M1 E3A - Site Evry

24 étudiants par TD 1 TD de 2 heures par semaine (soit 20 TD de 2h chacun) Les cours entraînent les étudiants au 4 compétences (compréhension de l’oral et de l’écrit, production orale et écrite)

Présentations orales individuelles de 5mn en début de cours Etude de documents (textes, audio, vidéo) et discussion ouverte sur les thématiques qu’ils abordent. Un travail spécifique et ponctuel en laboratoire de langues peut être proposé aux étudiants, visant l’étude de vidéos en anglais suivie d’une restitution à l’oral et/ou à l’écrit.

PAS D’EXAMEN FINAL. Le contrôle continu de chacune des 4 compétences compte pour 100% de la note. Seulement 2 absences non justifiées sont autorisées. En cas d’absences régulières non justifiées, l’étudiant passe automatiquement en session de rattrapage.

Objectifs de l’UE
Poursuivre et enrichir ses connaissances et compétences linguistiques en anglais dans les domaines étudiés autour des 4 activités langagières que sont la compréhension orale, la production orale, la compréhension écrite et l’expression écrite.
3 thématiques abordées dans le semestre, visant le niveau B2/C1 du CECRL :
•Réalité virtuelle / réalité augmentée
•L’aéronautique
•L’automobile.

Niveau B1/B2 du CECRL : être capable de s’exprimer à l’oral et à l’écrit dans tous types de situations, comprendre tous types de documents sur une thématique donnée.

La grammaire anglaise de l’étudiant, S.BERLAND-DELEPINE & J-L. DUCHET, éditions OPHRYS Nombreux sites en ligne (news, TED Talks, exercices) indiqués en fonction des thématiques abordées 2 brochures de documents supports remises aux étudiants à la première séance et à apporter à chaque cours.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Nabila Zbiri, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Lydie Nouveliere, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Introduction à la représentation d'état. Modélisation d'un système par la représentation d'état. Relation entre Fonction de transfert et représentation d'état. Analyse de la stabilité. Commandabilité et Observabilité. Commande par placement de pôles. Adjonction intégrale. Observateur d'état. Correcteur dynamique, obseverteur d'ordre réduit. Commande LQ et LQG
Représentation d'état et commande des systèmes discrets.

Notions de base sur la théorie des asservissements linéaires et de calculs matriciels.

1. AUTOMATIQUE Commande automatique des systèmes linéaires continus Viorel Minzu/Bernard LangÉditions ELLIPSES 2. INTRODUCTION A L’AUTOMATIQUE Systèmes continus Raymond Hanus/Philippe Bogaerts 3. AUTOMATIQUE Systèmes linéaires, non linéaires, à temps continu, à temps discret, représentation d’état. Yves GranjonEditions DUNOD.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

•Rappels : Méthodologies de conception et VHDL
•VHDL avancé :
oType et Sous-type des données,
oVecteurs contraints/sans contraintes, agrégats et attributs,
oCode reuse : package, procedure, fonction,
•Méthodologie RT (Register Transfer)
oChemin de donnée et de contrôle,
oMachine d’état (FSM) et Machine algorithmique (ASM)
oMachine algorithmique avec chemin de donnée (ASMD)
oChemin de données générique et implémentation sur FPGA
•Microcontrôleur et interface
oRappel de l’architecture ARM
oPériphériques : GPIO, Timer, interruption, SPI et DMA.

•Logique numérique (combinatoire et séquentielle), •Architecture des ordinateurs, •Algorithmique •Informatique industrielle niveau L3.

•T. Schneider, VHDL : méthodologie de design et techniques avancées : guide pratique du concepteur, Dunod 2001 •R. Jasinski, Effective coding with VHDL : principle and best practice, the MIT press, 2016 •J. Yiu, The Definitive Guide to ARM Cortex-M3 and Cortex-M4 Processors, Newnes, 2014 •STM32F407 Reference manual RM0090, 2016, en-ligne.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Amine Chellali, MCF, UEVE Hedi TABIA, PU, UEVE.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

1.1 Mots clés
Architecture logicielle, Modélisation et Programmation Objet, IHM
1.2 Description de l'enseignement
Objectifs :
L’objectif de ce module consiste à perfectionner les connaissances de la modélisation et de la programmation orientées objet pour la création d’applications informatiques.
Il est constitué de 3 parties :
La première porte sur les architectures logicielles à base de « pattern design », le modèle MVC (« Modèle View Controller ») ainsi que les notions de base de création d’interface homme-machine graphique seront abordés.
La seconde porte sur l’étude et la programmation avec le langage JAVA qui est pris comme exemple.
La troisième porte sur la réalisation d’un mini projet consistant en la programmation d’interfaces homme-machine.

