Relever les défis des véhicules autonomes
|
|
- Thibaud Carignan
- il y a 5 ans
- Total affichages :
Transcription
1 EMM eme rencontre européenne de mécatronique Relever les défis des véhicules autonomes Mathias Perrollaz Ingénieur expert Inria Christian Laugier Directeur de recherche Inria E-Motion Team Annecy, 17 juin 2014
2 Inria : Institut National de Recherche en Informatique et Automatique Inria PARIS - Rocquenco urt Inria LILLE Nord Europe Inria RENNES Bretagne Atlantique Inria BORDEAUX Sud-Ouest Inria NANCY Grand Est Inria GRENOBLE Rhône-Alpes Inria SOPHIA ANTIPOLIS Méditerranée E-MOTION Géométrie et Probabilités pour le mouvement et l action Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
3 Plan Les véhicules intelligents, aujourd hui et demain Les limites et les défis Les travaux en cours à Inria e-motion Conclusion Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
4 La voiture aujourd hui Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
5 La voiture aujourd hui, c est aussi embouteillages Problèmes de parking Pollution Accidents Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
6 Et après? Augmentation du nombre de véhicules dans le monde > 1Milliard / d après l ONU, le triple en 2050 Augmentation du nombre d humains dans les villes 53% de la population en 2010 / 75% en 2050 Modèle non soutenable! La technologie peut aider: Des voitures plus propres Des voitures plus intelligentes Des nouvelles solutions de mobilité dans des villes intelligentes Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
7 Les véhicules intelligents Des véhicules dotés de fonctions de communication, de perception, de décision et d action Une problématique à la frontière de l informatique, la mécatronique, la robotique, l automobile Deux grandes tendances : Véhicules autonomes Aides à la conduite (ADAS) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
8 Les véhicules intelligents - Applications Amélioration de l automobile actuelle (ADAS) Confort Sécurité Consommation Vers les nouvelles solutions de mobilité Navettes autonomes Véhicules à la demande pour centre ville Valet parking Aides aux personnes à mobilité réduite Des applications industrielles / militaires Robots mobiles sur site de production Partage de l espace avec les humains Interventions militaires sans soldats Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
9 Véhicules autonomes Des expérimentations réussies 2010 VIAC Intercontinental Autonomous Challenge : km couverts, 3 mois, véhicule guide + suiveurs 2007 Darpa Urban Challenge : 97 km, 50 véhicules avec et sans humains, 35 équipes, 11 qualifiées, 6 finissent la course 2011 Google s Car: Flotte de 6 Toyota Prius automatiques, miles couverts en Californie avec interventions ponctuelles d humains Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
10 Véhicules autonomes Des expérimentations réussies 2011 CityMobil: Véhicules autonomes en environnement urbain non protégé, 6 mois à la Rochelle Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
11 Un challenge industriel pour demain Horizon ? Nissan promises a driverless car for 2020 Carlos Ghosn (Renault /Nissan) Google Car miles covered Toyota Automated Highway Driving Assist (Demo Tokyo 2013, Product 2015) Mais aussi Tesla (90% autonome, => 2016), Volvo, Mercedes Class S, BMW Prévisions de marché: 8000 voitures vendues en 2020, 95 millions in 2035 Encore des questions ouvertes : Pourquoi des voitures sans chauffeur? Co-pilote intelligent ou autonomie complete? Acceptabilité? Problèmes légaux? Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
12 Les éléments clés La carte enrichie (automatisation / robotisation) avec une localisation précise La connectivité (intégration à l environnement et adaptabilité) La perception locale (intégration de l environnement dynamique et de l humain) La décision dans l incertain (intégrer l humain) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
13 Les limites actuelles Les environnements ouverts ou inconnus La présence de l humain La sécurité pas complètement garantie Le cout et la consommation des systèmes actuels Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
14 Les challenges Perception robuste en environnement dynamique et incertain Variabilité des situations, des apparences, des conditions météo, limitation des capteurs, La prise de décision / prédiction / risque Manouvres, Planification de trajectoire, prediction long terme, partage avec le conducteur, Connectivité avec l environnement Maintien de la connectivité, latences, débits, synchronisation, interopérabilité. Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
15 Les challenges Cartographie et passage à l échelle construction et mise à jour de cartes enrichie, localisation précise, absence de GPS La diminution des coûts / encombrement / consommation Plateformes de calcul embarqué basse consommation, capteurs bas coût Tolérance aux erreurs Architectures redondantes, auto-diagnostique Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
