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Soutenance de thèse – Florent Altché

Florent Altché a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse le 30 août 2018 à 14h00, sous réserve d’un avis favorable des rapporteurs.

La thèse est intitulée « Prise de décision et planification de trajectoire pour les véhicules coopératifs et autonomes » ou, en anglais, « Decision-based motion planning for cooperative and autonomous vehicles ». La présentation aura lieu en anglais.

La soutenance aura lieu en salle L109 à l’école des Mines ParisTech, 60 bd Saint Michel 75006. Elle sera suivie d’un pot en salle des colonnes.

Jury :

  • M. Ching-Yao Chan, PATH, UC Berkeley (Rapporteur)
  • M. Thierry Fraîchard, INRIA Rhône-Alpes (Rapporteur)
  • Mme Françoise Prêteux, Ecole Nationale des Ponts et Chaussées (Examinateur)
  • M. Jean-Paul Laumond, LAAS, CNRS (Examinateur)
  • M. Jorge Villagra, CAR, CSIC-UPM (Examinateur)
  • M. Arnaud de La Fortelle, CAOR, Mines ParisTech (Examinateur)

Résumé :

Le déploiement des futurs véhicules autonomes promet d’avoir un impact socio-économique majeur, en raison de leur promesse d’être à la fois plus sûrs et plus efficaces que ceux conduits par des humains. Afin de satisfaire à ces attentes, la capacité des véhicules autonomes à planifier des trajectoires sûres et à manœuvrer efficacement dans le trafic sera capitale. Cependant, le problème de planification de trajectoire au milieu d’obstacles statiques ou mobiles a une combinatoire forte qui est encore aujourd’hui problématique pour les meilleurs algorithmes.

Cette thèse explore une nouvelle approche de la planification de mouvement, basée sur l’utilisation de la notion de décision de conduite comme guide pour structurer le problème de planification en vue de faciliter sa résolution. Cette approche peut trouver des applications pour la conduite coopérative, par exemple pour coordonner plusieurs véhicules dans une intersection non signalisée, ainsi que pour la conduite autonome où chaque véhicule planifie sa trajectoire.

Dans le cas de la conduite coopérative, les décisions correspondent au choix d’un ordonnancement des véhicules qui peut être avantageusement encodé comme un graphe. Cette thèse propose une représentation similaire pour la conduite autonome, où les décisions telles que dépasser ou non un véhicule sont nettement plus complexes. Une fois la décision prise, il devient aisé de déterminer la meilleure trajectoire y correspondant, en conduite coopérative comme autonome. Cette approche basée sur la prise de décision peut permettre d’améliorer la robustesse et l’efficacité de la planification de trajectoire, et ouvre d’intéressantes perspectives en permettant de combiner des approches mathématiques classiques avec des techniques plus modernes d’apprentissage automatisé.

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