Contenu :

1.Architectures logicielles à base de Design Pattern
2.Programmation objet : Exemple du langage java
Classes et Objets ; Héritage et polymorphisme ; Threads et Exceptions Programmation graphique ; Flux d’entrée / sortie ; Collections
3.Interfaces homme-machine
1.3 Compétences à acquérir
A la fin de l’UE l’étudiant doit être capable de :
Maitriser la programmation objet
Faire les liens entre modélisation et programmation (système, objet, …)
1.4 Modalités d'organisation et de suivi.

Notions de programmation objet et système ;.

1. Hands-On Design Patterns with Java: Learn design patterns that enable the building of large-scale software architectures Dr. Edward Lavieri Packt Publishing Ltd (2019)

2.Programmer en Java: Couvre Java 9 Claude Delannoy, Editions Eyrolles (2017).

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Naima AIT OUFROUKH-MAMMAR, MCF, Université Evry Val d'Essonne Fabien BONARDI, MCF, Université Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés
Analyse de Fourier, Représentation spectrale, filtrage linéaire/convolution, corrélation, fenêtrage, échantillonnage, FFT, Transformations temps-fréquences, Signal déterministe, Signaux aléatoires, Signaux échantillonnés
Description du contenu de l'enseignement
Objectifs :
Ce cours traite des signaux déterministes continus et discrets et des différentes transformations qui permettent leur analyse et leur traitement. Il introduit également quelques concepts et outils pour l’analyse des signaux aléatoires qui sont traités au semestre 2.

Contenu du cours :

- Rappels sur les signaux et systèmes : classification des signaux, représentation des signaux, puissance et énergie
- Séries de Fourier, transformée de Fourier,
- Echantillonnage, signaux (AR, MA, ARMA)
- Troncature et Reconstruction
- Filtrage linéaire des signaux continus et discrets /Convolution linéaire et circulaire
- Corrélation des signaux continus et discrets
- FFT, TFD
-Transformée temps-fréquences
- Signaux aléatoires : généralités, moyennes temporelles et statistiques, autocorrélation, densité spectrale).

Signaux et systèmes de niveau Licence 3. Bonne base de mathématique pour le signal.

- Francis Cottet, « Traitement du signal », DUNOD, 2011 - Pierre Marry, Nelly Point et al. « Exercices corrigés de mathématiques du signal », 3ème édition, DUNOD, 2008 - Mourad Talbi, « Traitement numérique du signal », édition universitaire européenne,.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Said Mammar, PU, Université d'Evry Val d'Essonne Mohamed Chadli, PU, Université d'Evry Val d'Essonne Dalil Ichalal, PU, Université d'Evry Val d'Essonne.

Le module se déroule sur l’ensemble du semestre 1 du M1 E3A (FI/FA), sous la forme : 9 séances de cours de 2h et 8 séances de TD de 2h (1 séance cours/TD par semaine) et 4 séance de TP 4h. 1 devoir surveillé, évalué, à mi-semestre 1 à 2 devoirs maison, évalués, au cours du semestre.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Objectifs de l’UE
Ce cours traite les concepts de base liés à la théorie et aux algorithmes d’optimisation pour résoudre des problèmes linéaires avec ou sans contraintes, en allant progressivement du problème mono-critère au problème multi-critères.
Généralités sur l’utilité des méthodes d’optimisation, les applications possibles
Formulation d’un problème d’optimisation (TP1 orienté modélisation de problèmes d'optimisation)
Eléments d’analyse convexe (gradient, hessien, …)
Complexité des algorithmes, Complexité polynomiale
Problèmes NP-complets
Conditions d’optimalité
Introduction à la programmation linéaire
Algorithme primal : Simplexe (application en TP2)
Notion de Dualité et analyse de sensibilité en programmation linéaire (TP3 appliqué à la sensibilité d’un paramètre incertain en dynamique du véhicule)
Introduction à l’optimisation multi-critère (TP4 appliqué au double objectif sécurité routière et économie d’énergie d’un véhicule automobile).

L3 SPI Speciality EATI – Semester 5th – Course « numerical mathematics – Mathématiques numériques”.