16 Les challenges Validation des systèmes et approches répétabilité, caractéristiques à évaluer, admissibilité, situations réalistes, risque Problèmes juridiques Partage des responsabilités Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
17 La recherche à Inria / e-motion Perception robuste en environnement dynamique et incertain L évaluation du risque et la prise de décision Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
18 Perception en environnement dynamique Perception = compréhension de la scène au présent pour prédire son futur Le véhicule / robot observe l environnement de façon incomplète à travers des données bruitées à des instants discrets Perception Bayésienne (Probabiliste) Gérer l incertitude et les erreurs Modéliser l inconnu Mieux vaut ne pas prendre de décisions plutôt qu une mauvaise Applicable à plusieurs domaines (robotique, ADAS, véhicules autonomes ) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
19 Evaluation du risque et prise de décision Prédiction des futures possibles pour planifier les décisions Gestion de l incertain Adaptation des méthodes aux besoins / contextes Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
20 MAITRISER LES TRAITEMENTS BAS- NIVEAU Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
21 [Adarve et al 12] Grilles d occupation lidar Représentation probabiliste de l environnement Chaque cellule => probabilité d être occupée Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
22 [Perrollaz et al 12] Grilles d occupation par stéréovision Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
23 [Coué et al 06] Bayesian Occupancy Filter (BOF) BOF = Adaptation du filtrage Bayésien au monde des grilles Boucle prédiction/estimation Chaque cellule a: - Une probabilité d occupation - Une distribution de probabilités de vitesses Prédiction: Propage l occupation et les vitesses d après un modèle dynamique Estimation: Corrige la prédiction à l aide des données, et de modèles capteurs probabilistes Le BOF est breveté par Inria & Probayes + Commercialisé par Probayes (2006) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
24 Hybrid Sampling Bayesian Occupancy Filter (HSBOF) [Negre et al. 14] HSBOF = Evolution du BOF basée sur un filtrage particulaire Représentation de l environnement: Environnement statique : grille d occupation Environnement dynamique : ensemble de particules Fonctionnement: Mouvement propre du véhicule intégré Propagation des particules dans la grille Estimation conjointe des distributions Le HSBOF est breveté par Inria (2014) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
25 Hybrid Sampling Bayesian Occupancy Filter (HSBOF) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
26 Avantages des approches BOF Le BOF repose sur une approche de type «grille» Abstraction des capteurs et des objets Facilite la fusion de données Estimation des vitesses dans la grille Possibilité de prédiction Intégration de la composante temporelle Le traitement utilise des modèle probabilistes pour la dynamique et les capteurs, et intègre la composante temporelle Plus robuste au erreurs capteur Gère les occultations temporaires Conçu pour être paralèllisable Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
27 Embarquer les algorithmes Première étape : Recherche d algorithmes à basse complexité et d implémentation parallèles Implémentation PC+GPU pour validation exemple pour la stéréovision : implémentation CPU (Intel Xeon, 3.4GHz) : 160ms implémentation GPU (GeForce GTX 480) : 6ms exemple pour HSBOF: implémentation GPU (GeForce GTX 480) : 15ms 2006 : implemetation CPU 2010 : implemetation GPU Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
28 Embarquer les algorithmes STHORM NVIDIA Jetson 2eme étape : Intégration Matériel / Logiciel sur architectures manycore pour une réduction au moins 10X de : Cout Encombrement Consommation 2006 : implemetation CPU 2010 : implemetation GPU 2014 : architectures maycore low power 2020 : SOC Coopération Inria / CEA LETI Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
29 Application : Estimer les risques de collision à court terme Projection dans le future de la trajectoire du véhicule [Rummelhard et al 14] Pour chaque cellule : Projection des particules Projection de la partie statique Détection des collisions (intersections de trajectoires) Intégration sur un horizon temporel to pour estimer une probabilité de collision à t=to Intégration à l ensemble de la grille Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
30 Application : Estimer les risques de collision à court terme Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
31 Estimer les risques de collision à court terme Validation sur deux types de séquences : Séquences urbaines Séquences de collision Fonctionnement réaliste! Pas de fausses alarmes en ville Toutes les collisions détectées à l avance EMM /06/2014 juin
32 INTÉGRER LA SÉMANTIQUE POUR AUGMENTER L HORIZON TEMPOREL Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
