38 research outputs found

    Integration of an operator's preferences into the decisions of an unmanned aerial vehicle and incremental elicitation of these preferences

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    Un drone totalement autonome est un aéronef sans pilote humain à bord. Il est donc capable d'accomplir une mission sans l'intervention d'un opérateur humain et de prendre des décisions de façon totalement autonome. Cela sous-entend que l'opérateur au sol doit avoir une confiance élevée dans les décisions prises par le drone. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer un moteur de décisions à embarquer dans le drone autonome qui garantit un niveau de confiance élevé de l'opérateur dans la capacité du drone à prendre les "bonnes" décisions. Pour cela nous proposons un moteur de décisions multi-niveaux composé de deux niveaux de décisions principaux. Le premier permet de surveiller l'état du drone et de son environnement pour détecter les événements qui peuvent perturber la réalisation de la mission et déclencher la prise de décision du second niveau. Celui-ci une fois déclenché permet de choisir une action de haut niveau (atterrir, continuer, ...) la mieux adaptée à la situation courante parmi un ensemble d'actions possibles. Ce moteur intègre aussi les préférences d'un opérateur en utilisant des modèles d'Aide Multi-Critère à la Décision. Ces modèles nécessitent une phase en amont de la mission, où les préférences de l'opérateur sont élicitées, avant d'être intégrées dans le drone. Pour réduire l'effort cognitif de l'opérateur pendant cette phase, nous proposons un processus d'élicitation incrémental pendant lequel les questions soumises à l'opérateur sont déduites des réponses précédentes. Cela nous permet de déterminer un modèle représentant fidèlement ses préférences, tout en minimisant le nombre de questions.A fully autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft without a human pilot on board. It is consequently able to accomplish a mission without the intervention of a human operator and to make decisions in a totally autonomous way. This implies that the ground operator must have a high level of confidence in the decisions made by the UAV.The main objective of this thesis is therefore to propose a decision engine to be embedded in the autonomous UAV that guarantees a high level of operator confidence in the UAV's ability to make the "right" decisions. For this purpose, we propose a multi-level decision engine composed of two main decision levels. The first one monitors the state of the UAV and its environment to detect events that can disrupt the mission’s execution and trigger the second level. Once triggered, it allows to choose a highlevel action (landing, continuing,...) best adapted to the current situation from a set of possible actions. This engine also integrates the operator's preferences by using Multi-Criteria Decision Aiding models. They require a preliminary phase before the mission, where the operator's preferences are elicited, before being integrated into the UAV. To reduce the operator's effort during this phase, we propose an incremental elicitation process during which the questions submitted to the operator are deduced from the previous answers. This allows us to determine a model that accurately represents his or her preferences, while minimizing the number of questions

    Intégration des préférences d'un opérateur dans les décisions d'un drone autonome et élicitation incrémentale de ces préférences

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    A fully autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft without a human pilot on board. It is consequently able to accomplish a mission without the intervention of a human operator and to make decisions in a totally autonomous way. This implies that the ground operator must have a high level of confidence in the decisions made by the UAV.The main objective of this thesis is therefore to propose a decision engine to be embedded in the autonomous UAV that guarantees a high level of operator confidence in the UAV's ability to make the "right" decisions. For this purpose, we propose a multi-level decision engine composed of two main decision levels. The first one monitors the state of the UAV and its environment to detect events that can disrupt the mission’s execution and trigger the second level. Once triggered, it allows to choose a highlevel action (landing, continuing,...) best adapted to the current situation from a set of possible actions. This engine also integrates the operator's preferences by using Multi-Criteria Decision Aiding models. They require a preliminary phase before the mission, where the operator's preferences are elicited, before being integrated into the UAV. To reduce the operator's effort during this phase, we propose an incremental elicitation process during which the questions submitted to the operator are deduced from the previous answers. This allows us to determine a model that accurately represents his or her preferences, while minimizing the number of questions.Un drone totalement autonome est un aéronef sans pilote humain à bord. Il est donc capable d'accomplir une mission sans l'intervention d'un opérateur humain et de prendre des décisions de façon totalement autonome. Cela sous-entend que l'opérateur au sol doit avoir une confiance élevée dans les décisions prises par le drone. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer un moteur de décisions à embarquer dans le drone autonome qui garantit un niveau de confiance élevé de l'opérateur dans la capacité du drone à prendre les "bonnes" décisions. Pour cela nous proposons un moteur de décisions multi-niveaux composé de deux niveaux de décisions principaux. Le premier permet de surveiller l'état du drone et de son environnement pour détecter les événements qui peuvent perturber la réalisation de la mission et déclencher la prise de décision du second niveau. Celui-ci une fois déclenché permet de choisir une action de haut niveau (atterrir, continuer, ...) la mieux adaptée à la situation courante parmi un ensemble d'actions possibles. Ce moteur intègre aussi les préférences d'un opérateur en utilisant des modèles d'Aide Multi-Critère à la Décision. Ces modèles nécessitent une phase en amont de la mission, où les préférences de l'opérateur sont élicitées, avant d'être intégrées dans le drone. Pour réduire l'effort cognitif de l'opérateur pendant cette phase, nous proposons un processus d'élicitation incrémental pendant lequel les questions soumises à l'opérateur sont déduites des réponses précédentes. Cela nous permet de déterminer un modèle représentant fidèlement ses préférences, tout en minimisant le nombre de questions

    A multidimensional spatial model for preference representation in multi-criteria decision aiding

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    In this work we propose to use a multidimensional spatial model to represent preferences of multiple decision makers in multi-criteria decision aiding. The decision makers are represented in a shared space with the alternatives so that their positions are consistent with the preferences that they express on pairs of alternatives. We show how the parameters of this preference model can be learnt from holistic preference judgements, and discuss its various consequences and properties

    Framework to Generate and Validate Embedded Decison Trees with Missing Data

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    International audienceAutonomous vehicles or devices like drones and missiles must make decisions without human assistance. Embedded inference engines, based for example on decision trees, are used to reach this goal which requires the respect of hardware and real-time constraints. This paper proposes a generic framework which can generate automatically the adequate hardware solution taking into account the real-time and the hardware constraints. Moreover, the proposed solution supports the case of faulty sensors which generate missing data. Experimental results obtained on FPGA and CPU suggest that it is better to consider missing data from learning phase instead of considering it just in the classification phase. Besides, the use of the pipeline technique provides a better latency, which is adequate for real-time applications

    A multi-criteria decision aiding approach for upgrading public sewerage systems and its application to the city of Brest

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    International audienceSewerage systems need to be improved in order to respect new regulatory frameworks which should lower the impacts on the environment and allow to prepare for increases of water discharge. In this paper, we propose a method to evaluate sewerage systems improvement scenarios through multiple criteria by using a Multi-Criteria Decision Aiding process. In doing so, we facilitate the integration of the different points of view of the various stakeholders and decision maker(s) in this evaluation. Our proposal also eases the process of the study, by proposing a clear, interactive and iterative business process, which allows all project actors to be integrated in an explicit way. Since the proposed solution is transparent, the final recommendation is more easily adopted by the different actors. We illustrate the genericity of the proposed approach through a real case study in the city of Brest in France and show how this work helped the project participants adopt the proposed recommendations

    Un algorithme génétique pour l'apprentissage d'un modèle de rangement multi-critère à base de profils de références

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    International audienceUn algorithme génétique pour l'apprentissage d'un modèle de rangement multi-critère à base de profils de référence
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