- I. Charon, O. Hudry, Introduction à l'optimisation continue et discrète, Ed. Lavoisier, 2019. - A. Montrouge, «On study and identification methodology of tire/road interaction from instrumented vehcle tests », Thèse de doctorat de l’Université de Haute-.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Laredj Benchikh, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Key words: Modelling, DGM, IGM, DKM, IKM, DM, Identification
Objective: This lesson presents some methods to establish models that we need to design and control of robotics systems. It will also deal with identifying the parameters appearing in these models. We will limit the discussion to simple open structures.

Contents:
1.Terminology and general definitions
2.Transformation matrix between vectors, frames and screws
3.Direct geometric model (DGM) of serial robots
4.Inverse geometric model (IGM) of serial robots
5.Direct kinematic model (DKM) of serial robots
6.Inverse kinematic model (IKM) of serial robots
7.Dynamic modelling (DM) of serial robots
8.Identification of the dynamic parameters
9.Trajectory generation
10.Motion control.

Linear algebra, Mechanics of Rigid Body, Matlab.

Modeling, Identification and Control of Robots W Khalil, E Dombre ISBN: 978-1-903996-66-9; Copyright © 2004 Elsevier Ltd. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-1-903996-66-9.X5000-3

Modeling, performance analysis and control of robot manipulators edited by Etienne Dombre, Wisama Khalil. ISBN-13: 978-1-905209-10-1

Robot Modeling and Control Mark W. Spong, Seth Hutchinson, and M. Vidyasagar ISBN-10: 0471649902 ; John Wiley & Sons (2005).

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Claire Vasiljevic, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Najett Neji, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Lamri Nehaoua, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés
Théorie de l’information, Modulation analogique, Multiplexage, Transmissions numériques sur fréquence porteuse et en bande de base, Codage en ligne, Réseau de communication fixe et mobile.
Description du contenu de l'enseignement
Objectifs :
Ce cours traite des principes de la conception de systèmes de transmissions numériques, en abordant les aspects codage, signal et équipements. Il insiste sur les structures fondamentales des chaînes de transmission numériques, et donne un aperçu sur leurs performances théoriques. Il présente une vue d’ensemble des avantages et inconvénients des techniques de transmissions, ainsi que quelques systèmes de communication de téléphonie fixe et mobile.
Contenu :
oIntroduction: dispositifs et interfaces d'un système de communication
oModulation analogique à porteuse unique: AM et Angulaire (FM/PM),
oModulation numérique à porteuse unique et à multi-porteuses : ASK, FSK, PSK, M-QAM/M-PSK, OFDM.
oCodage en bande de base: codage à deux niveaux, codage multi-niveaux.
oIntroduction à la théorie de l'information: entropie et représentation de l'information, capacité du canal de transmission, théorème de Shannon, ...
oMultiplexage: TDMA, FDMA, commutation du circuit, commutation message/Paquet, Hiérarchie de multiplexage (T-carrier et E-carrier)
oPrésentation de certains réseaux de téléphonie fixe et mobile (RTC, GSM, CDMA…).

- Electronique numérique - Systèmes électroniques : circuits et fonctions analogiques, Conversions CAN, CNA, échantillonnage, - Traitement du signal.

-Stéphane Lohier et Dominique Present, « Transmissions et réseaux, cours et exercices corrigés », Dunod, 2010. -Gaël Mahé, « Systèmes de communications numériques », Ellipses, 2012. -Daniel Battu, « Télécommunications : principes, infrastructures et ser.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

EVRY

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots-clés : Algorithmique sur FPGA, SoftCore, microprocesseur
Contenu :
-Structure d’un microprocesseur : CPU, mémoire et périphériques
-Algorithmes de multiplication : arbres de Wallace et multiplication séquentielle
-Virgule fixe et standard IEEE 754 sur FPGA
-Chemins de contrôle et de données pour les processeurs unicycle et multicycles
-Mémoire cache, mémoire mapping et pipeline
-Processeurs virtuels et cœur IP : Altera NIOS
-Exemple du traitement du signal sur FPGA embedded DSP.

-Architecture des ordinateurs, -Informatique industrielle niveau M1 : VHDL, machine d’état et ASM, algorithmique sur FPGA, architecture et programmation des microcontrôleur ARM.