33 [Laugier et al 11] Augmenter l horizon temporel False alarm! Conservative hypotheses Les approches basées sur le temps à collision (TTC) ont un temps de validité limité La prédiction et l estimation du risque nécessitent de connaitre : l historique des positions et trajectoires des objets mobiles la compréhension des comportements la géométrie de la route Besoin d un raisonnement de plus haut niveau! Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
34 [Laugier et al 11] [Tay et al 09] Estimation du risque de collisions - Approche comportementale Overtaking TurningLeft TurningRight ContinuingStraightAhead 1. Modélisation et apprentissage des comportements de conduite 0,6 2. Reconnaissance des comportements 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 Behaviour Probability 0 3. Réalisation des comportements futurs 4. Estimation probabiliste du risque Brevet Inria / Toyota 2009 Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
35 [Mekhnacha et al 08] Détecter les objets Retrouver une représentation objets : le Fast Clustering and Tracking Algorithm (FCTA) Segmentation de la grille dynamique basée sur l occupation et la vitesse des cellules Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
36 [Makris et al, 2011] Reconnaitre les objets Approche basée sur un apprentissage statistique sur une grande base de données d images Raisonne sur les morceaux d objets plutôt que sur les objets entiers Fusion de descripteurs d intensité et de profondeur Approche applicable à tout types d objets (voitures, piétons.) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
37 [Kumar et al 2012] Comprendre le conducteur Détection des marquages routiers Apprentissage sur un grand nombre de changements de voie (SVM) pour reconnaitre des données typiques Prédiction de l intention (SVM + BF) Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
38 Comprendre les autres conducteurs Apprentissage par Modèles de Markov Cachés (HMM) Prédiction de comportements sur autoroute Coopération Inria / Toyota / Probayes Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
39 [Lefevre 12] Sécurité aux intersections - un raisonnement plus «humain» Idée: Identifier les situations dangereuses en comparant pour chaque véhicule Ce que le conducteur a l intention de faire (intention) Ce que le conducteur est censé faire (expectation) Tourne à droite => Pas de collision Tourne à gauche => Collision prédite Coopération Inria / Renault Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
40 Conclusion Déjà des grandes avancées, suffisantes pour certaines applications Encore des défis scientifiques, pour les autres applications: Compenser l absence de carte extrêmement riche S adapter à l environnement dynamique Gérer l incertain Perception Bayésienne + Décision dans l incertain Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
41 Des questions? Mathias PERROLLAZ Relever les défis des véhicules autonomes EMM juin
Présentation du sujet de thèse Schémas temporels hybrides fondés sur les SVMs pour l analyse du comportement du conducteur
Présentation du sujet de thèse Schémas temporels hybrides fondés sur les SVMs pour l analyse du comportement du conducteur Réalisé par : Bassem Besbes Laboratoire d Informatique, Traitement de l Information
Intelligence artificielle et les défis en robotique mobile et autonome
Intelligence artificielle et les défis en robotique mobile et autonome Éric Beaudry http://planiart.usherbrooke.ca/~eric/ Étudiant au doctorat en informatique Laboratoires Planiart et Laborius 13 février
N. Paparoditis, Laboratoire MATIS
N. Paparoditis, Laboratoire MATIS Contexte: Diffusion de données et services locaux STEREOPOLIS II Un véhicule de numérisation mobile terrestre Lasers Caméras Système de navigation/positionnement STEREOPOLIS
Laboratoire de Haute Sécurité. Télescope réseau et sécurité des réseaux
Laboratoire de Haute Sécurité Télescope réseau et sécurité des réseaux Frédéric Beck (SED) & Olivier Festor (Madynes) CLUSIR Est - 15 Décembre 2011 Inria : Institut de recherche en sciences du numérique
Moteur d idées pour véhicules spécifiques. Le Pôle de compétitivité Véhicules et Mobilités du grand Ouest
] Moteur d idées pour véhicules spécifiques [ Le Pôle de compétitivité Véhicules et Mobilités du grand Ouest ] [Notre mission] Développer la compétitivité des entreprises par le biais de l innovation :
Compte-rendu des conférences EMM 2014
Compte-rendu des conférences Compte-rendu des conférences EMM 2014 EMM 2014 «The Smart Mechatronics», 12 ème Rencontre Européenne de Mécatronique 17 & 18 juin 2014 à Annecy www.emm2014.eu 1 Sommaire Introduction...
Pour un citoyen mieux informé en transports
Pour un citoyen mieux informé en transports Congrès géospatial international 2012 Serge Kéna-Cohen: Vice Président, Géomatique et isociété, Fujitsu Françoys Labonté: CRIM 16 mai 2012 Petite histoire du
Projet CoDrive : utilisation des données de véhicules communicants, intégration avec un système de gestion de trafic (119)
