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Digital circuits design using FPGA technology Group

 

Last update 19 May 2015

 

Coordinator: Chokri ABDELMOULA

Permanent members: Mohamed Slim Masmoudi.

Thesis Members: Baligh NAJI, Hanene Rouabeh, Hajer OMRANE, Zouhour MAATAR.

Master Members: Sana Bougharriou, Rami HAJLAOUI

Undergraduate Members:

Cooperation:

 

 

Introduction to the research topic

 

Our research work is interest the development of systems to respond to the autonomous navigation off-road vehicles, industrial environment and the intelligent parallel parking.

- Since 2009 many new approaches robotics problems are best solved when they are applied in the relevant field setting, validated in the environment with no simplifications or contrivances. There are two related assumptions: that the field is the only valid setting for experimental verification of robotic algorithms, mechanisms and systems; and that through field experimentation one can gain further and deeper insight into the true nature and relative significance of fundamental problems in robotics.

- We addressed now the full range of academic and applied robotics research. Specifically since 2011 we saw significant concentration and advances in the areas of robotic/driverless vehicles, industrial applications and robotic/telemedicine exploration.

 

 

Activities Summary:

 

Subject 1 : Robotique Mobile (Only in French)

Members : Chokri Abdelmoula (HDR)

Abstract: Ce résumé synthétise les contributions au domaine de la robotique mobile. Les activités de recherche portent sur la navigation autonome et la planification de trajectoire, par la perception et la compréhension conjointe de l'espace et du milieu par un robot autonome de type véhicule. Dans ce contexte, la démarche consiste ici à trouver des solutions multiples et incertaines à tous les niveaux de la perception à partir de capteurs embarqués. Les travaux se focalisent sur la perception de l'espace pour la navigation autonome en environnement structuré ou dynamique. Pour cela, nous avons mis l’accent sur nos travaux antérieurs, en se basant sur la méthodologie complète de détection et de localisation validée par des expérimentations réelles sur une nouvelle génération de robots mobile à roues de type véhicule. Les différentes formes d’obstacles peuvent être capturées par le robot automatiquement dans les différentes représentations métriques et topologiques de son environnement de navigation. Il s’agit de s’inspirer des différents travaux réalisés dans ce contexte pour trouver des approches exploitant les modèles qualitatifs pour que le robot mobile puisse se localiser sur la base de données capteurs. A terme, ces représentations seront enrichies par des informations perceptuelles visuelles capturées par les nouvelles générations de caméras de type Fish-Eye.

La recherche d’une solution supervisée, mécanique, électronique et informatique, nous a amené à démarrer les contributions dans les deux thèmes de recherche, la navigation autonome sans collision et la planification de trajectoire et de mouvement. Nos travaux ont porté sur la détection, le suivi de trajectoire par vision capteurs proprioceptifs. Parmi ces travaux, nous nous intéressons à la problématique de suivi de trajectoire puisque la plupart des tâches robotiques coordonnées avec l'homme nécessitent de l’intelligence pour caractériser la relation d'une plate-forme mobile aux besoins de l’homme (Stationnement intelligent). Nous avons ainsi prototypé puis intégré plusieurs algorithmes intelligents de suivi 2D répondant aux modalités d'interaction envisagées pour le robot.

Notre problématique était l’étude de possibilité de développer des algorithmes pour les implémenter sur une nouvelle génération de système robotique autonome dans le but d’accomplir des missions dans des environnements complexes. Pour atteindre cet objectif, nous nous sommes organisé principalement autour d’un certain nombre de projets spécifiques à l’élaboration et à l’implémentation d’algorithmes pour le stationnement intelligent et la navigation autonome appliqués sur la nouvelle plateforme mobile récemment conçu, dédiée pour les recherches dans notre unité. Dans différentes configurations d’environnement, notre nouvelle structure physique de type véhicule doit posséder les capacités nécessaires pour acquérir son autonomie.

