Outils pour la conduite automatique TIC et mobilité

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Tristan Cloutier
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1 Outils pour la conduite automatique TIC et mobilité Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 Thierry Fraichard Inria Rhône-Alpes & Laboratoire Gravir Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.1/??

2 emotion Inria Rhône-Alpes & Laboratoire Gravir, Montbonnot Thématique: géométrie et probabilité pour le mouvement et l action Objectif: Développer des modèles et des méthodes algorithmiques pour des systèmes artificiels dotés de capacités de perception, de décision, et d action capables de fonctionner dans des environnements ouverts (ie partiellement connus), à forte dynamicité (ie où le temps et la dynamique jouent un rôle essentiel), et conduisant à des interactions variées avec l homme Axes de recherche: Modélisation multi-modale et incrémentale de l espace et du mouvement Planification de mouvements dans le monde physique Inférence probabiliste pour la décision Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.2/??

emotion et le transport intelligent Sharp [1987-2003],

[1993-1997] La Route Automatisée [1998-2001] IST Carsense

[2002-2005] Eucar Prevent [2004-2007] Predit Mobivip

3 emotion et le transport intelligent Sharp [ ], emotion [2004[ Eurêka Prometheus [ ] Praxitèle [ ] La Route Automatisée [ ] IST Carsense [ ] IST Cybercars [ ] Robea Parknav [ ] Eucar Prevent [ ] Predit Mobivip [ ] Predit Puvame [ ]... Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.3/??

4 Cybercar Nouveau mode de transport, alternative à la voiture particulière Concept clé: Transport public individuel Une voiture, plusieurs utilisateurs voiture collective Complément du Transport public de masse Cybercar: Car Sharing + automatisation Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.4/??

Car Sharing Flotte de véhicules à usage particulier en

Yvelines, 97), Liselec (La Rochelle, 99), Crayon (JP,

5 Car Sharing Flotte de véhicules à usage particulier en libre service (1-6 pers.) Prise et dépôt de véhicules dans des stations Service à la demande 24h/24 eg Praxitèle (St Quentin en Yvelines, 97), Liselec (La Rochelle, 99), Crayon (JP, 99), IntelliShare (JP-US, 99), CityCar, (CH, 02)... Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.5/??

6 Car Sharing & automatisation Pourquoi? Redistribution des véhicules Prise et dépôt de véhicules n importe où Accessibilité à tous les usagers... Développement incrémental Conduite en convoi (Praxitèle, 1997) Conduite automatique sur sites protégés (ParkShuttle, 1997) Conduite automatique en zone piétonne (ParkShuttle II, Serpentine, CyberCab... ) Conduite automatique en zone calme Conduite automatique en zone urbaine... Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.6/??

7 Contexte Cybercar Système Véhicule à roues Perception embarquée (proprioception, extéroception) Environnement Connaissances a priori: carte Objets mobiles (piéton, autres véhicules... ) Ouvert, partiellement connu Perception débarquée Incertitude Perception Action Carte imprécise & incomplète Comportement futur des objets mobiles inconnu Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.7/??

8 Outils pour la conduite automatique Contexte zone calme Véhicule: vitesse lente Environnement: faible dynamicité Perception Conduite automatique en environnement statique Evitement réactif d obstacles Localisation du véhicule Modélisation de l environnement Décision Planification de mouvement Action Navigation Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.8/??

9 Localisation & modélisation Perception Proprioception: odométrie, centrale inertielle Extéroception: bumper tactile, proximètre, capteur ultra-sonore, radar, télémètre laser, vision... Embarquée ou débarquée Localisation Dérive proprioceptive localisation / amers de l environnement Amers artificiels ou naturels Localisation relative ou absolue Connaissances a priori: cartes Capteurs multiples: fusion PSfrag de données replacements Approche générale: filtre bayésien (synchronisation, association, fusion) Prédiction Observations Mise à jour Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.9/??

Localisation & modélisation 20 Seen from P2 1 C Balises Capteur Sick LMS 219 Y position (in m) 15 10 5 Seen from P1 Seen from P3 12 13 8 P 1 C 7 P 3 14 2 5 P 2 3 6 4 0 5 9 10 11 B X position (in m) 0

10 Localisation & modélisation 20 Seen from P2 1 C Balises Capteur Sick LMS 219 Y position (in m) Seen from P1 Seen from P P 1 C 7 P P B X position (in m) Amers artificiels, localisation relative/absolue [Pradalier et al, 02] Travaux en cours: amers naturels, couplage avec vision débarquée Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.10/??

