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Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser

Gatet, Laurent. Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2007

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Official URL: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000493/

Abstract

Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de différents types de surfaces à partir de deux signaux issus du télémètre. Résumé détaillé : Un réseau de neurones a la faculté de pouvoir être entraîné afin d'accomplir une tâche d'approximation de fonction ou de classification à partir d'un nombre limité de données sur un intervalle bien défini. L'objectif de cette thèse est de montrer l'intérêt d'adapter les réseaux de neurones à un type de système optoélectronique de mesure de distance, la télémétrie laser par déphasage. La première partie de ce manuscrit développe de manière succincte leurs diverses propriétés et aptitudes, en particulier leur reconfigurabilité par l'intermédiaire de leurs paramètres et leur capacité à être intégré directement au sein de l'application. La technique de mesure par télémétrie laser par déphasage est développée dans le deuxième chapitre et comparée à d'autres techniques télémétriques. Le troisième chapitre montre qu'un réseau de neurones permet d'améliorer nettement le fonctionnement du télémètre. Une première étude met en valeur sa capacité à accroître la plage de mesure de distance sans modifier la résolution. Elle est réalisée à partir de mesures expérimentales afin de prouver le réel intérêt de la méthode comportementale développée. La deuxième étude ouvre une nouvelle perspective relative à l'utilisation d'un télémètre laser par déphasage, celle d'effectuer la classification de différents types de surfaces sur des plages de distances et d'angles d'incidence variables. Pour valider expérimentalement ces deux études, les cellules de base du neurone de type perceptron multi-couches ont été simulées puis implantées de manière analogique. Les phases de simulation, de conception et de test du neurone analogique sont détaillées dans le quatrième chapitre. Un démonstrateur du réseau de neurones global a été réalisé à partir de neurones élémentaires intégrés mis en parallèle. Une étude de la conception des mêmes cellules en numérique est détaillée succinctement dans le cinquième chapitre afin de justifier les avantages associés à chaque type d'intégration. Le dernier chapitre présente les phases d'entraînement et de validation expérimentales du réseau intégré pour les deux applications souhaitées. Ces phases de calibrage sont effectuées extérieurement à l'ASIC, par l'intermédiaire de l'équation de transfert déterminée après caractérisation expérimentale et qualification du réseau de neurones global. Les résultats expérimentaux issus de la première étude montrent qu'il est possible d'obtenir à partir des signaux de sorties du télémètre et du réseau de neurones, une mesure de distance de précision (50µm) sur un intervalle de mesure 3 fois plus important que celui limité à la mesure du déphasage. Concernant l'application de discrimination de surfaces, le réseau de neurones analogique implanté est capable de classer quatre types de cibles sur l'intervalle [0.5m ; 1.25m] pour un angle d'incidence pouvant varier de - π /6 à + π /6.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution: Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT
Laboratory name:
Research Director:
Tap-Beteille, Hélène
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