Donnons un sens à l'innovation

Laboratoire commun SIVALab

Lab­o­ra­toire com­mun Renault – UTC – CNRS « Sys­tèmes intè­gres pour le véhicule autonome ».

Présentation

Un laboratoire commun ?

Il s’ag­it d’un parte­nar­i­at entre une unité de recherche et une entre­prise, visant à met­tre en oeu­vre un pro­gramme de recherche et d’in­no­va­tion sur 4 ans minimum.

SIVALab (Laboratoire des systèmes intègres pour le véhicule autonome)

Renault et Heudi­asyc, unité mixte de recherche entre l’UTC et le CNRS, ont créé en mars 2017, SIVALAB, un lab­o­ra­toire spé­cial­isé dans les sys­tèmes de local­i­sa­tion et de per­cep­tion pour les véhicules autonomes.

Ce parte­nar­i­at sci­en­tifique et tech­nologique est lancé pour 4 ans recon­ductibles. Il est le fruit d’une asso­ci­a­tion de plus de dix ans et s’ap­puie sur les plate­formes de véhicule autonome d’Heudi­asyc, dévelop­pées sur base de Renault ZOE.

SIVAL­ab a été renou­velé en 2021 (jusqu’en 2025).

Axes de recherche

La thé­ma­tique prin­ci­pale du lab­o­ra­toire com­mun SIVAL­ab est le con­trôle d’intégrité des infor­ma­tions issues de la per­cep­tion, de la local­i­sa­tion et des cartes numériques pour les fonc­tions ADAS et la nav­i­ga­tion autonome (AD) des véhicules intel­li­gents. La notion d’intégrité repose sur la com­bi­nai­son et la fusion de don­nées issues de sources com­plé­men­taires diver­si­fiées et redondantes.

Ces infor­ma­tions sont cen­tral­isées dans un mod­èle de représen­ta­tion de l’environnement appelé World Mod­el à l’interface des mod­ules de per­cep­tion et local­i­sa­tion et du mod­ule de décision.

L’objectif de SIVAL­ab est de s’assurer que le World Mod­el four­nit en temps-réel des infor­ma­tions fiables pour la tâche de com­préhen­sion de sit­u­a­tion qui per­met la prise de déci­sion (ADAS/AD), en ter­mes de per­cep­tion, de local­i­sa­tion et de cartes dans un domaine de con­cep­tion opéra­tionnel donné.

Actualités

Con­férence invitée IV2022 (5/06/2022)

Work­shop sur « High-integri­ty Local­iza­tion for Auto­mat­ed Vehi­cles (iLoc) « 
Présen­ta­tion Philippe Bon­ni­fait « Local­iza­tion Integri­ty for Intel­li­gent Vehi­cles: How and for what? »

Work­shop SIVAL­ab (23/11/2021)

Work­shop avec Michael Fish­er (11/10/2021)

Echange sur les méth­odes de véri­fi­ca­tion : « nous devons éval­uer non seule­ment ce que le robot va faire, mais aus­si pourquoi il choisit de le faire »

GNSS-day au CTA- Aubevoye (15/10/2021)

Présen­ta­tions sci­en­tifiques et démos sur piste

  • Sig­na­ture du 200e labo com­mun avec le CNRS
  • Entre 350 et 400 personnes/jour
  • Dis­cours de la Mme la min­istre Frédérique Vidal  (SIVALAB est cité)
  • Nom­breux vis­i­teurs, plusieurs contacts
  • Corentin SANCHEZ « A World Mod­el enabling infor­ma­tion integri­ty for autonomous vehi­cles« 
    Mai 2022
  • Abdel­hak LOUKKAL « Per­cep­tion and tra­jec­to­ry plan­ning with arti­fi­cial neur­al net­works for Autonomous Nav­i­ga­tion« 
    Mai 2021
  • Ste­fano MASI « Safe Autonomous Vehi­cles Nav­i­ga­tion in Round­abouts with Coop­er­a­tive Per­cep­tion from an Intel­li­gent Infra­struc­ture« 
    Mai 2021

Démon­stra­tions sur route ouverte, dans le cadre du pro­jet FUI Tor­na­do, à Ram­bouil­let (07/2021)

2 projets ANR

TOiCar JCJC

« Local­i­sa­tion tolérante aux fautes, coopéra­tive, mix des méth­odes dirigées par  les don­nées et les approches dirigées par les modèles »

Porté par Joëlle Al Hage, maître de conférence.

Annapo­lis

« Per­cep­tion infra/embarquée, prise de déci­sion,  com­porte­ment des PMDs (per­son­al mobil­i­ty devices) »

Porté par INRIA et Lou­nis Adouane, pro­fesseur.
(Mem­bres SIVAL­ab impliqués : Julien More­au, Franck Davoine, Véronique Cherfaoui).

Lance­ment de la Chaire indus­trielle « SAFE AI »

Appren­tis­sage pru­dent et robuste pour une IA plus sûre
Portée par Sébastien Dester­cke (équipe CID)

CONTACTS

Direc­tion Heudi­asyc – UTC | Véronique Cher­faoui
Mail : veronique.cherfaoui@hds.utc.fr

Direc­tion Renault | Javier Ibanez Guzman