| Autor: |
Dequidt, Jérémie |
| Přispěvatelé: |
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lille, Deformable Robots Simulation Team (DEFROST ), Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Rochdi Merzouki |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2023 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Modeling and Simulation. Université de Lille, 2023 |
| Popis: |
The research works briefly reviewed in this dissertation deal with questions related to the use of data in interactive simulations for applications in medicine and soft robotics. Geometrical modeling, (bio-)mechanical modeling as well as optimization techniques to reduce the computational footprint are presented. Using patient- specific or environment data with optimization techniques and simulation enables more realistic and predictive models and opens the way for new applications. Several examples are presented in the manuscript where our simulations were fed with data from medical images, videos streams or pre-operative data in order to provide more accurate medical simulations to provide better diagnoses or in the context of soft-robotics where visual servoing provides a more robust and stable control of soft-robots.; Les travaux de recherche examinés dans ce manuscrit traitent des questions liées à l’utilisation des données dans les simulations interactives pour des applications en médecine et en robotique déformable. La modélisation géométrique, la modélisation (bio-)mécanique ainsi que les techniques d’optimisation pour réduire l’empreinte de calcul sont présentées. L’utilisation de données spécifiques au patient ou à l’environnement avec des techniques d’optimisation et de simulation permet des modèles plus réalistes et prédictifs et ouvre la voie à de nouvelles applications. Plusieurs exemples sont présentés dans le manuscrit où nos simulations ont été alimentées avec des données provenant d’images médicales, de flux vidéo ou de données préopératoires afin de fournir des simulations médicales plus précises pour fournir de meilleurs diagnostics ou dans le contexte de la robotique déformable où l’asservissement visuel fournit un contrôle plus robuste et stable des robots souples. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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