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David Filliat


Je suis professeur dans l'équipe Robotique et Vision de l'Unité Informatique et Ingénierie des Systèmes à l'ENSTA ParisTech. Je suis aussi membre de l'équipe INRIA/ENSTA ParisTech FLOWERS.

Mes recherches portent sur la robotique cognitive et plus particulièrement l'approche développementale de la robotique. Mon objectif est de développer des méthodes pour simplifier et rendre plus robuste l'utilisation de robots dans la vie courante et d'augmenter leur autonomie. Je m'intéresse plus particulièrement à la navigation sémantique et basée sur la vision, la perception multi-modale, l'apprentissage social et non supervisé et leurs applications aux robots humanoïdes et mobiles.


Antoine Manzanera   

Conference papers4 documents

  • Clément Pinard, Laure Chevalley, Antoine Manzanera, David Filliat. Learning structure-from-motion from motion. ECCV GMDL Workshop, Sep 2018, Munich, Germany. ⟨hal-01995833⟩
  • Sylvain Bertrand, Julien Marzat, Cristina Stoica Maniu, Maria Makarov, David Filliat, et al.. DroMOOC: a Massive Open Online Course on Drones and Aerial Multi Robot Systems. 2018 UKACC 12th International Conference on Control (CONTROL), Sep 2018, Sheffield, United Kingdom. ⟨10.1109/control.2018.8516765 ⟩. ⟨hal-01907122⟩
  • Clément Pinard, Laure Chevalley, Antoine Manzanera, David Filliat. End-to-end depth from motion with stabilized monocular videos. International Conference on Unmanned Aerial Vehicles in Geomatics, Sep 2017, Bonn, Germany. pp.67-74, ⟨10.5194/isprs-annals-IV-2-W3-67-2017⟩. ⟨hal-01587652⟩
  • Clément Pinard, Laure Chevalley, Antoine Manzanera, David Filliat. Multi range Real-time depth inference from a monocular stabilized footage using a Fully Convolutional Neural Network. European Conference on Mobile Robotics, ENSTA ParisTech, Sep 2017, Paris, France. ⟨hal-01587658⟩