Projet CoDrive : utilisation des données de véhicules communicants, intégration avec un système de gestion de trafic (119) Résumé : La diffusion large des smartphones et des suivis dédiés de flottes de
Utilisation d informations visuelles dynamiques en asservissement visuel Armel Crétual IRISA, projet TEMIS puis VISTA L asservissement visuel géométrique Principe : Réalisation d une tâche robotique par
Title Text. Outil intégré de collecte, d'analyse et de visualisation de données de mobilité
Title Text Outil intégré de collecte, d'analyse et de visualisation de données de mobilité Contenu de la présentation Schéma général et avancement Suivi et administration Validation des entrevues Enrichissement
AXES DE RECHERCHE - DOMAINE D'INTERET MAJEUR LOGICIELS ET SYSTEMES COMPLEXES
1 AXES DE RECHERCHE - DOMAINE D'INTERET MAJEUR LOGICIELS ET SYSTEMES COMPLEXES 2 Axes de recherche L activité du DIM LSC concerne la méthodologie de la conception et le développement de systèmes à forte
Programme scientifique Majeure INTELLIGENCE NUMERIQUE. Mentions Image et Réalité Virtuelle Intelligence Artificielle et Robotique
É C O L E D I N G É N I E U R D E S T E C H N O L O G I E S D E L I N F O R M A T I O N E T D E L A C O M M U N I C A T I O N Programme scientifique Majeure INTELLIGENCE NUMERIQUE Langage Java Mentions
Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57
Analyse de la vidéo Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet 10 mars 2015 Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 La représentation d objets Plan de la présentation 1 La représentation
INITIATIVE HPC-PME Calcul haute performance pour les PME
INITIATIVE HPC-PME Calcul haute performance pour les PME Pourquoi la simulation numérique? «La simulation est une extension ou une généralisation de l expérience» Théorie Expérimentation Simulation numérique
GEOLOCALISATION ET NAVIGATION A L AIDE DES SIGNAUX GNSS
GEOLOCALISATION ET NAVIGATION A L AIDE DES SIGNAUX GNSS Thierry.Chapuis@cnes.fr 08/04/2014 1 EVOLUTION DU SYSTÈME GNSS 1995-2005 2005-2014 2014 GPS GNSS-1 GNSS-2 GLONASS Pas de garantie de service Dégradation
URL analysées. Informations générales. Nb. de liens sponsorisés Google
1 sur 9 VRDCI 10, rue Augereau 75007 Paris - FRANCE Tel : 01 45 35 00 80 Email : vrdci@vrdci.com - Référencement naturel avec paiement aux résultats - Ingénierie et design de sites web, intranet et applicatifs
L expertise développée par Market-IP et ses solutions télématiques vous permettront d atteindre
FOURNISSEUR DE SERVICE D OPTIMISATION GÉOGRAPHIQUE, Market-IP développe des services de cartographie, de planning, de géolocalisation et d analyse du comportement de conduite permettant une gestion optimale
Raisonnement probabiliste
Plan Raisonnement probabiliste IFT-17587 Concepts avancés pour systèmes intelligents Luc Lamontagne Réseaux bayésiens Inférence dans les réseaux bayésiens Inférence exacte Inférence approximative 1 2 Contexte
Servir ses utilisateurs sans bureau d accueil physique
Servir ses utilisateurs sans bureau d accueil physique Retour d expérience au Service IST d Inria Grenoble-Rhône-Alpes Gaëlle Rivérieux 2 juillet 2013 Introduction Quelques mots sur Inria Le service IST
Modélisation et simulation du trafic. Christine BUISSON (LICIT) Journée Simulation dynamique du trafic routier ENPC, 9 Mars 2005
Modélisation et simulation du trafic Christine BUISSON (LICIT) Journée Simulation dynamique du trafic routier ENPC, 9 Mars 2005 Plan de la présentation! Introduction : modèles et simulations définition
Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains
Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains Andrés Felipe SERNA MORALES Directrice de thèse: Beatriz MARCOTEGUI ITURMENDI serna@cmm.ensmp.fr MINES ParisTech, Mathématiques
L INRIA, institut français des STIC. (en Île-de-France) 24 septembre 2009
1 L INRIA, institut français des STIC (en Île-de-France) 24 septembre 2009 Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique 2 Institut dédié aux Sciences et Technologies de l Information
chargement d amplitude variable à partir de mesures Application à l approche fiabiliste de la tolérance aux dommages Modélisation stochastique d un d
Laboratoire de Mécanique et Ingénieriesnieries EA 3867 - FR TIMS / CNRS 2856 ER MPS Modélisation stochastique d un d chargement d amplitude variable à partir de mesures Application à l approche fiabiliste
Le Collège de France crée une chaire pérenne d Informatique, Algorithmes, machines et langages, et nomme le Pr Gérard BERRY titulaire
Communiquédepresse Mars2013 LeCollègedeFrancecréeunechairepérenned Informatique, Algorithmes,machinesetlangages, etnommeleprgérardberrytitulaire Leçoninauguralele28mars2013 2009avait marquéunpas importantdans
Surveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes. Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG)
Surveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG) SURVEILLANCE Analyser une situation et fournir des indicateurs! Détection de symptômes!
CarrotAge, un logiciel pour la fouille de données agricoles
