véhicules autonomes

59e congrès annuel du club EEA , RENNES, FRANCE, 12-/06/2019 - 12/06/2019Présentation d'actions IFSTTAR sur le déploiement des véhicules autonomes, aspects industrialisation, recherche et enseignement

Localisation de véhicules autonomes dans un environnement industriel souterrain

De nos jours, l'industrie minière est confrontée à des défis complexes liés à l'amélioration de l'efficacité et de la sécurité dans l'exploitation minière souterraine. Toutefois, un défi majeur persiste dans la localisation précise des véhicules autonomes évoluant au sein de ces environnements miniers souterrains, en raison de l'absence de communication externe ou de signalisation provenant du système de positionnement global (GPS). Cette étude présente le développement et l'évaluation d'un système de localisation destiné à être intégré aux véhicules autonomes opérant dans des environnements de mines souterraines. Le système utilise l’unité de mesure inertielle (IMU) et la technologie de Bluetooth à faible consommation d'énergie (BLE). Sa performance a été évaluée au moyen d'expérimentations menées à la fois dans un cadre universitaire contrôlé et au sein d'un environnement industriel souterrain. L'objectif principal de cette recherche est de concevoir un système de localisation robuste et précis pour permettre aux véhicules autonomes d'effectuer des tâches dans les mines souterraines sans dépendre du signal GPS. Les résultats recueillis attestent de la performance du système, lequel s'avère apte à assurer une localisation précise et fiable des véhicules autonomes en milieu minier souterrain. Cette recherche peut contribuer à l'amélioration de l'efficacité et de la sécurité au sein de l'exploitation minière souterraine, en offrant la possibilité aux véhicules autonomes de se déplacer de manière autonome et précise

Croisement synchronisé de flux de véhicules autonomes dans un réseau

National audienceLes véhicules autonomes sont aujourd'hui considérés comme une approche prometteuse pour le transport des ressources et la régulation du trafic. Dans cet article, nous examinons la possibilité de faire croiser des flux de véhicules autonomes sans les arrêter afin d'éviter les congestions (retards) et la perte d'énergie. Nous proposons un contrôle aux intersections basé sur la synchronisation temporelle des véhicules. Nous décentralisons le problème en gérant indépendamment chaque intersection. Nous définissons un agent de contrôle qui est capable de synchroniser les véhicules arrivant sur une intersection, en assurant l'alternance entre les flux. Nous présentons un simulateur qui permet d'évaluer l'approche et de la comparer avec la stratégie standard des feux de circulation. Les résultats expérimentaux montrent un gain important en termes de temps et d'énergie pour les véhicules à une intersection et dans un réseau

Véhicules autonomes et environnement semi-statiques

voir basilic : http://emotion.inrialpes.fr/bibemotion/2006/Bel06/ school: Universite Joseph FourierLes robots autonomes utilisent des balises (murs, coins en interieur ; arbres, batiments a l'exterieur) pour se localiser. Cependant cette localisation peut echouer si le robot confond les balises entre eux, ce qui peut arriver lorsque l'environnement change (dont l'exemple typique est le parking, pour lequel les voitures ne sont plus stationnees au meme endroit) ; l'imprecision du capteur peut aussi laisser penser qu'un amer a bouge. La difficulte reside alors dans la comparaison des cartes d'amers : le nombre de points de comparaison est tel que des confusions sont possibles. La majorite des algorithmes de SLAM existants ne prend pas en compte cet aspect semi-statique de l'environnement, la plupart se concentrant sur les problemes des milieux ouverts (environnements comportant des objets mobiles). Toutefois parmi les approches proposees deux se detachent : la premiere tente de modeliser l'ensemble des configurations que peut prendre l'environnement. Cela fonctionne si la majeure partie de l'environnement reste statique. Son utilisation en milieu exterieur en devient par consequent impossible. La seconde utilise le principe de l'oubli pour modeliser les changements de l'environne- ment. A chaque objet de l'environnement sont affectes des parametres. L'evolution de ces parametres manifeste l'evolution de la carte. L'emploi de tels parametres limite le champ d'utilisation d'une telle methode. Nous proposons de representer les objets par des ensembles de 'patches' regroupes dans une structure hierarchique. Cette structure permet de temperer l'impact negatif du a de mauvaises informations du capteur et de determiner aisement les changements de position des reperes. L'algorithme utilise pour le SLAM est de type FastSLAM. Celui-ci utilise un filtre de particules qui representent les positions possibles du robot auxquelles sont associees des cartes de l'environnement. En particulier, cela permet en cas d'indecision de travailler avec toutes les hypotheses qui correspondent a la situation courante

