collaboration avec l’industrie, et au projet d’instrumentation astronomique NIRPS, pour la détection d’exoplanètes. Grande passionnée d’éducation, elle a présidé le SPIE Education committee, a accueilli en 2019 la conférence internationale SPIE/OSA/IEEE/ICO Education and Training in Optics and Photonics et co-préside depuis 2020 la conférence Optics Education and Outreach à SPIE O+P. Depuis 2021, elle est également membre du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Webinaire CeRVIM : Introduction à la segmentation sémantique (par Intelligence Artificielle) sur MATLAB

William Bonilla
1. Laboratoire LVSN
Dép. de génie électrique et de génie informatique, U. Laval
2. Stagiaire en test, Tesla

Vendredi, le 2 décembre 2022, 11h00

Résumé
L’intelligence artificielle est un outil de plus en plus accessible qui est très prisé aujourd’hui. Les chercheurs ont donc plus de choix lorsque vient de le temps de choisir une plateforme pour développer leurs algorithmes d’intelligence artificielle.  Récemment, MATLAB a réussi à produire une solution facile d’utilisation qui permet de développer des algorithmes d’intelligence artificielle. La présentation portera sur toutes les étapes pour la réalisation d’un algorithme d’intelligence artificielle capable d’effectuer la segmentation sémantique sur MATLAB.
Le code sera partagé suite à la présentation.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en français.

Pour obtenir le lien d’accès internet pour la rencontre Zoom, SVP contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Séminaire CeRVIM : A Hybrid Approach for the Motion Control of Kinematically Redundant Hybrid Parallel Robots

Sy Nguyen
Laboratoire de robotique
Dép. de génie mécanique, Université Laval

Vendredi, le 18 novembre 2022, 12h
Local PLT-3370

Résumé
Classical methods for the motion control of robots are based on the dynamic model of the robot. The dynamics and the errors can then be examined either in the joint coordinates or in the task coordinates. Each of these two approaches has advantages and drawbacks, and this results in two versions of several control techniques such as PD+Gravity Compensation or Computed-Torque. The hybrid method that combines both approaches to control Kinematically Redundant Hybrid Parallel Robots is introduced in this presentation. In short, the two approaches are applied to different parts of the robot and the control signal is then determined based on their combination. In addition to improving the position control performance, this method reduces the modeling process. The robot is divided into two main components and each component is modeled separately. Furthermore, the position and orientation of the robot are considered in the Cartesian space, which is more obvious and easier to work with. Several demo videos are shown to demonstrate the performance of this control method. Extended works for force-related control are discussed.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

Séminaire IID : Apprentissage ouvert en robotique

Stéphane Doncieux, directeur adjoint
ISIR (Institut des systèmes intelligents et de la robotique)
Sorbonne Université, CNRS, Paris

Le mercredi 14 septembre 2022, 14h30-15h30
Salle COP-1168 (Centre d’optique-photonique-laser, Pavillon Vachon)

Résumé

Les robots actuels peuvent accomplir des tâches complexes avec une grande précision, mais pour cela, ils doivent rester dans un environnement contrôlé. Faire face à la variabilité d’un environnement non contrôlé reste un défi. L’apprentissage machine devrait pouvoir donner aux robots les capacités d’adaptation requises, mais la robotique dispose de caractéristiques qui en font un domaine d’application particulièrement exigeant pour les méthodes d’apprentissage. Rendre les robots adaptatifs nécessite de plus de s’intéresser à des apprentissages « ouverts ». Nous positionnerons cette notion par rapport au cadre de l’apprentissage par renforcement et nous présenterons les résultats obtenus dans l’équipe sur les questions que posent un tel apprentissage, que ce soit pour acquérir des représentations d’espaces d’état ou pour explorer dans le cas de récompenses rares. Les applications iront, selon les cas, de problèmes jouets en simulation à la saisie d’objets sur robots réels.