CarrotAge, un logiciel pour la fouille de données agricoles F. Le Ber (engees & loria) J.-F. Mari (loria) M. Benoît, C. Mignolet et C. Schott (inra sad) Conférence STIC et Environnement, Rouen, 19-20 juin
MOBILITÉ 2014. Elections Européennes 2014 mobilite2014.eu
MOBILITÉ 2014 Elections Européennes 2014 mobilite2014.eu ASSURER LA MOBILITÉ DE DEMAIN L ACA ET LA FIA DEMANDENT AUX DÉCIDEURS EUROPÉENS : d assurer le développement cohérents de la «voiture connectée»,
01-2014 Brochure ALD ELECTRIC PART OF ALD NEWMOBILITY
01-2014 Brochure ALD ELECTRIC PART OF ALD NEWMOBILITY 1 Brochure ALD electric INTRODUCTION Notre offre ALD electric se compose d une gamme très complète de véhicules électriques comprenant des hybrides
TutoJRES Outils et Services Collaboratifs
1 TutoJRES Outils et Services Collaboratifs Retour d expérience ZIMBRA 23 mars 2011 didier.faugeron@inria.fr Sommaire 2 A l origine Constats Etude outils collaboratifs en 2009 Objectifs du projet Zimbra
L AUTOMOBILE UN UNIVERS INDUSTRIEL QUI SE RÉINVENTE
L AUTOMOBILE UN UNIVERS INDUSTRIEL QUI SE RÉINVENTE L univers automobile est depuis quelques années en pleine mutation. Ceci quelque soit l acteur de l éco-système. Cette révolution bouleverse tous les
Assurance auto des véhicules électriques: risques et réalité Stanislas Roth Directeur Excellence Technique IARD Particuliers AXA GLOBAL P&C
Assurance auto des véhicules électriques: risques et réalité Stanislas Roth Directeur Excellence Technique IARD Particuliers AXA GLOBAL P&C 6 décembre 203 - Paris 0 0 Sujets abordés dans cette présentation
Pour une mobilité sure et durable des
Safe Move For older drivers Pour une mobilité sure et durable des conducteurs âgés Claude Marin-Lamellet IFSTTAR-TS2-LESCOT 2 Partenaires Projet miroir en Suède Financeurs 3 Personnes impliquées IFSTTAR
Dan Istrate. Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier
Détection et reconnaissance des sons pour la surveillance médicale Dan Istrate le 16 décembre 2003 Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier Thèse mené dans le cadre d une collaboration
Samuel Bassetto 04/2010
Industrialisation Lean manufacturing 4.2 Réalisé avec V. FIGENWALD - SIEMENS Samuel Bassetto 04/2010 Plan de la partie 2 : Vers une production Lean 1. Valeur Ajoutée et Gaspillages Muda walk 2. Temps de
.ARCHITECTURE ET FONCTIONNEMENT
GPS GPRS Internet Web services Client SOMMAIRE. Architecture et fonctionnement...3 Boîtier Télématique Embarqué...4 Architecture Plateforme Télématique...5 Kilométrage Alertes Moteur...6 Géolocalisation...7
Apprentissage Automatique
Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs
Sdem50. Projet de déploiement d infrastructures de recharge sur le département de la Manche. Communauté de communes de Sèves-Taute le 7 octobre 2014
Sdem50 Projet de déploiement d infrastructures de recharge sur le département de la Manche Communauté de communes de Sèves-Taute le 7 octobre 2014 Un peu d histoire Les prémices du véhicule électrique
Introduction au datamining
Introduction au datamining Patrick Naïm janvier 2005 Définition Définition Historique Mot utilisé au départ par les statisticiens Le mot indiquait une utilisation intensive des données conduisant à des
Consommation de flotte (1989 2012)
Bases et méthodologie de comparaison L Association des importateurs suisses d automobiles «auto-suisse» établit chaque année la consommation moyenne des voitures de tourisme vendues appelée consommation
Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com
Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines
LIDAR LAUSANNE 2012. Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés
LIDAR LAUSANNE 2012 Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés LIDAR 2012, nouveaux modèles altimétriques 1 Affaire 94022 /
Voie SIS (2A M1) Signal, Informatique 05/06/2014
Voie SIS (2A M1) Signal, Informatique et Systèmes 05/06/2014 1ère des 2 années du cycle «smart system» système capable de : recevoir des données, des requêtes percevoir son propre état et/ou son environnement
Test électoral 2014 de la RTBF
ÉLECTIONS 2014 Test électoral 2014 de la RTBF L AVIS DES PRINCIPAUX PARTIS FRANCOPHONES EN MATIÈRE DE MOBILITÉ NIVEAU FÉDÉRAL Les voitures de société doivent être taxées plus fortement Il s agit avant
Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La
Synthèse d'images I Venceslas BIRI IGM Université de Marne La La synthèse d'images II. Rendu & Affichage 1. Introduction Venceslas BIRI IGM Université de Marne La Introduction Objectif Réaliser une image
L ÉLECTRIFICATION DU TRANSPORT INDIVIDUEL LE SAVEZ-VOUS?
L ÉLECTRIFICATION DU TRANSPORT INDIVIDUEL LE SAVEZ-VOUS? L ÉLECTRIFICATION DU TRANSPORT INDIVIDUEL L électricité est appelée à jouer un rôle de plus en plus important dans les transports collectifs et
Tableau 7: Emissions polluantes scénario «futur avec projet 2014»
Projet d ensemble commercial Ametzondo Tableau 7: Emissions polluantes scénario «futur avec projet 2014» Remarques : Aucune émission ne sera prise en compte sur le parking pour un fonctionnement dominical.