Véhicules autonomes et connectés: Les défis actuels et les voies de recherche

International audienceLes livres blancs d'Inria examinent les grands défis actuels posés par le numérique et présentent les actions menées par nos équipes-projets pour les résoudre. Ils ont pour objectif de faire le point sur une problématique en précisant ses complexités, en détaillant les voies de recherches existantes ou en émergence et en décrivant les impacts sociétaux attendus et à prévoir.Le monde de la mobilité est en profonde mutation. Le déploiement du véhicule autonome va non seulement transformer nos modes de transports, mais surtout avoir un impact sur l'évolution de la société - en termes de sécurité, d'environnement, d'urbanisme... – et sur l'industrie automobile elle-même, avec de nouveaux véhicules dans lesquels l’intelligence artificielle jouera un rôle déterminant. Pour mieux appréhender ce bouleversement, il est nécessaire de comprendre ce qui fait la spécificité du véhicule autonome et connecté, les prouesses technologiques que les acteurs du secteur doivent réaliser ainsi que le développement de collaborations entre recherches publique et privée

Anonymat, non-traçabilité et sécurité-innocuité dans les réseaux de véhicules autonomes connectés

International audienceLes véhicules autonomes seront également « connectés », par adjonction aux systèmes bord de moyens de communication radio définis dans les standards US WAVE (ETSI ITS G5 sont les standards européens équivalents). Les communications inter-véhiculaires ont pour but de contribuer significativement à la réduction du taux d’accidents (propriété d’innocuité meilleure qu’avec la seule robotique embarquée). Les versions initiales de WAVE permettent des atteintes à la vie privée qui n’existent pas avec les véhicules à conduite humaine. Des solutions complémentaires furent donc définies (standards IEEE 1609.2, ETSI 102941) afin d’éliminer ces risques. L’ensemble comprenant WAVE et ces solutions complémentaires est noté WAVE 1.0. Des analyses rigoureuses permettent d’établir que WAVE 1.0 ne procure pas d’amélioration significative en matière d’innocuité (en sus de la robotique embarquée) et que WAVE 1.0 n’est pas satisfaisant en matière de protection de la vie privée. Les principaux risques encourus sont examinés. On développe un argumentaire en faveur de l’avènement de nouveaux standards de communications radio et optiques inter-véhiculaires—noté WAVE 2.0, fondés sur des solutions existantes qui assurent à la fois l’innocuité maximale et la discrétion absolue (l’élimination des risques examinés)

Masquage sémantique d’instances pour SLAM visuel dans des environnements dynamiques