-J. Haggèse, Initiation aux microprocesseurs et aux microcontrôleurs : architecture, fonctionnement, programmation et mise en oeuvre pratique cours et exercices corrigés, Ellipse, 2018 -J. Baer, Microprocessor architecture : from simple pipelines to chip.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

GERARD Porcher, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne VINCENT Loret, PRAG, Université d'Evry Val d'Essonne Dalil Ichalal, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Objectifs, contenu du cours

Objectif : Présenter des notions d’aérodynamiques et de propulsion d’engins volants.

Contenu :

1ère partie:
- Notions d’aérodynamique et fonctionnement des hélices.
- Equation de Bernouilli, écoulements laminaire et turbulent, Nombre de Reynolds, coefficients et forces aérodynamiques.
- Dynamique de l’avion
- Projet de conception des principaux éléments d’un avion léger.
- Différents types de propulsion
- Analyse du fonctionnement de ces différents types
- Identification des caractéristiques de ces types de propulsion
- Détermination de l'expression de la poussée suivant le type de propulsion
- Analyse des systèmes de lanceurs
- Détermination des caractéristiques d'un lanceur

2ème partie:
- Introduction à la comande robuste
- Modélisation LPV et incertitudes
- Notions d’Inégalités Linéaires Matricielles (LMI)
- Commande par retour d’état et de sortie
- Application au contrôle d’avion et au pilotage automatique.

Notions d’aéronautique générale. Notion de Mécanique des fluides Notions de signaux et systèmes. Automatique linéaire. commande dans l'espace d’état. Algèbre linéaire.

1ère partie: - « Notions d’aérodynamique » Eds de l’école Polytechnique. - « Mécanique du vol ». A.C. Kermode. Eds MODULO - “Aircraft Design: A Conceptual Approach” D.P. RAYMER. Eds AIAA.

2èmé partie:

- Essentials of robust control. Kemin Zhou, John C. Doyle. Pearson Education. 1997 - System Identification and robust control : A case study. Steen Toffner-Clausen. Springer-Verlag. 1996 - Robust nonlinear control design. Randy A. Freeman, Petar V. Kokotovic. Birkhausen. 2008 - Design of embedded robust control systems using matlab/Simulink. Petko H. Petkov, Tsonyo N. Slavov. IET. 2018 - A course

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Dalil Ichalal, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

La partie de l’enseignement concernant les instruments de bord se déroule sur 4h de CM, 4h de TD et 4h de TP. La partie concernant l’automatique se déroule à la suite, sur 6h de CM, 8h de TD et 4h TP.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Première partie : les instruments de bord
•Instruments spécifiques : principes technologiques et utilisation des instruments anémométriques (ADC, altimètre, variomètre…), gyroscopiques (gyromètres, horizon artificiel…), hybrides (systèmes de navigation inertielle)
•Instruments de radionavigation : présentation des instruments : altimètres, radiocompas, DME, VOR, ILS, équipements intégrés
•Systèmes d’alarme et de sécurité : Avertisseur de décrochage, GPWS, TCAS
•Systèmes de radiocommunication
•Génération de l’énergie électrique et circuits électriques : besoins, circuits, câblage,EWIS
•Bus de données : ‘ARINC et AFDX
Deuxième partie :
- Introduction à la comande robuste
- Modélisation LPV et incertitudes
- Notions d’Inégalités Linéaires Matricielles (LMI)
- Commande par retour d’état et de sortie
- Application au contrôle d’avion et au pilotage automatique.

Bases de l’électronique et de la mécanique.

Manuel du pilote d’avion (Cépadues).

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés: OS temps réel, Sémaphore, Noyau temps réel, Ordonnancement
Contenu
Présentation et analyse de fonctionnement d’un système temps réel : problèmes, contraintes, modèle de tâche, processus, thread et sémaphore.
Méthodes et algorithmes d’ordonnancement temps réel : synchronisation des tâches et conditions d’ordonnancement.
Exemples de noyau temps réel : RTAI et Unix.
Méthodes formelles : automates temporisés et méthodes B,
Approches de validation en simulation : ingénierie basée modèles (MBSE : Model Based System Engineering).

Niveau Licence 3 en architecture des ordinateurs, système d’exploitation, et informatique industrielle.

- F. Cottet, « Ordonnancement temps réel », Hermès, 2000. - N. Navet, « systèmes temps réel, ordonnancement, réseaux et qualité de service », Hermès, 2006.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Février - Mars - Avril - Mai.

Uiversité de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Février - Mars - Avril - Mai.

