Système autonome pour l'identification et la capture des déchets flottants
Autonomous System For Identifying and Capturing Floating Waste
Jury
Directeur de these_PRADALIER_Cédric_Université de Lorraine
CoDirecteur de these_HUTCHINSON_Seth_Georgia Institute of Technology
Rapporteur_ORTIZ_Alberto_Université des Iles Baléares
Rapporteur_LENAIN_Roland_INRAE
Examinateur_HA_Sehoon_Georgia Institute of Technology
Examinateur_DUNE_Claire_ Université de Toulon
Examinateur_BENBIHI_Assia_Sevensense
Examinateur_FIX_Jeremy_CentraleSupélec
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
Georgia Tech-Lorraine
Mention de diplôme
Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
Vert
Georgia Tech-Europe. 2 Rue Marconi, 57070 Metz
Mots clés
Véhicules de Surface Autonomes,Apprentissage par Renforcement,Robotique,Vision par Ordinateur,
Résumé de la thèse
La pollution plastique dans les milieux aquatiques constitue un défi critique, causant des dommages significatifs aux écosystèmes et à la santé humaine. Les méthodes de nettoyage traditionnelles sont souvent gourmandes en main-d'œuvre et limitées en termes d'évolutivité et de couverture, suscitant un intérêt pour des solutions robotiques autonomes.
Keywords
Autonomous Surface Vehicles,Reinforcement Learning,Field Robotics,Computer Vision,
Abstract
Plastic pollution in aquatic environments poses a critical challenge, causing significant harm to ecosystems and human health. Traditional cleanup methods are often labor-intensive and limited in scalability and coverage, prompting interest in autonomous robotic solutions. This dissertation investigates the development of an autonomous system for detecting and collecting floating waste, combining advanced visual perception, reinforcement learning-based control, and system integration tailored for aquatic environments.
