Soutenance de thèse

Hafida MOUHAGIR

Planification de trajectoires sur la base d’une perception évidentielle pour véhicule autonome


Le jeudi 7 décembre 2017 à 14 h en salle GI042 (Bâtiment Blaise Pascal, GI), à l’université de technologie de Compiègne


Membres du Jury :

  • M. François Aioun, ingénieur de recherche, R&D PSA Group
  • M. Philippe Bonnifait, professeur des universités, université de technologie de Compiègne, laboratoire Heudiasyc
  • Mme Véronique Cherfaoui, professeur des universités, université de technologie de Compiègne, laboratoire Heudiasyc
  • M. Jean-Philippe Lauffenburger, professeur des universités, université de Haute Alsace, ENSISA, Mulhouse
  • M. Said Mammar, professeur des universités, université Évry Val d’Essonne, IBISC
  • M. Xavier Moreau, professeur des universités, universités de Bordeaux
  • Mme Reine Talj, chargée de recherche, université de technologie de Compiègne, laboratoire Heudiasyc
    Invité : M. Franck Guillemard, ingénieur de recherche, R&D PSA Group


Résumé :
Ces travaux de recherche portent sur la planification de trajectoires sur la base d’une perception évidentielle pour véhicule autonome. Ils se situent dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire Heudiasyc et PSA Groupe sur la conduite autonome. Pour proposer des solutions à cette problématique, après avoir réalisé une large recherche bibliographique sur la planification de trajectoires des véhicules autonomes, plusieurs contributions ont été présentées. En ce qui concerne la planification de trajectoires, nous avons choisi l’approche réactive par génération de tentacules sous forme de clothoïde. Cette approche se base sur la génération d’un ensemble de tentacules dans le référentiel égocentré lié au véhicule. Ces tentacules représentent des trajectoires qui tiennent compte des critères de confort, de sécurité et des limites de stabilité du véhicule et de son caractère non-holonome. Afin d’évaluer chaque tentacule et de choisir un tentacule à exécuter qui évite les obstacles statiques et dynamiques et qui permet un suivi d’une trajectoire de référence, nous avons exploité le potentiel des Processus Décisionnel de Markov pour formuler cette problématique de planification en évaluant chaque tentacule suivant plusieurs critères. Nous avons par la suite intégré le respect des distances de sécurité lors d’un suivi ou d’un dépassement en utilisant les grilles d’occupation qui sont une représentation métrique de l’environnement qui entoure le véhicule. Concernant la prise en compte de l’incertitude lors de la planification et de la décision, nous avons utilisé les grilles évidentielles qui représentent des incertitudes de perception de l’environnement à travers les fonctions de croyance. Chaque cellule de la grille représente une surface réelle et peut être libre, occupée, ou incertaine. Une nouvelle évaluation des tentacules a été développée qui tient en compte des informations sur l’incertitude fournies par les grilles évidentielles. Les algorithmes de planification de trajectoires développés ont été validés sur le simulateur de conduite SCANeR™studio et en simulation hors-ligne avec des données réelles.
Mots clés  : Planification de trajectoires, grilles d’occupation évidentielles, navigation autonome, véhicules intelligents.



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