Université de Poznan

Elisabeth Connessons, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Fabien Bonardi, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Samer ElFayed, PU, Université d'Evry Val d'Essonne Ali Amouri, Enseignant, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés
Caractéristiques physiques des capteurs, acquisition de données, capteurs pour l’automobile et l’aéronautique, Actionneurs
Objectifs :
L’objectif de ce cours est de fournir une revue générale des différents types de capteurs et d’actionneurs et d’en maîtriser les caractéristiques physiques. L’étudiant doit être capable de mettre en œuvre une chaîne de mesure en associant les composants appropriés au regard des applications envisagées (véhicule terrestre et aérien). Il doit être capable de concevoir et de réaliser l’électronique embarquée selon les conditions imposées et les qualités requises.
Contenu :
1. Chaîne de mesure
2. Grandeurs à mesurer et phénomènes physiques associés
3. Capteurs actifs et passifs et technologies associées.
4. Capteurs embarqués proprioceptifs et extéroceptifs, rôles et caractéristiques :
-Cas du véhicule terrestre,
-Cas du véhicule aérien
5. Etude de capteurs visuels : Formation des images et capteurs numériques
-Optique géométrique et type de camera
-Capteur image, sensibilité et conversion analogique/numérique
-Camera couleur et dématriçage
6. Critères de sélection d’un capteur et systèmes de conditionnement
7. Interfaces de communication : I2C, Bus CAN…
8. Actionneurs électro-pneumo-hydrauliques en mécatronique
-Principes fondamentaux
-Actionneurs et préactionneurs électriques
-Pompes hydrauliques et régulation de pression
-Accessoires hydrauliques et pneumatiques
-Applications de séquençage
-Sécurité, recherche de pannes et maintenance.

Electronique générale, électronique de puissance, instrumentation Notions de signaux et systèmes.

1.Clarence W. de Silva « Sensors and Actuators: Engineering System Instrumentation », Second Edition, 2015, CRC press edition 2.Bhattacharya, S., Agarwal, A.K., Prakash, O., Singh, S. « Sensors for Automotive and Aerospace Applications », 2019, Springer 3.Hydraulics and Pneumatics; Andrew Parr; ISBN: 9780080966748 4.Design Rules for Actuators in Active Mechanical Systems; Oriol Gomis-Bellmunt Lucio Flavio Campanile; ISBN: 978-1-84882-613-7 5.Hydraulics and Pneumatics; Andrew Parr; ISBN: 0080508405, 978008050840

6. Georges Asch et al. « Acquisition de données - 3ème édition - Du capteur à l

Janvier - Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Said Mammar, PU, Université d'Evry Val d'Essonne Mohamed Chadli, PU, Université d'Evry Val d'Essonne Hichem Arioui, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Généralités sur les systèmes : signaux exogènes entrées de commande, entrées de perturbation, mesures, sorties. Notion de modèle et de classe de modèles, nature des incertitudes. Normes de matrices, de signaux et de systèmes. Normes H2 et H_infinie. Représentation des incertitudes et forme standard. Modèles des incertitudes paramétriques, forme LFT des incertitudes paramétriques. Performances et Robustesse. Asservissements robustes, stabilité robuste. Synthèse H_infini pour systèmes LTI et LPV. Techniques LMI. Commande LPV. Techniques de \mu-analyse et \mu-synthèse. Architecture d’un système de commande : Régulation, Asservissement, Rejet et compensation de perturbations, Commande H_infini. Ordre des correcteurs et réduction d’ordre. Schémas de commande numérique : discrétisation de lois de commande, problème d’échantillonnage, limitations des calculateurs. Applications : Modèles de véhicules, 2 roues, 4 roues, régulateur de vitesse, régulateur d’interdistance.

Automatique du M1 - premier semestre.

- Essentials of robust control. Kemin Zhou, John C. Doyle. Pearson Education. 1997 - System Identification and robust control : A case study. Steen Toffner-Clausen. Springer-Verlag. 1996 - Robust nonlinear control design. Randy A. Freeman, Petar V. Kokoto.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Vincent Vigneron, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Dalil Ichalal, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Hichem Arioui, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés
moyennes statistiques , signal aléatoire , moyennes temporelles , Signal déterministe , densité spectrale , estimation, autocorrélation
Description du contenu de l'enseignement

Objectifs :

Ce cours traite des signaux déterministes et aléatoires, de leur analyse temporelle, spatiale et fréquentielle. On y aborde les différentes transformations et calculs de moyennes, la corrélation, et l’estimation et la prédiction.