A l’heure actuelle, nous envisageons de poursuivre nos travaux dans cette thématique dans trois directions : Dans un premier temps, nous chercherons à augmenter le degré d’autonomie du système robotique. Pour cela, une première difficulté réside dans la définition même de la tâche d’exploration. Cette première phase est primordiale pour définir correctement les objectifs d’exploration et donc les lois de commande associées. Dans nos futurs travaux de recherche, nous chercherons à optimiser l’architecture matérielle du système robot développé pour des contraintes temps réel, chercher aussi une implémentation moins coûteuse des algorithmes intelligents, la mise en œuvre du système de perception et la validation expérimentale sur un robot mobile de type véhicule. En effet, nous viserons à développer une  solution technologique innovante associant  les  systèmes électroniques  et  informatiques ainsi  que  les  techniques intelligentes  de  commande.

Dans un second temps, tout aussi important que le premier, sera d’approfondir le traitement dans les environnements dynamiques. Nous entendons par là, les changements provisoires de l’environnement. (Stationnement intelligent). Nous envisageons de les traiter comme un problème d’évitement d’obstacle. Dans une première étape, nous chercherons une phase opérative qui consiste en la réalisation d’une séquence d’objectifs définie dans l’espace capteur.  Or, pratiquement, il n’est pas obligatoire d’atteindre exactement et séquentiellement toutes les cibles. Il est donc nécessaire d’associer à notre modèle en premier lieu, la notion de connaissance de l’environnement, et en second lieu la notion d’espace libre pour stationner. Ceci constitue un point de convergence de nos perspectives. En effet, c’est précisément un des résultats attendus avec les caméras fish-eye.

Un troisième temps présente un autre objectif qui consiste à développer un système intelligent, qui sera intégré dans le véhicule, dédié pour le diagnostic médical. Il se base sur l’acquisition des différentes informations nécessaires au prélèvement des quantités, paramètres physiologiques des conducteurs, qui seront enregistrés par la suite, et envoyées en tant que données pour diagnostiquer les conducteurs de véhicule en cas de troubles ou d’accidents.

 

Subject 2 : Contribution to the development of a driver assistance based robotic system

Members :  Hanene Rouabeh (4th years thesis)

Abstract: During last decades, the development of driver assistance systems has become a necessity since the complexity of road scenes has increased and so did the number of vehicles and accidents. Owing to the development of new technologies in computer science and electronic systems different perception modules have been used to design intelligent driver assistant systems. Vision based perception module is one of the most challenging perception modules used for this purpose. The effectiveness of vision based driver assistance systems is related to the accuracy of the used image processing algorithms.

In this context the aim of this thesis is to develop an intelligent vision based speed limit road sign recognition system. Then implement it on an FPGA card to be used as a driver assistance system. The main challenges in designing such system are to achieve real-time data processing, reduce time cost and optimize the hardware architecture. For this purpose, new image processing algorithms were developed to reduce complexity and to increase the performance of the whole system. An efficient red color segmentation method was proposed in our work. This method is improved by image classification and color adjustment tasks that help to choose automatically the suitable thresholding values for segmentation. A new edge detection algorithm was also developed based on cellular automata technique. The comparison with classical edge detection algorithms has shown high accuracy and low computational time. For the recognition task a Neural Network was used to recognize the speed value. A complete detection and recognition system was proposed combining these algorithms and others and now we are interested by the realization and optimization of the hardware architecture of the whole system.

Key-words: Component, Image processing, Color segmentation, Color spaces, VHDL implementation, Image classification, Decision Tree, Neural Networks, VHDL, Model-Sim.

 

Subject 3 : Design and development of an intelligent Self-Parking System for the next vehicles generation

Members : Baligh NAJI (5th years Thesis)

Abstract: Also the purpose of our research deals with the design of new generic platforms for a robotic mobile system, seeking to obtain a support tool for under-graduation and graduation activities. Another objective was to gather knowledge in the mobile robotic area in order to provide practical solutions for industrial problems.

The proposed new integrated platforms would serve as didactic material for many disciplines, shown to be an ideal platform to teach DC motor drives, stepper motor and motion-control systems. To reach this objective, the ability of the new concept of mobile robots, is to plan motion autonomously which is of vital importance. The control of mobile robots in dynamic and unstructured environments typically requires efficient processing of data/information to ensure precise navigation and many other applications such us intelligent parallel parking. Path planning is also one common method of auto-navigation. After the computation of the shortest path, our first developed mobile robot can navigate safely and without occlusion. The developed platform is an integrated system for intelligent software middleware to coordinate many activities in the field of electric drives, robotics, autonomous systems and artificial intelligence. As a result of the study, this contribution is related to research in the industrial development, principally in the fields of industrial robotics and also in different application purposes such as entertainment, personal use, welfare, education, rehabilitation, etc.

