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移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
应用于飞机着陆 - Portail HAL laas
摘要：飞机在着陆过程中的位置至关重要。一组传感器提供数据以获得对飞机定位的最佳估计。但是，数据可能包含异常。为了保证传感器的正确行为，必须检测异常。然后，要么隔离故障传感器，要么过滤检测到的异常。本文提出了一种用于检测和纠正异常的新型神经算法，称为 NADCA。该算法使用紧凑的深度学习预测模型，并使用真实着陆信号中的真实和模拟异常进行了评估。NADCA 检测和纠正快速变化和缓慢移动的异常；无论信号的振荡程度如何，它都很稳健，并且不需要隔离具有异常行为的传感器。无论传感器精度如何，NADCA 都可以实时检测和纠正异常。同样，NADCA 可以处理不同传感器中同时发生的异常，并避免信号之间可能出现的耦合问题。从技术角度来看，NADCA 使用一种新的预测方法和一种新的方法来实时获得平滑信号。NADCA 已被开发用于在飞机着陆期间检测和纠正异常，从而改善向飞行员呈现的信息。尽管如此，NADCA 是一种通用算法，在其他情况下可能有用。NADCA 评估给出的异常检测平均 F 值是 0.97，异常纠正平均均方根误差 (RMSE) 值是 2.10。
飞机着陆应用 - HAL 激光门户
摘要：飞机在着陆过程中的位置是关键。一组传感器提供数据以获得对飞机定位的最佳估计。然而，数据可能包含异常。为了保证传感器的正确行为，必须检测异常。然后，要么隔离故障传感器，要么过滤检测到的异常。本文提出了一种用于检测和纠正异常的新型神经算法，称为 NADCA。该算法使用紧凑的深度学习预测模型，并使用真实着陆信号中的真实和模拟异常进行了评估。NADCA 检测和纠正快速变化和缓慢移动的异常；无论信号的振荡程度如何，它都是稳健的，并且不需要隔离具有异常行为的传感器。无论传感器精度如何，NADCA 都可以实时检测和纠正异常。同样，NADCA 可以处理不同传感器中同时发生的异常，并避免信号之间可能出现的耦合问题。从技术角度来看，NADCA 使用一种新的预测方法和一种新的方法来实时获得平滑信号。 NADCA 的开发是为了检测和纠正飞机着陆过程中的异常情况，从而改善向飞行员提供的信息。尽管如此，NADCA 是一种通用算法，在其他情况下也很有用。NADCA 评估显示，异常检测的平均 F 值是 0.97，平均均方根误差 (R
达亚马，尼拉杰； Oulasvirta，Antti 布局即服务 (LaaS)
摘要。要个性化网页，必须指定针对具体案例的规则或模板，以定义元素的视觉空间布局以及针对个人的设备特定适配规则。这种方法的可扩展性很差。我们提出了 LaaS，这是一个用于自我优化网页布局的服务平台，以提高其在个人、群体和人口层面的可用性。不需要手工编码的规则或模板，因为 LaaS 使用组合优化来生成针对既定设计目标的网页布局。这允许通过影响整个网页布局的直观目标来控制个性化。我们提出了一个可扩展的架构和解决方案，用于 (1) 使用整数规划生成布局、(2) 在浏览器和布局生成器之间进行中介的数据抽象以及 (3) 页面重构。此外，我们展示了如何将 LaaS 轻松部署为现有网页的一部分。结果表明，我们的方法可以在各种场景中生成可用的个性化网页布局。
深度学习驱动的数据处理，建模... -LAAS
近年来，从机器学习中使用方法来解决光子系统设计和模式的问题的增长显着增长。最近的许多评论已广泛涵盖了（Nano）光子学[1-7]中深度学习的领域。在这里，我们提供了一个介绍，涵盖了深度学习神经网络的一些相关背景，然后提供了许多更深入的应用程序，这些应用程序涉及纳米光子学研究的各个方面，其中神经网络可以在其中发现应用。我们描述了纳米结构内部电磁场的广义预测网络的开发，该网络允许在向前迭代设计中替换数值模拟，一旦网络得到了全面训练，可以通过数量级加速设计过程。接下来，我们将说明使用串联神经网络来预测多子集成电路中的复杂散射模式，作为神经网络启用逆设计的示例。最后，我们讨论了在高级和实时数据处理中的神经网络的使用，以及在光学数据存储和高光谱成像中的最新应用。
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。
全球共享的自动化操作模型...
最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。 创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。
工作中的人形机器人：我们在哪里
∗作者在法国图卢兹Laas CNRS获得了机器人和人工智能的博士学位。他是一名研究人员的研究人员，对车轮探索机器人进行了任务计划和执行，并领导了R＆D团队的资源优化，以优化卫星的狮子座星座，小型类人机器人的角色动画，室内式无人机的自主导航以及在物流环境中AMR的企业范围内的任务计划以及AMR的导航。他曾担任过运营角色，例如创建和管理领域的工程师，以部署AMRS和一组运营商来远程监督它们。作者现在是L3/L4高速公路自动化车辆的技术领导者。本出版物中表达的意见是作者的意见。他们不愿意反映其现任/前任雇主的观点或观点。