Contenu :
- Signaux aléatoires : notions de signaux aléatoires, moments temporels et statistiques, stationnarité, ergodicité
- Autocorrélation, densités spectrales,
- Méthodes d’estimation
- Estimation linéaire en moyenne quadratique
- Prédiction
- Méthodes recursives dans le temps
- Filtrage de Kalman.

Signaux et systèmes de niveau Licence 3 Traitement du signal déterministe.

- Michel Barret, Traitement statistique du signal, ELLIPSE, 2009 - Bernard Picinbono, Théorie des signaux et des systèmes avec problèmes résolus.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Naima AitOufroukh-Mammar, MCF, Université Evry Val d'Essonne Hichem Arioui, MCF, Université Evry Val d'Essonne Dalil Ichalal, MCF, Université Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Mots clés
Filtres Analogiques passifs et actifs, Notions de gabarit, dimensionnement du filtre et implantation numérique, Filtres numériques RII et RIF, fenêtrage, optimisation, filtrage adaptatif

Objectifs :
Ce cours traite de la synthèse des filtres analogiques et numériques avec un accent particulier sur les étapes de choix des méthodes d’approximation du filtre analogique et numérique. Une large part est consacrée aux contraintes d’implantation

Contenu :

- Rappels sur les fonctions de transfert en analogique et discret : transformées de Laplace et Transformée en z
- Différents types de filtres, formules de passage
- Filtres analogiques
- Notion de gabarits et fonctions d'approximation, grandeurs caractéristiques
- Synthèse de filtres analogiques par les différentes approximations Butterworth, Bessel, Tchybechef… Comparaison, méthodologie à partir d’un cahier des charges
- Dénormalisation, obtention du circuit analogique, et choix de composants électroniques
- Réalisation numériques des filtres analogiques (Euler, Tustin, conservation de la réponse impulsionnelle), avantages et inconvénients
- Filtres numériques :
- Chaine de traitement,
- Filtres réponse impulsionnelle infinie (RIF) et récursifs (RII), étude comparée,
- Synthèse directe, fenêtrage, méthodes d’optimisation,
- Schémas d’implantation et sensibilité aux bruits et à la quantification.

Signaux et systèmes de niveau Licence 3. Electronique analogique. Circuits linéaires.

- René Boite, Les filtres numériques, 3ème édition, analyse et synthèse de filtres unidimensionnels, DUNOD, 1990

- Aide-Mémoire, Traitement du Signal, DUNOD, 2005 - Yvon Mori, « Filtrage numérique en traitement du signal- Exercices et travaux pratiques.

Janvier - Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Naima AitOufroukh-Mammar, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Fabien Bonardi, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Objectifs
Ce module se veut être une passerelle entre le traitement du signal et le traitement de l’image. Les outils classiques du traitement du signal approfondis sur des données 1D sont étudiés et appliqués à nouveau sur des signaux discrets 2D puis des images 2D. Les images sont d’abord considérées comme de simples signaux 2D finis bidimensionnels échantillonnés à valeurs quantifiées. Cette approche a l’objectif de s’affranchir progressivement de ce point de vue pour adopter d’autres manières d’appréhender les images par des approches statistiques, photométriques ou en exploitant la morphologie mathématique.
Contenu
-Signaux discrets, échantillonnage et quantification, TFD, FFT.
-Corrélation 2D, filtrage numérique de l’image par Convolution.
-Filtrages passe-bas dans le domaine spatial, Filtrage passe-haut
-Traitement statistiques et fonctions ponctuelles d’amélioration d’images basés sur l’analyse d’histogrammes et le calcul des moments statistiques.
-Filtrage inverse et déconvolution : filtrage de Wiener, moindres carrés sous contrainte.
-Transformée de Radon : transformée de Fourier d’une projection, théorème de la projection en tranches, application à la reconnaissance de formes.
-De l’analyse de Fourier à l’analyse en ondelettes : de l’analyse temps-fréquence à l’analyse temps-échelle. Analyse multi-résolutions à partir de la transformée en ondelettes.
-Introduction à la morphologie mathématique.
-Un histogramme particulier : la transformée de Hough.

Traitement du signal M1E3A-premier semestre.