Key-words: Autonomous Navigation, Intelligent Parallel Parking, Mobile Robot, F.P.G.A

 

Subject 4 : Développement d’un système de vision pour une navigation autonome (Only in French)

Members : Hajer OMRANE (Thesis)

Abstract: La vision été et restera toujours un sujet d’actualité dans la recherche scientifique, en effet elle est indispensable pour l’orientation et la navigation d’un robot, pour la reconnaissance d’objets et de personnes ainsi que pour la communication gestuelle et écrite. De ce point de vue, il est intéressant de constater que les chercheurs en robotique ont rapidement essayé de faire bénéficier les robots de capacités de vision en supposant qu’un robot doté de vision serait capable d’effectuer des tâches essentielles telles que la navigation ou l’évitement d’obstacles d’un fauteuil roulant dans son environnement. En effet, un fauteuil roulant électrique est un dispositif d’assistance pour les personnes à mobilité réduite, dotés d’une interface de contrôle pour ses moteurs. Pour la navigation des robots, plusieurs travaux ont étudié la génération de la carte en temps réel et un trajet de déplacement peut être mis en œuvre par détection de l’intervalle de ses obstacles, et par le suivie des sources de lumières spécifiques utilisées comme balises.

Afin d’optimiser la trajectoire de mouvement, il est nécessaire de modifier le contrôleur de moteurs de manière à pouvoir tourner dans un rayon de braquage minimal. Puis, grâce à cette cinématique, l’algorithme de planification de chemin en temps réel du fauteuil roulant robotisé peut être simplifié. Donc, la réalisation à base des algorithmes intelligents constitue la meilleure solution qui donne de meilleures performances par apport aux méthodes classiques. L’objectif de notre thèse est de développer et implémenter un algorithme intelligent pour la navigation du robot mobile et autonome  et l’évitement d’obstacles par une reconnaissance de forme et une estimation de la distance angle trajectoire. Il s’agit par la suite d’opter à l’optimisation et implémentation de cet algorithme sur une plateforme dédiée.

 

Subject 5 :  Contribution to the development of a robotic system to helping doctors for Diagnosing patients affected with cognitive diseases ALZHEIMER

Members : Zouhour MAATAR (Thesis)

Abstract: The use of transport means and especially cars is one of the main factors of diseases related to the heart, spinal column and nervous system for the individual. In order to help doctors to optimize the medical diagnosis of patients, it is proposed to develop a new expert system which will be integrated in the new generation of automotive. After a comparative study of different existing artificial intelligence methods used in medical diagnosis such as fuzzy logic, neural networks and neuro-fuzzy method, we will focus on the most appropriate tool for such a system. The purpose of this research is to include then two steps: the first one consists on studying the developed expert systems for the diagnosis purpose. The second one consists on improving these techniques by taking into consideration the listening and the vision parameters. We will demonstrate through Matlab simulation that the accuracy of the new expert system will be better.

In this context, we aim to optimize the medical diagnosis of patients, who use cars. The expert system will fulfill the need of drivers and doctors to have a precise medical diagnosis. Generally; driving cars cause many diseases especially heart diseases. We suggest an expert system based on fuzzy neural networks which will be installed in vehicles and which save information given by sensors during driving. The general concept of artificial intelligence on which this system is based will be introduced and its methods clarified. Although it would be possible to develop a system based on Bayesian networks or fuzzy logic or neural networks the focus here will be the neuro-fuzzy method. At the beginning we will limit to two diseases as outputs. One of the input parameters will be the vision energy of the eyes during driving. This energy varies obviously according to whether there is an obstacle or a sudden event while driving the car. Another input parameter would be the noise detected by the ears.

Key-words: Medical diagnosis, expert system, artificial intelligence, fuzzy logic, neural networks, neuro-fuzzy method, listening parameter, vision parameter, accuracy of the expert system