Depuis quelques années, l’autonomie véhiculaire devient un sujet de plus en plus étudié. Présentement, les véhicules autonomes se localisent principalement par l’entremise de systèmes GPS (Global Positioning System). Toutefois, ces systèmes ne sont pas accessibles dans tous les types d’environnements (forêts, villes, décombres, neige, sous-terrain, etc.) et ne permettent pas de pouvoir réagir ou interagir avec l’environnement (arbres, chaises, voitures, etc.). Une alternative au GPS est l’utilisation de techniques visuelles pour faire de la localisation, de la même manière que l’humain le fait en percevant l’environnement avec ses yeux. C’est pour cette raison que la vision artificielle est de plus en plus utilisée dans ce type de systèmes mobiles. De plus, les derniers développements dans les GPU (Graphical Processing Unit) ont permis aux technologies d’apprentissage machine, plus particulièrement d’apprentissage profond, de faire des avancées technologiques importantes en ce qui concerne la vision artificielle. Un des problèmes propres à la localisation visuelle est d’arriver à distinguer les objets dynamiques de l’arrière-scène afin d’être indépendante de leur présence lors de la cartographie. Ce projet de recherche propose d’utiliser un algorithme d’apprentissage profond pour segmenter les images de façon sémantique, permettant ainsi l’identification, le suivi et le masquage d’objets dynamiques afin d’améliorer la localisation et la cartographie pour du SLAM visuel. L’approche ISM-vSLAM (Instance Semantic Masking for visual SLAM ) a donc été développée dans le cadre de cette maitrise. L’architecture d’ISM-vSLAM se sépare en trois sections : 1) la segmentation et la localisation des objets dynamiques à partir de l’image RGB d’entrée du système ; 2) la création et la mise jour de filtres de Kalman étendus pour chaque instance d’objets ; et 3) la gestion des instances sur les entrées de l’approche de vSLAM, et plus spécifiquement RTAB-Map utilisé pour la validation expérimentale de l’approche. Les résultats obtenus sur les séquences du jeu de données du Technical University of Munich (TUM) ainsi que nos tests en laboratoire suggèrent qu’ISM-vSLAM est robuste autant dans des environnements statiques que hautement dynamiques. De plus, les algorithmes développés sont basés sur l’intergiciel ROS (Robot Operating System), ce qui facilite l’utilisation et la maintenance de l’algorithme. Des applications utilisant ces informations sémantiques pourront donc être créées afin de permettre aux plateformes robotiques autonomes d’accroître leur éventail de fonctionnalités dans des environnements dynamiques, que ce soit pour améliorer la localisation, la planification de trajectoires ou encore pour interagir avec l’environnement

Intégration des véhicules intelligents dans un contexte multimodal

L’automatisation des véhicules (privés ou publics) est aujourd'hui devenue un enjeu majeur pour faire face aux besoins de mobilité de demain. L'automatisation ne cesse de croître et d'apporter davantage de confort aux utilisateurs (régulation de vitesse, correction de trajectoire). "L'assistance à la conduite” rime de plus en plus avec “conduite automatisée”, qui permet entre autres, d’assurer un certain niveau de sécurité tout en fluidifiant le trafic grâce à l’anticipation des phases d’accélération et de ralentissement. Le service de mobilité associé s’en trouve ainsi plus fiable (ex: réduction des accidents grâce à des systèmes collaboratifs de détection d’obstacle), plus respectueux de son environnement (ex: réduction des émissions CO2 grâce à certains modes d’assistance à la conduite) et plus efficace (ex: réduction des perturbations et des retards associés en limitant les facteurs humains). Le développement et l’intégration de nombreux capteurs sont naturellement essentiels pour rendre ces véhicules plus intelligents, dans la mesure où ces derniers peuvent communiquer entre eux ainsi qu’avec les infrastructures avoisinantes. Cette évolution nécessite l'intégration de ces véhicules connectés, à un système de transport multimodal afin d’exploiter au mieux leur performance et leur interaction. L’objet de notre intervention sera de présenter différents aspects d’intégration de véhicules intelligents dans un contexte multimodal. Nous évoquerons dans un premier temps un projet de recherche réalisé à l’EPFL visant à coordonner efficacement des véhicules autonomes aux carrefours en combinant des méthodes prédictives et réactives. Les approches de coordination seront validées sur des voitures réelles, avec un accent particulier porté sur la cohabitation entre véhicules autonomes et traditionnels engagés dans les carrefours ou ronds-points engorgés. Dans un second temps, nous évoquerons un projet de gestion de flotte pour la planification et l'exploitation de véhicules sans conducteur afin d’être intégrés dans une plate-forme de logiciels et de coopérer avec des systèmes de transport existants. Une flotte de deux véhicules autonomes est actuellement exploitée en ville de Sion pour tester les algorithmes développés par le laboratoire de système de transport urbain de l'EPFL. Ces algorithmes seront par la suite en mesure de fonctionner efficacement pour un grand nombre de véhicules autonomes dans de grands réseaux et à plus grande échelle

Le non-sens écologique des voitures autonomes

Article publié sur le blog Binaire : https://www.lemonde.fr/blog/binaire/2019/07/22/le-non-sens-ecologique-des-voitures-autonomes/Dans cet article de vulgarisation, je discute si l'avénement promis des véhicules autonomes serait ou non réelement un moyen de réduire la pollution (notamment dans les villes) (plutôt pas)