- R.C. Gonzalez et R.E. Woods, Digital Image Processing, 3e édition, Prentice Hall, 2008. - J.P. Cocquerez et S. Philips, Analyse d'images: filtrage et segmentation, Masson, 1995. - Kenneth Castleman. Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996 (second.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Guillaume Loup, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Amine Chellali,MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Nicolas Seguy, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne Laredj Benchikh, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

Objectifs de l’UE :
This curriculum aims to give students a general idea of the various types of robots (manipulators, mobile, legged. Micro/Nanorobots.). Also, this lesson links robotic science to basic engineering concepts such as modelling, control and programming.

Contents:
1.Robot Structures
a.Performance Evaluation and Design Criteria?
b.Kinematically Redundant Manipulators?
c. Parallel Mechanisms and Robots??
d. Robots with Flexible Elements??
e.Model Identification??
f.Robot Hands??
g. Legged Robots??
h.Wheeled Robots?
i.Micro/Nanorobots?
2.Manipulation and Interfaces
a.Motion for Manipulation Tasks?
b.Contact Modeling and Manipulation?
c.Grasping?
d. Cooperative Manipulators??
e.Haptics??
f.Telerobotics??
g.Networked Telerobots??
h.Exoskeletons for Human Performance Augmentation??
3.Field and Service Robotics
a.Industrial Robotics?
b.Underwater Robotics?
c.Aerial Robotics?
d.Space Robots and Systems?
e.Robotics in Agriculture and Forestry ?
f.Robotics in Construction ?
g.Robotics in Hazardous Applications ?
h.Mining Robotics ?
i.Search and Rescue Robotics??
j.Intelligent Vehicles
k.Medical Robotics and Computer-Integrated Surgery
l.Rehabilitation and Health Care Robotics
m.Domestic Robotics?
n.Robots for Education?.

Mechatronics Design, Modelling of robotics systems, Matlab,.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Jean-Yves DIDIER, MCF, UEVE Hedi TABIA, PU, UEVE Guillaume LOUP, MCF, UEVE.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

1.1 Mots clés :
Modélisation 3D, rendu réaliste, réalité virtuelle
1.2 Description de l'enseignement
•Objectifs :

Ce cours présente les différents modèles et algorithmes de modélisation géométrique et informatique ainsi que la visualisation réaliste de l’environnement, afin de permettre la mise en œuvre de techniques de réalité virtuelle ou de réalité augmentée.

Contenu :

•Mathématiques pour la synthèse d’images
•Architectures matérielles et Processeur graphique
•Modélisation géométrique d’objets solides
•Représentation internes des données
•Les graphes de scènes
•Modèles de rendu et d’éclairage
•Détermination des surfaces visibles
•Illumination et ombrage
•Travaux pratiques en Blender et/ou Unity3d.

Notions de mathématiques géométriques et de programmation objet et système ;.

1.Computer Graphics, principles and practice, Foley, Van Dam-3rd edition (2013) Addison Wesley 2.Computer Graphics, Udit Agarwal, (2009) S. K. Kataria & Sons,.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Samia BOUCHAFA, PU, UEVE Hedi TABIA, PU1, UEVE.

Session 1 : Note de contrôle continu (CC) : Note CC 50% TP + 50% DS (TP moyenne des Travaux Pratiques et/ou Devoirs Maison ; DS un Devoir Surveillé à mi-semestre). Note finale de Module 50% CC + 50 % examen ; en l'absence de DS : Note finale de Module 30% TP + 70% examen. Session 2 : Note finale de Module maximum entre 100% examen session 2 et 50% CC session 1 + 50% examen session 2 ou 30% TP session 1 + 70% examen session 2.

1.1 Mots clés
Traitement d’images, géométrie dans l’espace, vision 3D, réalité augmentée
1.2 Description de l'enseignement
•Objectifs :

Ce cours présente les différents procédés et algorithmes de perception et reconstruction 3D de l’environnement, afin de permettre la mise en œuvre de techniques de réalité augmentée.

Contenu :

•Bases de la géométrie analytique
•Géométrie projective
•Formation de l’image
•Modélisation de caméra
•Calibration de caméra
•Modélisation de télémètre
•Calibration de caméra
•Reconstruction 3D
•Concept de la table augmentée
•Travaux pratiques en Maple et OpenCV.

Notions de programmation objet et système ;.

1.Radu Horaud Vision par ordinateur (1995) Hermès 2. Computer Vision: Algorithms and Applications Richard Szeliski (2011) Springer 3.OpenCV 4 Computer Vision Application Programming Cookbook: Build complex David Millán Escrivá?, Robert Laganiere (2019) Packt Publishing Ltd, - 494 pages?.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Yasmina Sadi, MCF, Université d'Evry Val d'Essonne.