Biographie

Stéphane Doncieux est professeur d’informatique à l’ISIR (Institut des systèmes intelligents et de la robotique), Sorbonne Université, CNRS, Paris.
Depuis janvier 2019, il est directeur adjoint de l’ISIR, un laboratoire de robotique multidisciplinaire qui regroupe des chercheurs en mécatronique, en informatique, en traitement du signal et en neurosciences. Il a été coordinateur du projet DREAM FET H2020 de 2015 à 2018 (https://dream.isir.upmc.fr/). Ses recherches portent sur la robotique cognitive et en particulier sur l’apprentissage et l’adaptation avec une approche évolutionniste et développementale.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Pour plus d’information, SVP contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire CeRVIM : Going beyond 3D to estimate the scene geometry and semantics

Raoul de Charette
Scientifique de recherche, INRIA Paris

Webinaire CeRVIM, co-modal
14 juin 2022, 14h
Lieu (présentiel) : PLT-1120 en personne
Zoom (virtuelle) : https://ulaval.zoom.us/j/64359268203?pwd=U0lzaGFvNWJTNW1zWDFzbitMbzZCZz09

Résumé
Estimating scene geometry and semantics is a prerequisite for visual systems to interact with our physical 3D world. Because they are largely intertwined, these two cues are better estimated jointly.
In this line of research, I will present some of our recent works that estimate the complete 3D information either leveraging 3D data with lightweight 2D backbones, or using monocular 2D images. Beyond the visible scene parts, we will see that additional insights can boost estimation of the occluded areas.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

Colloque REPARTI 2022 : vendredi 13 mai 2022, 8h45 – 15h15, sur Zoom* dans le cadre du congrès de l’Acfas.

Trois présentations keynote, chacune suivie d’une série de présentations brèves, qui sont toutes offertes par les chercheurs et les étudiants des institutions membres de REPARTI, et vous permettront d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres de REPARTI. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque REPARTI 2022

*Pour obtenir le lien d’accès pour la rencontre Zoom, veuillez SVP vous rendre sur le site https://www.acfas.ca/ et vous connecter à votre compte utilisateur lié à votre inscription au congrès de l’Acfas. Rendez-vous ensuite sur la page web du Colloque #205 et cliquez sur “Accéder à la plateforme”.

Webinaire CeRVIM : Initiation à la classification de nuages de points

Geneviève Le Houx
Laboratoire LVSN
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

6 mai 2022, 11h

Résumé
Ce projet, réalisé dans le cadre du cours GEL-7065 – Lectures dirigées en génie électrique III, porte sur la classification de nuage de points. Les nuages de points proviennent de la base de données « RGB-D Object Dataset » disponible sur le web. Ces données contiennent de l’information sur la position ainsi que sur la couleur de chaque point. Le webinaire présentera les différentes étapes pour effectuer la classification des nuages de points: le prétraitement des données, l’extraction de descripteurs ainsi que l’application de l’apprentissage automatique à des fins de classification.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en français.

Pour obtenir le lien d’accès internet pour la rencontre Zoom, SVP contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire CeRVIM : Lidar Scan Registration Robust to Extreme Motions

Simon-Pierre Deschênes
Norlab (Northern Robotics Laboratory)
Dép. d’informatique et de génie logiciel, Université Laval

29 avril 2022, 13h

Résumé
Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) algorithms based on point cloud registration have proven effective in mobile robotics over the last decades. However, they are susceptible to failure when a robot sustains extreme velocities and accelerations. For example, this type of motion can take place after a collision, causing lidar scans to be heavily skewed. While point cloud de-skewing methods have been explored in the past to increase localization and mapping accuracy, these methods still rely on highly accurate odometry systems or ideal navigation conditions. In this presentation, a new point cloud registration algorithm taking into account the uncertainty left after de-skewing a point cloud will be presented and its performance in a SLAM algorithm will be analyzed.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

Pour obtenir le lien d’accès internet pour la rencontre Zoom, SVP contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca