Master Thesis Online
Vers l’intégration des données robotiques ROS 2 dans un environnement SIG conforme OGC
Ben Ahmed, Samira 
Promoteur(s) :
Kasprzyk, Jean-Paul
Date de soutenance : 24-jui-2026/26-jui-2026 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/25598
Détails
| Titre : | Vers l’intégration des données robotiques ROS 2 dans un environnement SIG conforme OGC |
| Auteur : | Ben Ahmed, Samira
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| Date de soutenance : | 24-jui-2026/26-jui-2026 |
| Promoteur(s) : | Kasprzyk, Jean-Paul
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| Membre(s) du jury : | Billen, Roland
Warnant, René
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| Langue : | Français |
| Nombre de pages : | 79 |
| Mots-clés : | [fr] Robots, Interopérabilité, Système d'Information Géographique, Internet des objets robotiques, SensorThings API, Moving Features |
| Discipline(s) : | Physique, chimie, mathématiques & sciences de la terre > Multidisciplinaire, général & autres |
| Centre(s) de recherche : | Laboratoire GeoScITY, Université de Liège |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en sciences géographiques, orientation géomatique, à finalité spécialisée en geodata-expert |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences |
Résumé
[fr] Ce mémoire propose une architecture d’intégration des données robotiques ROS 2 dans un environnement SIG conforme aux standards OGC. Les données issues de ROS 2, comprenant des positions simulées, des coordonnées GNSS et des images, sont transmises via une passerelle ROS 2–MQTT, puis traitées dans Node-RED avant leur intégration dans FROST Server selon le modèle SensorThings API.
Les observations de position et d’image sont ensuite exploitées pour générer des trajectoires robotiques selon le modèle OGC Moving Features et permettre leur visualisation. Les résultats montrent que l’approche proposée assure une gestion cohérente et interopérable des flux robotiques multisources, tout en facilitant leur exploitation dans un environnement géospatial standardisé.
Fichier(s)
Document(s)
BEN_AHMED_Samira_Memoire_2025_2026.pdf
Description:
Taille: 3.86 MB
Format: Adobe PDF
Citer ce mémoire
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