L'évaluation des projets portera sur les éléments suivants : – la rigueur dans la démarche de gestion de projet et la maîtrse des règles de cmmunication orales et écrites ; – la validité et la qualité des résultats obtenus, tant sur les démonstrateurs que les livrables ; – le travail fourni pour y parvenir et le recul pris par les étudiants par rapport à ce dernier.

La moyenne est calculée en tenant compte de trois éléments : -rapport de synthèse, -Soutenance orale -Evaluation du travail par le client tout au long du déroulement du Projet

Session 1 : Note finale du Module 1/3 rendus oraux + 1/3 rendus écrits + 1/3 travaux effectués Session 2 : Note finale du Module 1/3 max entre rendus oraux session 1 et session 2 + 1/3 max entre rendus écrits session 1 et session 2 + 1/3 travaux effectués session 1.

L'objectif de ces travaux d'étude, recherche et développement est de former à leur futur métier de cadre nos diplômés par une mise en situation dans laquelle ils sont amenés à concevoir et réaliser des services, des solutions ou des produits innovants à destination de clients ou d'organisations (entreprises et/ou laboratoires de recherche).
Il s’agit pour les étudiants
-de comprendre et reformuler une demande pour en dégager les besoins réels et les enjeux associés.
-Savoir gérer un projet : planification, gestion des risques, communication
- d’être en capacité de confronter ses idées avec l'existant et se positionner par rapport à ce dernier en proposant des solutions innovantes.
-d’appliquer une méthodologie structurée de conception en vue de résoudre les problèmes posés.
-de cultiver un savoir être compatible avec le monde de l'entreprise.
-d’acquérir de l'autonomie dans la conduite d'un projet et dans l’apprentissage de nouvelles connaissances.
-d’aboutir à des réalisations concrètes dans les temps et délais impartis.
-de maîtriser les règles de communication écrites et orales ;
-d’appliquer et/ou approfondir les acquis scientifiques et techniques ;
-de justifier les choix et les résultats technologiques selon des critères qualitatifs et quantitatifs
Après une première phase de recherche et d’analyse bibliographique, le projet bascule dans une phase de réalisation.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

24 étudiants par TD 1 TD de 2 heures par semaine (soit 15 TD de 2h chacun) Les cours entraînent les étudiants au 4 compétences (compréhension de l’oral et de l’écrit, production orale et écrite) Présentations orales individuelles de 5mn en début de cours Etude de documents (textes, audio, vidéo) et discussion ouverte sur les thématiques qu’ils abordent. Un travail spécifique et ponctuel en laboratoire de langues peut être proposé aux étudiants, visant l’étude de vidéos en anglais suivie d’une restitution à l’oral et/ou à l’écrit.

Objectifs pédagogiques
Poursuivre et enrichir ses connaissances et compétences linguistiques en anglais dans les domaines étudiés autour des 4 activités langagières que sont la compréhension orale, la production orale, la compréhension écrite et l’expression écrite.
Contenu et plan :
3 thématiques abordées dans le semestre, visant le niveau B2/C1 du CECRL :
•Réalité virtuelle / réalité augmentée
•L’aéronautique
•L’automobile.

Niveau B1/B2 du CECRL : être capable de s’exprimer à l’oral et à l’écrit dans tous types de situations, comprendre tous types de documents sur une thématique donnée.

La grammaire anglaise de l’étudiant, S.BERLAND-DELEPINE & J-L. DUCHET, éditions OPHRYS Nombreux sites en ligne (news, TED Talks, exercices) indiqués en fonction des thématiques abordées 2 brochures de documents supports remises aux étudiants à la première séance et à apporter à chaque cours.

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Objectifs pédagogiques

L'objectif de ce cours est d’acquérir des techniques d’organisation et de management pour mener avec efficacité les projets/stages en respectant les délais, le budget imparti et la performance attendue par l'entreprise.

Contenu et plan :

Définition des projets, acteurs, pilotage, triangle QCD
Planification de projets (PERT et Gant)
Gestion des risques (identification, priorisation, prévention)
Notions de calcul des coûts (investissements, coûts associés et coûts d’exploitation).

Février - Mars - Avril - Mai.

EVRY

Ce stage facultatif est valorisé par 5 ECTS surnuméraires et ne se substitue à aucun enseignement optionnel ou obligatoire de la maquette.