Les cartes de Bruit. Recueil des données du trafic aérien. La a Mise en œuvre de la Directive 2002-49. Service Technique de l Aviation Civile
La a Mise en œuvre de la Directive 2002-49 Les cartes de Bruit Recueil des données du trafic aérien Service Technique de l Aviation Civile François WATRIN Recueil et mise en forme des données du trafic
La Nissan Leaf 2.0 est élue Grand Prix Auto Environnement
INFORMATION PRESSE Le 22 mai 2013 PRIX AUTO ENVIRONNEMENT MAAF 2013 La Nissan Leaf 2.0 est élue Grand Prix Auto Environnement MAAF Assurances récompense 5 véhicules pour la nouvelle édition du Prix Auto
L apprentissage automatique
L apprentissage automatique L apprentissage automatique L'apprentissage automatique fait référence au développement, à l analyse et à l implémentation de méthodes qui permettent à une machine d évoluer
CAP CAMION A ASSISTANCE PNEUMATIQUE
Séminaire mi parcours Stock-e 2010 CAP CAMION A ASSISTANCE PNEUMATIQUE Iyad Balloul Renault Trucks - iyad.balloul@volvo.com Eric Bideaux INSA Lyon - eric.bideaux@insa-lyon.fr Marc Michard LMFA - Marc.Michard@ec-lyon.fr
Environnement Architecture de controle. Décisions
Chapitre 1 Introduction 1.1 Robot Mobile Il existe diverses définitions du terme robot, mais elles tournent en général autour de celle-ci : Un robot est une machine équipée de capacités de perception,
Le congrès mondial des systèmes de transport intelligents Tokyo 2013 Open ITS to the Next
Le congrès mondial des systèmes de transport intelligents Tokyo 2013 Open ITS to the Next Introduction Les Systèmes de Transport Intelligents (STI en français, ITS en anglais) désignent les applications
Dossier de presse. Création de l observatoire sanef 1 ère étude scientifique des comportements au volant sur autoroute JUILLET 2012
Dossier de presse SOMMAIRE Présentation...3 Une étude scientifique pour dresser un état des lieux des comportements sur autoroute...4 L occupation des voies : des résultats venant confirmer l importance
smart mobility : gestion de la flotte automobile chez Orange
smart mobility : gestion de la flotte automobile chez Orange dossier de presse septembre 2013 Sylvie Duho Mylène Blin 01 44 44 93 93 service.presse@orange.com 1 la flotte automobile d Orange en chiffres
Robotique Mobile. David Filliat
Robotique Mobile David Filliat Avril 2012 David FILLIAT École Nationale Supérieure de Techniques Avancées ParisTech Robotique Mobile 2 Cette création est mise à disposition selon le Contrat Paternité-Pas
07.01.2015 WALLISELLEN Ford annonce son plan Smart Mobility : 25 expériences pour changer la façon dont le monde bouge
07.01.2015 WALLISELLEN Ford annonce son plan Smart Mobility : 25 expériences pour changer la façon dont le monde bouge Ford annonce son plan Smart Mobility pour les années à venir : rendre la vie meilleure
Nouveaux types de véhicules
Colloque international en sécurité routière LES 24 es ENTRETIENS DU CENTRE JACQUES CARTIER Musée de la civilisation, Québec 5 et 6 octobre 2011 La sécurité routière dans les villes de demain Nouveaux types
MASTER SIS PRO : logique et sécurité DÉTECTION D INTRUSIONS. Odile PAPINI, LSIS. Université de Toulon et du Var. papini@univ-tln.
MASTER SIS PRO : logique et sécurité DÉTECTION D INTRUSIONS Odile PAPINI, LSIS. Université de Toulon et du Var. papini@univ-tln.fr Plan Introduction Généralités sur les systèmes de détection d intrusion
Les capteurs sur la voirie, les emplacements de livraison. Logiciels d optimisation des tournées pour les transporteurs
03/09/2014 Les capteurs sur la voirie, les emplacements de livraison Logiciels d optimisation des tournées pour les transporteurs Les nouveaux modes de consommation Les espaces logistiques urbains Les
Introduction au Data-Mining
Introduction au Data-Mining Alain Rakotomamonjy - Gilles Gasso. INSA Rouen -Département ASI Laboratoire PSI Introduction au Data-Mining p. 1/25 Data-Mining : Kèkecé? Traduction : Fouille de données. Terme
pour quoi faire? Introduction au Séminaire «Véhicules traceurs» Toulouse le 10/12/2010 03/01/2011 François PEYRET LCPC/MACS/GEOLOC
Les véhicules v traceurs : pour quoi faire? Introduction au Séminaire «Véhicules traceurs» Toulouse le 10/12/2010 03/01/2011 François PEYRET LCPC/MACS/GEOLOC 1 Plan de l exposl exposé Qu est-ce qu un véhicule
LA ROCHELLE MOBILITE DU FUTUR
DOSSIER DE PRESSE LA ROCHELLE MOBILITE DU FUTUR Conférence de presse Vendredi 14 mars 2014 à 11h30 Grande salle des Dames blanches Hôtel de la Communauté d Agglomération 6 rue Saint-Michel en présence
LES OBJETS CONNECTES
LES OBJETS CONNECTES 01 LE CONTEXTE DÉFINITION Après avoir bouleversé notre vision des relations humaines, le web entame une nouvelle révolution : celle de notre perception des choses. Luc Bretones Vice-Président
Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels
collection Méthodes stochastiques appliquées dirigée par Nikolaos Limnios et Jacques Janssen La sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques est aujourd hui un enjeu économique et sociétal majeur.
