Why co-adaptation is mandatory in extreme environment human-system integration and co-evolution modelling?

International audienceCan we define a valid and generic theoretical framework for modeling and simulation based on a co-integrative approach to analyze, model, design and deploy human-machine systems that are reliable, stable and adaptive in this extreme environments

Human factors: the real issues of autonomous vehicles?

International audienceFar from the technological aspect behind the autonomous vehicle and even though they are far from being solved, a gulf is being dig between human & machine in the supervision of driving.Through this paper, the aim is to interrogate our relationship to the machine, the sharing of responsibility and ethics through the world as well as is evolution

Approche réactive pour la conduite en convoi des véhicules autonomes (Modélisation et vérification)

Cette thèse se situe dans la problématique de la conduite en convoi de véhicules autonomes : des ensembles de véhicules qui se déplacent en conservant une configuration spatiale, sans aucune accroche matérielle. Ses objectifs sont d'abord, la définition d'une approche de prise de décision pour les systèmes de convois de véhicules, puis, la définition d'une approche de vérification, adaptée à la preuve de propriétés relatives aux convois de véhicules, avec une attention particulière envers les propriétés de sûreté.L'approche pour la prise de décision est décentralisée et auto organisée : chaque véhicule détermine son comportement de façon locale, à partir de ses propres capacités de perception, sans avoir recours à une communication explicite, de telle sorte que l'organisation du convoi, son maintien et son évolution soient le résultat émergeant du comportement de chaque véhicule. L'approche proposée s'applique a des convois suivant plusieurs types de configuration, et permet des changements dynamiques de configuration.L'approche proposée pour la vérification de propriétés de sûreté des convois de véhicules, adopte le model-checking comme technique de preuve. Pour contourner le problème de l'explosion combinatoire, rencontré dans la vérification des systèmes complexes, nous avons proposé une méthode compositionnelle de vérification, qui consiste a décomposer le système en sous systèmes et à associer une propriété auxiliaire à chacun des sous systèmes. La propriété globale sera ensuite déduite de l'ensemble des propriétés auxiliaires, par l'application d'une règle de déduction compositionnelle. La complexité calculatoire est mieux maîtrisée car le model-checking s'applique aux sous-systèmes. Nous proposons une règle de déduction adaptée aux systèmes de conduite en convoi, en particulier ceux qui sont basés sur des approches décentralisées. La règle considère chaque véhicule comme un composant. Elle est consistante sous la condition que l'ajout d'un nouveau composant au système n'a pas d'influence sur le comportement du reste du système. L'approche décentralisée proposée pour la conduite en convoi satisfait cette condition. Deux propriétés de sûreté ont été vérifiées : absence de collision et évolution confortable pour les passagersThis thesis places in the framework of Platoons, sets of autonomous vehicles that move together while keeping a spatial configuration, without any material coupling. Goals of the thesis are: first, the definition of a decision making approach for platoon systems. Second, the definition of a method for the verification of safety properties associated to the platoon system.The proposed decision making approach is decentralized and self-organized. Platoon vehicles are autonomous, they act based only on their perception capabilities. The configuration emerges as a result of the individual behavior of each of the platoon vehicle. The proposed approach can be applied to platoon with different configurations, and allows for dynamic change of configuration.The proposed verification method uses the model-checking technique. Model checking of complex system can lead to the combinatory explosion problem. To deal with this problem, we choose to use a compositional verification method. Compositional methods decompose system models into different components and associate to each component an auxiliary property. The global property can then be deduced from the set of all the auxiliary properties, by applying a compositional deduction rule. We define a deduction rule suitable for decentralised platoon systems. The deduction rule considers each vehicle as a component. It is applicable under the assumption that adding a new component to an instance of the system does not modify behavior of the instance. Two safety properties have been verified : collision avoidance.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Une méthode de localisation d'un robot mobile utilisant une approche multi-agents pour la fusion de données

Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.National audienceLa localisation est l'un des éléments indispensables à la navigation d'un robot mobile dans un environnement connu ou inconnu. Celle-ci peut être abordée selon deux problématiques distinctes. La première consiste en la détermination de la position des objets détectables relativement à la plate forme mobile, on parle dans ce cas de localisation relative. Elle est notamment fort utile dans des algorithmes d'évitement d'obstacles ou de positionnement par rapport à des balises connues. La seconde approche, qui nous intéresse plus particulièrement ici, est la localisation absolue qui consiste à trouver la position du robot par rapport à un référentiel attaché à l'environnement en utilisant les capacités perceptives disponibles. Afin d'obtenir une localisation performante il est nécessaire d'avoir recours à plusieurs capteurs de même nature, c'est le cas de la vision stéréoscopique par exemple, ou de nature différente. Le problème posé lors de l'utilisation de ces différents capteurs est la gestion de l'information fournie tant du point de vue de la pertinence des données que du point de vue de la cohérence de celles-ci. Cette gestion de l'information issue de sources multiples est communément appelée fusion de données. Celle-ci peut être définie, de façon générale, comme étant l'intégration de données provenant de sources multiples (capteurs, modules de décision, modules d'interprétation, ...) dans le but de construire une interprétation pertinente et spécifique sur une entité, une activité ou un événement. Cette interprétation doit en particulier prendre en compte les incohérences entre les différentes sources et fournir un résultat plus précis et plus riche par rapport à ce que l'on pourrait obtenir en exploitant séparément les informations initiales. Nous proposons dans le cadre de cet article d'étudier, sur un exemple concret, comment aborder le problème de la fusion de données pour la localisation multi-cibles. Nous nous placerons dans un premier temps dans le cadre d'un algorithme de localisation de robot mobile utilisant les informations fournies par un capteur de type caméra et par un module de positionnement utilisant le formalisme des Processus de Markov Partiellement Observables (POMDP). Nous verrons ensuite comment utiliser le même principe de fusion en ajoutant d'autres capteurs soit de même type soit de types différents. Enfin, nous aborderons le problème de la localisation de robots multiples dans un environnement partiellement connu en décrivant une méthode de fusion distribuée utilisant le formalisme des Systèmes Multi-Agents (SMA) qui permet l'utilisation de sources multiples qui peuvent être liées aux véhicules ou liées à l'environnement. Nous conclurons sur quelques résultats expérimentaux comparant les différentes méthodes exposées

An environment-based principle to design reactive multi-agent systems for problem solving

International audienc