Ce projet développe un plugin pour le framework Lima (Linux Machine Vision) dédié à la gestion et au contrôle de caméras scientifiques avancées. Il permet l'acquisition d'images haute performance, la configuration des paramètres de capture (temps d'exposition, mode de déclenchement, binning), et l'interfaçage avec des détecteurs spécialisés. Utilisé dans des environnements de recherche ou industriels nécessitant une imagerie précise et contrôlée.

Projet dédié au développement et au déploiement d'un système Linux embarqué pour les routeurs et hubs SMART-AMC. Il permet la gestion automatisée des partitions de démarrage, la mise à jour des logiciels embarqués via Git, et l'intégration de composants FPGA pour des fonctionnalités avancées. Utilisé dans des environnements industriels ou scientifiques nécessitant des solutions embarquées robustes et personnalisables.

Ce projet génère et distribue des images Singularity dédiées à FEEL++, un framework de simulation numérique. Ces images permettent aux chercheurs et ingénieurs de déployer rapidement des environnements de calcul reproductibles et portables, adaptés aux besoins des applications scientifiques et industrielles. Elles simplifient l'installation et la gestion des dépendances logicielles dans des environnements complexes comme les clusters HPC.

Ce projet industriel vise à transformer des données LiDAR aériennes en métriques de carburant utilisables pour la gestion des risques d'incendie et l'analyse forestière. Il automatise le calcul de paramètres clés comme la densité de végétation ou la hauteur des arbres, permettant une cartographie précise à grande échelle. Les outils développés s'intègrent dans des workflows d'analyse environnementale pour les gestionnaires de forêts et les services de prévention des incendies.

PicoZed est une plateforme dédiée au développement et à la gestion de projets embarqués, notamment pour les systèmes temps réel. Elle facilite l'automatisation industrielle et le prototypage rapide de circuits électroniques, offrant des outils adaptés aux besoins des ingénieurs et des développeurs en électronique.

Ce projet développe un plugin pour la bibliothèque LImA, permettant le contrôle et l'acquisition d'images à partir de caméras Ximea. LImA est une solution open source conçue pour uniformiser la gestion de détecteurs 2D, offrant des fonctionnalités avancées comme la configuration d'acquisitions standard (temps d'exposition, déclenchement externe) et le traitement d'images. Le plugin s'intègre dans un écosystème plus large pour des applications scientifiques et industrielles nécessitant une acquisition d'images précise et fiable.

Cigéo est un centre industriel de stockage géologique dédié aux déchets nucléaires français de haute activité et moyenne activité à vie longue. Ce projet vise à offrir une solution durable pour la gestion des déchets radioactifs en profondeur, en s'appuyant sur des recherches approfondies et une concertation avec les parties prenantes. Le site sert de plateforme d'information et de ressources pour éclairer le débat public et permettre à chacun de contribuer au projet.

Ce projet permet l'acquisition, le traitement et l'analyse de données issues de détecteurs électroniques, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles. Il offre des fonctionnalités avancées de contrôle des paramètres de détection, de calibration des capteurs et de gestion des flux de données en temps réel. Le système est conçu pour s'adapter à différents types de détecteurs et de configurations matérielles.

Ce projet est un package ROS2 dédié à la gestion des lectures d'un capteur de force. Il permet de récupérer en temps réel les données de force et de couple depuis un capteur physique, puis de les publier sous forme de flux de données standardisées. Utilisé principalement dans des environnements robotiques ou industriels, il facilite l'intégration et l'analyse des forces appliquées sur des systèmes mécaniques.

Ce projet développe un package ROS dédié au contrôle d'un robot Franka Emika Panda via des contrôleurs basés sur la programmation quadratique. Il permet d'optimiser les mouvements du robot en temps réel pour des tâches industrielles ou de recherche. Les contrôleurs de vitesse et de couple sont intégrés pour une gestion précise des trajectoires et des forces appliquées.