Enseigner les réseaux en EEA : approche par ludification

Ce papier propose une manière alternative, originale et ludique d’enseigner les réseaux à des étudiants EEA. La problématique principale est d’adapter un enseignement d’une matière orientée CNU27ème à des étudiants aux compétences et centres d’intérêt proches de la CNU61ème. Dans un premier temps, l’adaptation des CM est présen-tée, avec l’introduction de nouveaux contenus EEA (codage…) et l’inclusion d’exemples liés aux systèmes embarqués. Ensuite, la modification des TD est détaillée, notamment à travers la ludification, l’introduction de mécaniques de jeu à des fins pédagogiques. Deux exemples illustrent l’approche par ludification, l’un avec une enquête policière, l’autre avec un jeu de plateau. Pour chaque exemple, la problématique est présentée, puis la solution proposée et les modalités d’implémentation. Les résultats obtenus et les témoignages des sujets sont analysés, montrant les bénéfices et les limites de l’approche proposée

Real-time road detection implementation of UNet architecture for autonomous driving

International audienceThis paper presents a real-time implementation workflow of neural networks for autonomous driving tasks. The UNet structure is chosen for a road segmentation task, providing good performance for low complexity. The model is trained and validated using two datasets, KITTI (validation of the model with respect to state of art) and a local highway dataset (UHA dataset), collected by the laboratory research team. The performance of the model for road detection is evaluated using the F1 score metric. After a simulation validation on both sets, the model is integrated into a real vehicle through the RTMaps platform. The application is tested in real-time conditions, around the city, under various weather and light. Finally, the proposed model proves low complexity and good performance for real-time road detection tasks

Homography-based model with light calibration for plenoptic cameras

International audienc

Interest of pseudo-focused images for key-points detection in plenoptic imaging

International audienc

Deep Learning Based Architecture Reduction on Camera-Lidar Fusion for Autonomous Vehicles

International audienceAutonomous vehicles (AVs) are the dream of the present era and are close to become reality. In AVs, perception is a challenging task. It gives understanding of the driving environment. One type of such task is road detection, where the goal is to segment the road area into drivable and nondrivable using multi-modal sensors like cameras and lidars. For their ability on a road detection task, deep neural networks, with an encoder-decoder architecture, are chosen in this paper. Since deep learning models have large size and AVs have constrained computational power, model reduction is important. Therefore, architecture reduction of a convolutional neural network is proposed on a deep learning based multi-modal fusion model. This model is used as the baseline of our work, and camera and lidar are its modalities. The baseline model's weights that are used to fuse the camera processing pipeline with the lidar pipeline are analysed. The analysis shows that the strength of fusion between the two modalities changes from layer to layer. Using this result and a support from generic encoder-decoder architecture, a reduced architecture is proposed. The latter is further processed by removing some layers of the baseline to produce a lite model. The reduced architectures are validated to show comparable performance with the baseline. Furthermore, both the reduced architectures outperform the baseline on a brightness adjusted camera image. These reduced architectures can be used from the perspective of embedded system, or they can be used to boost performance by appending additional algorithm. The training and validation are done on the KITTI dataset

Characterization of the impact of visual odometry drift on the control of an autonomous vehicle

International audienc

Transformer le campus universitaire en laboratoire ouvert : le projet SMART-UHA

Ce papier décrit la méthodologie permettant de transformer un campus universitaire en laboratoire ouvert par l’introduction de plateformes expérimentales liées aux thématiques phares de la mobilité, de l’énergie et des mutations sociétales. En particulier, ce papier s’intéressera au volet Mobilité avec la présentation du robot SMART-UHA, un robot mobile autonome tracté par énergie électrique et dont les missions sont d’assurer des livraisons de colis sur le campus, et ce en assurant la totale sécurité des usagers. L’ensemble des capteurs et actionneurs de cette plateforme sont présentés, ainsi que les architectures matérielles et logicielles permettant une navigation sûre le long du campus. L’utilisation de cette plateforme dans le cadre de la formation des futurs techniciens et ingénieurs est détaillée, illustrant l’intérêt du robot SMART-UHA comme démonstrateur du savoir-faire de l’Université de Haute-Alsace et des interactions fortes entre recherche et enseignement