11 Planification de mouvement Calcul préalable du mouvement à accomplir entre état courant et état désiré Modèle du système Modèle de l environnement Problème de base: planification de chemin Système libre de ses mouvements Environnement statique Extensions: Contraintes cinématiques, non holonomie Contraintes dynamiques, objets mobiles... Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.11/??

12 Contraintes cinématiques: roue Problème de la non holonomie Roulement sans glissement de R ments R x, y, θ ẋ sin θ ẏ cos θ = 0 (1) Le chemin planifié doit respecter cette contrainte Chemin: séquence continue de (x, y, θ) Chemin: courbe du plan xy vérifiant (1) Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.12/??

13 Contraintes cinématiques: voiture ẋ sin θ ẏ cos θ = 0 φ φmax κ κ max y φ Solution classique ments PSfrag replacements R q 2 q g q 1 q 2 κ 1 q s q 1 q s q g θ x Mais... courbure discontinue Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.13/??

14 ments Chemins à courbure continue [Fraichard et al, 90s] κ max κ max κ Arc de cercle } a b CC Turn } s κ continue et bornée κ bornée (vitesse de braquage) Vitesse nominale de suivi Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.14/??

.. Théorie de la platitude différentielle Planification pour les

15 Contraintes cinématiques: Cycab [Hermosillo et al, 03] cements y R f(φ) φ Manoeuvrabilité accrue mais R mobile... Théorie de la platitude différentielle Planification pour les sorties plates du Cycab θ x Commande en boucle fermée Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.15/??

16 Navigation Double exigence (parfois contradictoire) Suivi du mouvement nominal Sécurité: évitement d obstacles imprévus A chaque δt, choix de la meilleure commande Cadre bayésien Modèles d incertitude: perception & action Capteur distribution de probabilité sur les commandes sûres Contrôleur distribution de probabilité sur les commandes de suivi Inférence bayésienne: fusion, sélection de la commande probablement la meilleure Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.16/??

17 Navigation Traces des piétons lacements Adaptations locales Point de départ Adaptation locale du mouvement Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.17/??

18 Outils pour la conduite automatique Contexte zone urbaine Véhicule: vitesse élevée Environnement: dynamicité élevée Navigation: adaptation locale insuffisante Planification: Prise en compte des objets mobiles Prise en compte de la dynamique du véhicule Planification réactive Modélisation: Détection des objets mobiles Prédiction de leur comportement futur Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.18/??

19 Modélisation & objets mobiles Interprétation visuelle de scènes dynamiques complexes Environnement extérieur Connaissances a priori: carte de l environnement statique Extéroception embarquée & débarquée Caméras vidéo multiples Détection, suivi et identification d objets mobiles Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.19/??

20 Dispositif expérimental Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.20/??

21 Cartographie dynamique Éléments statiques Eléments mobiles Eléments semi-mobiles Composition Carte dynamique Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.21/??

22 Suivi des objets mobiles X ' X ' 1 2 Caméra Robust Tracker Corr. distorsion homographie Y ' 2 Y ' 1 X ' X ' 1 2 Fusion Caméra Robust Tracker Corr. distorsion homographie Y ' 2 Y ' 1 Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.22/??

23 Résultats expérimentaux Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.23/??

24 Prédiction du mouvement des objets mobiles Prédiction à long terme souhaitée Hypothèse: les mobiles ont des comportements typiques Approche statistique en deux étapes [Vasquez et al, 03] 1. Apprentissage 2. Prédiction Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.24/??

25 Planification de mouvement & contraintes dynamiques Dynamique du système robotique: espace des états: (q, q) Objets mobiles: espace-temps des configurations: (q, t) Cadre unificateur: espace-temps des états: (q, q, t) [Fraichard, 92] Mais... complexité Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.25/??

26 Planification réactive [Large et al, 03] Concept de Velocity Obstacle Dynamique du véhicule Comportement futur des objets mobiles Planification itérative partielle A Robot de service dans une foule Véhicules dans un échangeur Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.26/??

27 Conclusion Les Cybercars ont fait beaucoup de progrès en dix ans Zone calme : ok Zone urbaine : validation expérimentale Il reste encore beaucoup à faire... Fiabilité Sécurité Performance «D ici vingt ans, seuls les Cybercars seront autorisés à pénétrer dans la plupart des villes des pays industrialisés» Michel Parent, juillet 2003 Séminaire In Tech Sophia Antibes 10 juin 2004 p.27/??

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