Collège Avril 2015. Mise en service de l infrastructure de recharge de véhicules électriques sur le département des Hautes-Alpes
Collège Avril 2015 Mise en service de l infrastructure de recharge de véhicules électriques sur le département des Hautes-Alpes Contexte et enjeux Les enjeux du véhicule électrique sont multiples : Réduire
A la découverte du Traitement. des signaux audio METISS. Inria Rennes - Bretagne Atlantique
A la découverte du Traitement des signaux audio METISS Inria Rennes - Bretagne Atlantique Les conférences scientifiques au Lycée Descartes Imagerie médicale et neuronavigation par Pierre Hellier Le respect
Larges compétences en matière d interconnexion, au service de l automobile et bien audelà
Communiqué de presse Grâce à Bosch, la voiture devient un acteur actif sur Internet L interconnexion au cœur de l électrification et de l automatisation 19 mai 2015 PI 8905 BBM HFL/IL Larges compétences
CONDUCTEUR ÂGÉ. Dr Jamie Dow. Medical Advisor on Road Safety Société de l assurance automobile du Québec LLE. Dr Jamie Dow
LLE CONDUCTEUR ÂGÉ Dr Jamie Dow Conseiller médical en sécurité routière Service des usagers de la route Janvier 2011 Dr Jamie Dow Medical Advisor on Road Safety Société de l assurance automobile du Québec
La gestion opérationnelle de la météosensibilité. La prévision météorologique et hydrologique au cœur de l Économie et de la Société
La gestion opérationnelle de la météosensibilité La prévision météorologique et hydrologique au cœur de l Économie et de la Société La société METNEXT METNEXT en bref Notre métier : L assistance aux entreprises
Introduction à l informatique temps réel Pierre-Yves Duval (cppm)
Introduction à l informatique temps réel Pierre-Yves Duval (cppm) Ecole d informatique temps réel - La Londes les Maures 7-11 Octobre 2002 -Définition et problématique - Illustration par des exemples -Automatisme:
Journée Utiliateurs 2015. Nouvelles du Pôle ID (Informatique) Pierre Neyron, LIG/CNRS
Journée Utiliateurs 2015 Nouvelles du Pôle ID (Informatique) Pierre Neyron, LIG/CNRS 1 Pôle ID, Grid'5000 Ciment Une proximité des platesformes Autres sites G5K Grenoble + CIMENT Pôle ID = «Digitalis»
Grid 5000 : Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau
: Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau Nicolas Niclausse - INRIA Sophia Antipolis Méditerranée - projet Aladdin Grid 5000 2 juillet
EVÈNEMENT MOBILITÉ HYDROGÈNE À NANTES PRÉSENTATION DU VÉHICULE KANGOO H2 PAR SYMBIO FCELL
EVÈNEMENT MOBILITÉ HYDROGÈNE À NANTES PRÉSENTATION DU VÉHICULE KANGOO H2 PAR SYMBIO FCELL Contact : olivier.ticos@symbiofcell.com / +33 6 81 13 38 34 Symbio FCell 2015 P. 1 MULTHY : REJOINDRE LE PELOTON
Organisation du parcours M2 IR Les unités d enseignements (UE) affichées dans la partie tronc commun sont toutes obligatoires, ainsi que le stage et
Organisation du parcours M2 IR Les unités d enseignements (UE) affichées dans la partie tronc commun sont toutes obligatoires, ainsi que le stage et l'anglais. L'étudiant a le choix entre deux filières
Akka Technologies au service de la voiture électrique - Cartech.fr
1 sur 5 30/08/2010 12:40 508 peugeot Accueil News & blogs Produits Shopping Telecharger forum Cartech Inscription CNET France Forums Infotrafic Environnement Technologies embarquées Concept-car Accessoires
LA VOITURE ELECTRIQUE : DOMAINE DE PERTINENCE, CONTRAINTES ET LIMITES
LA VOITURE ELECTRIQUE : DOMAINE DE PERTINENCE, CONTRAINTES ET LIMITES Certains présentent la voiture électrique comme LA solution à tous les problèmes posés par les moteurs thermiques : raréfaction du
29 écoles d Ingénieurs publiques post bac
acoustique aéronautique agroalimentaire Terminales S devenez Ingénieur automobile biologie électronique énergie environnement finance génie civil informatique 29 écoles d Ingénieurs publiques post bac
ZOOM SUR 10 DEMONSTRATIONS
ZOOM SUR 10 DEMONSTRATIONS Colombes, jeudi 3 février 2010 UN SYSTEME DE VIDEO SURVEILLANCE GRANDEUR NATURE Thales révolutionne l affichage des systèmes de vidéo surveillance en permettant aux opérateurs
Le pilotage des collaborations et l interopérabilité des systèmes d information Vers une démarche intégrée
Colloque : Systèmes Complexes d Information et Gestion des Risques pour l Aide à la Décision Le pilotage des collaborations et l interopérabilité des systèmes d information Vers une démarche intégrée BELKADI
Brique BDL Gestion de Projet Logiciel
Brique BDL Gestion de Projet Logiciel Processus de développement pratiqué à l'enst Sylvie.Vignes@enst.fr url:http://www.infres.enst.fr/~vignes/bdl Poly: Computer elective project F.Gasperoni Brique BDL
7 ASTUCES POUR L ACHAT DE VOTRE FUTURE VOITURE. Présenté par Transpoco
7 ASTUCES POUR L ACHAT DE VOTRE FUTURE VOITURE Présenté par Transpoco Après un énième passage chez le garagiste en moins de deux mois, vous avez décidez qu il était temps de vous séparer de votre vieille
COR-E : un modèle pour la simulation d agents affectifs fondé sur la théorie COR
COR-E : un modèle pour la simulation d agents affectifs fondé sur la théorie COR SABRINA CAMPANO DIRECTION: NICOLAS SABOURET ENCADREMENT : NICOLAS SABOURET, VINCENT CORRUBLE, ETIENNE DE SEVIN SOUTENANCE
Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.
