Bruce Canovas

Thèse sur la reconstruction 3D d’environnements dynamiques par vision active pour la navigation d’un robot compagnon, réalisée sous la supervision de Michèle ROMBAUT et Amaury NEGRE : - développement d’un algorithme de SLAM RGB-D dense temps réel - détection d’éléments dynamiques à partir d’une caméra mobile - encadrement d’un stage de M1 - portage du SLAM sur robot mobile et couplage avec une solution de navigation - fusion de données capteurs (localisation visuelle et odométrie des roues du robot) - présentations des travaux réalisés dans des congrès en France et à l'international - participation à l'organisation d'évènements de vulgarisation scientifique (challenge robotique, fête de la science) Travaux principalement réalisés en C++ et CUDA sous ROS. Programmation sur carte embarquée Nvidia Jetson AGX Xavier. Plusieurs publications : [1] Bruce Canovas, Michèle Rombaut, Amaury Nègre, Denis Pellerin, Serge Olympieff. Speed and Memory Efficient Dense RGB-D SLAM in Dynamic Scenes. IROS 2020 - IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Oct 2020, Las Vegas, United States. [2] Bruce Canovas, Michèle Rombaut, Amaury Nègre, Serge Olympieff, Denis Pellerin. A Coarse and Relevant 3D Representation for Fast and Lightweight RGB-D Mapping. VISAPP 2019 - 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Feb 2019, Prague, Czech Republic. [3] Bruce Canovas, Michèle Rombaut, Amaury Nègre, Serge Olympieff, Denis Pellerin. Reconstruction 3D légère et basse résolution en environnements intérieurs à partir de caméra RGB-D. GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France.

Encadrement de TP de traitement d'image : détection et analyse de mouvement dans les images (5h)

Encadrement de TP de C (10h)

Encadrement de TD de mathématiques à l'IUT 1 - Département Mesures Physiques (75h) et de TP de C à l'IUT 2 - Département Informatique (24h)

Développement d'une forme de représentation compacte pour la cartographie 3D dense, rapide et légère, à partir de caméra RGB-D

Stagiaire au sein du laboratoire de recherche en vision par ordinateur avec pour principales réalisations : - Alignement et comparaison de trajectoires en temps réel - Outil de validation des paramètres intrinsèques et extrinsèques de caméras stéréoscopiques - Intégration d’un système de navigation sur plateforme réelle

Fabrication et contrôle de qualité de pièces métalliques

Filière : Sciences du Numériques, avec langues et management Majeur : Image, Modélisation et Informatique (IMI)

Formation axée recherche et développement, poursuivie en parallèle de ma dernière année en école d'ingénieur à CPE. Ce Master présente les dernières avancées en traitement d'image et modélisation 3D. Modules suivis : - Synthèse 3D - Technologies Embarquées et Réalité Augmentée - Recherche en Informatique Graphique et Image