Outil permettant de simuler des données de capteurs (comme la température ou la direction de pointage) et de les publier via le protocole MQTT. Les données sont ensuite stockées dans une base InfluxDB et visualisées via Grafana pour créer des tableaux de bord personnalisés. Idéal pour tester des infrastructures IoT ou des pipelines de données.

Ce projet permet de simuler un robot sous-marin autonome (AUV) à l'échelle réelle, équipé de propulseurs, capteurs (IMU, manomètre, caméra) et systèmes de navigation. Il modélise un environnement marin avec fonds marins, courants et compartiments eau/air. Les utilisateurs peuvent tester des commandes de propulsion, analyser les données des capteurs et étudier les interactions physiques en milieu aquatique. L'outil est conçu pour des applications en robotique sous-marine, océanographie ou recherche en ingénierie marine.

Ce projet évalue la scalabilité des réseaux LPWAN (Low Power Wide Area Network) dans le contexte des applications de villes intelligentes. Il permet de reproduire les résultats d'une étude scientifique en analysant des jeux de données réels, comme les données de taxis de New York et les capteurs de stationnement de Melbourne. Les outils développés simulent des déploiements de réseaux et génèrent des graphiques pour visualiser les performances et les limites des technologies LPWAN.

Plateforme open source dédiée à la collecte, l'analyse et la visualisation de données en temps réel issues de capteurs ou d'appareils connectés. Elle permet aux utilisateurs de simuler des environnements matériels, d'exploiter des flux de données complexes et de générer des rapports techniques pour le monitoring ou le prototypage. Idéale pour les développeurs, chercheurs ou industriels souhaitant centraliser et exploiter des données techniques.

Ce projet est un prototype dédié à l'analyse des données du réseau de télescopes CTA (Cherenkov Telescope Array). Il permet de calibrer les capteurs, nettoyer les données Hillas, reconstruire les événements astrophysiques et optimiser des modèles de simulation pour améliorer la précision des observations. Les outils développés facilitent le traitement des données brutes et la génération de résultats exploitables pour la recherche en astrophysique.

Ce projet accompagne une publication scientifique visant à développer un cadre de travail pour résoudre des problèmes inverses en biologie. Il utilise des données de capteurs de phéromones pour détecter la présence d'insectes ravageurs dans les cultures. Le code permet de simuler la propagation des phéromones, d'optimiser la localisation des sources d'émission et de générer des cartes de présence d'insectes. Les résultats sont présentés sous forme de figures et de données exploitables pour la recherche agronomique.

Ce projet fournit des outils logiciels pour automatiser et piloter des capteurs scientifiques spécifiques (LimaCCDs) utilisés dans des environnements de recherche. Il permet de réaliser des tests automatisés et de générer des fichiers de données simulées pour faciliter le développement et le débogage d'applications scientifiques.

Projet académique visant à concevoir et optimiser une chaîne de traitement de données issues de capteurs IoT pour des serres agricoles. Il inclut la récupération, l'analyse et la visualisation des données via des outils comme NodeRed, Grafana et InfluxDB. Le projet permet également de simuler des données de capteurs pour tester et valider les solutions développées.

TAF est un logiciel dédié à l'analyse et au traitement des données issues de capteurs de particules, notamment ceux utilisés en physique expérimentale. Il permet de simuler, reconstruire et analyser des trajectoires de particules, ainsi que de calculer des résolutions et des efficacités de détection. Le projet est utilisé dans des contextes de tests en faisceau et d'expériences en laboratoire.

Fluo est un outil de simulation numérique dédié à l'analyse et au traitement de signaux optiques, notamment pour des applications en fluorescence. Il permet de modéliser des mesures optiques, d'inverser des données expérimentales et d'optimiser des capteurs. Le projet est utilisé pour des simulations paramétriques et des analyses de données dans un cadre scientifique ou industriel.