Simon-Pierre Deschênes

Simon-Pierre Deschênes

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simon-pierre.deschenes.1@ulaval.ca

Expertise: cartographie et localisation 3D, Iterative Closest Point, recalage, pilote de robots

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Simon-Pierre Deschênes est un étudiant au doctorat au sein du Norlab sous la supervision du Pr. François Pomerleau. Ayant effectué un stage au sein du laboratoire à l’été 2018 dans le cadre de son baccalauréat, Simon-Pierre a été captivé par la cartographie 3D et a décidé de poursuivre ses études supérieures dans ce domaine. Son projet de recherche s’insère dans le projet SNOW et porte sur la cartographie et la localisation 3D en conditions hivernales diffiles à l’aide de l’algorithme ICP. La participation des différents membres du projet leur a permis d’atteindre et même de surpasser les objectifs du premier jalon. Voici une démonstration du système mis en place dans le cadre de ce projet :

Enfin, Simon-Pierre a participé à plusieurs autres projets depuis son arrivée au laboratoire, dont le vidéo de Noël 2019 du Norlab dont il a dirigé la réalisation :

Education

  • Maîtrise en informatique à l’Université Laval (passage accéléré au doctorat), 2020

  • Baccalauréat en génie logiciel à l’Université Laval, 2019

Publications

Conference Articles

  1. Deschênes, S.-P., Baril, D., Boxan, M., Laconte, J., Giguère, P., & Pomerleau, F. (2024). Saturation-Aware Angular Velocity Estimation: Extending the Robustness of SLAM to Aggressive Motions. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). https://arxiv.org/abs/2310.07844 Submitted
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  2. Deschênes, S.-P., Baril, D., Kubelka, V., Giguère, P., & Pomerleau, F. (2021). Lidar Scan Registration Robust to Extreme Motions. 2021 18th Conference on Robots and Vision (CRV). https://doi.org/10.1109/CRV52889.2021.00014
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  3. Baril, D., Grondin, V., Deschenes, S., Laconte, J., Vaidis, M., Kubelka, V., Gallant, A., Giguere, P., & Pomerleau, F. (2020). Evaluation of Skid-Steering Kinematic Models for Subarctic Environments. 2020 17th Conference on Computer and Robot Vision (CRV), 198–205. https://doi.org/10.1109/CRV50864.2020.00034 Best Robotic Vision Paper Award!
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  4. Laconte, J., Deschênes, S.-P., Labussière, M., & Pomerleau, F. (2019). Lidar Measurement Bias Estimation via Return Waveform Modelling in a Context of 3D Mapping. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).
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