Promotion X 004 COURS D ANALYSE DES STRUCTURES MÉCANIQUES PAR LA MÉTHODE DES ELEMENTS FINIS (MEC 568) contrôle non classant (7 mars 007, heures) Documents autorisés : polycopié ; documents et notes de
Résolvez vos problèmes d énergie dédiée à l informatique
Résolvez vos problèmes d énergie dédiée à l informatique GRÂCE À UNE SOLUTION ENERGY SMART DE DELL Surmonter les défis énergétiques des datacenters Les responsables informatiques ont un problème urgent
L Architecture d Entreprise au service de la Transformation. Ludovic Relandeau VP, Managing Director MEGA
L Architecture d Entreprise au service de la Transformation Ludovic Relandeau VP, Managing Director MEGA Introduction Nuage, Social Media, Mobiles Apps, changent notre monde 2 Introduction Quelque soit
De meilleures prises de décisions pour des produits de meilleure qualité
De meilleures prises de décisions pour des produits de meilleure qualité Tecnomatix 10 Optimise la productivité de la fabrication Fonctions Gestion des processus de fabrication Interface utilisateur configurable
Tour d'horizon scientifique et industriel des véhicules terrestres autonomes et leurs défis. V. Cherfaoui R. Chapuis
Tour d'horizon scientifique et industriel des véhicules terrestres autonomes et leurs défis V. Cherfaoui R. Chapuis 1 Sommaire Enjeux Perception et analyse de scène Localisation et cartographie Plannification
2 nd semestre. Synthèse de l étude D3 Parcours Analyse de la fidélité des clients par marque. En partenariat avec
2 nd semestre 2014 Synthèse de l étude D3 Parcours Analyse de la fidélité des clients par marque En partenariat avec Note de synthèse 1 +33 6 87 70 31 12 1. Cadre général L étude D3 Parcours est réalisée
Health Monitoring pour la Maintenance Prévisionnelle, Modélisation de la Dégradation
Health Monitoring pour la Maintenance Prévisionnelle, Modélisation de la Dégradation Laurent Denis STATXPERT Journée technologique "Solutions de maintenance prévisionnelle adaptées à la production" FIGEAC,
Cybercar: l alternative à la voiture particulière
Navigation (Paris), 53(209):53-74, Janvier 2005 Cybercar: l alternative à la voiture particulière Thierry Fraichard Inria a Rhône-Alpes & Gravir b -CNRS c 655 av. de l Europe, Montbonnot, 38334 St Ismier
PRIME/ESSENTIAL NAVIGATION QUICK START GUIDE
PRIME/ESSENTIAL NAVIGATION QUICK START GUIDE FR Configuration initiale 1. Sélectionnez votre langue préférée, puis touchez pour confirmer la sélection. Vous pourrez la modifier par la suite dans les paramètres
STIMULER L INTELLIGENCE TERRITORIALE
STIMULER L INTELLIGENCE TERRITORIALE «Le numérique au service des territoires» Une démarche pour stimuler l innovation «La meilleure façon de prédire l avenir est de l inventer» Alain Kay, pionnier de
En savoir plus? www.securite-routiere.gouv.fr
En savoir plus? www.securite-routiere.gouv.fr twitter.com/routeplussure Délégation à la sécurité et à la circulation routières Place des Degrés Tour Pascal B 92055 LA Défense Cedex DSCR - AVRIL 2013 -
SOMMAIRE. Wattmobile : Premier réseau national de stations de véhicules électriques en libre-service dans les grandes gares françaises
SOMMAIRE LA GENÈSE I Wattmobile : Premier réseau national de stations de véhicules électriques en libre-service dans les grandes gares françaises II Un service d éco-mobilité pour assurer les derniers
Les avancées techniques en matière de performances des réseaux
Les avancées techniques en matière de performances des réseaux Les Rencontres Techniques d IDEAL 19 Juin2012 -Nancy Distribution de l eau Challenges : Augmentation de la demande en eau Changements climatiques
Conducteurs et passagers: à chacun ses responsabilités
Conducteurs et passagers: à chacun ses responsabilités La sécurité du passager dépend pour une grande part du conducteur, mais il a aussi sa part de responsabilité. Des règles spécifiques en fonction du
«SERVICES D INGENIERIE»
PUNCH POWERGLIDE STRASBOURG 45 années d expériences Le pôle R & D de PPS rassemble plus d une centaine d experts, chefs de projet, ingénieurs et techniciens expérimentés en recherche et développement,
Le Système d Information Routier
Le Système d Information Routier CONTEXTE DU PROJET : 2004 INSTITUTIONNEL : ACTE II DE LA DECENTRALISATION La loi du 13 août 2004 relative aux libertés et Responsabilités locales a prévu dans le domaine
Edmond Cissé. URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com. edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10
Edmond Cissé URÆUS Consult Ingénierie & Sécurité des Données www.uraeus-consult.com edcisse@uraeus-consult.com 04 93 95 52 10 1 Historique du BI Depuis 20 ans, le marché BI est stable et maintenu dans
L évaluation de la performance de la communication media
L évaluation de la performance de la communication media Pascal ROOS Enseignant en BTS Management des Unités Commerciales Lycée Edmond Rostand, Saint Ouen l Aumône (95) «Je sais qu un dollar de publicité