caor@mines-paristech.fr
26
Mar

Chaire Drive for All

Dates de réalisation : du 01/09/2014 au 31/08/2019

Type de projet : Chaire de mécénat

Mécènes : Groupe PSA, Valeo, Safran

Chercheur associé : Arnaud de La Fortelle

Résumé du projet :

La chaire Drive for All réunit des équipes du Centre de Robotique MINES ParisTech et des partenaires académiques internationaux : Université de Shanghai Jiao Tong (Chine), Université de Berkeley (Californie) et Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (Suisse).
Portée par la Fondation MINES ParisTech, avec un financement de 3,7 millions d’euros par les industriels, la chaire travaillera pendant cinq ans sur le sujet de la conduite automatisée.

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Site web : http://driveforall.com/

 

26
Mar

Chaire Logistique Urbaine MINES ParisTech

Dates de réalisation : du 01/03/2010 au 16/05/2021

Type de projet : Chaire de mécénat

Mécènes : ADEME, Groupe POMONA, Groupe La Poste, Marie de Paris et Renault

Chercheurs associés : Arnaud de La Fortelle, Simon Tamayo, Arthur Gaudron

Résumé du projet :

La Chaire Logistique Urbaine MINES ParisTech est un partenariat construit entre un regroupement d’entreprises, d’administrations publiques et l’École des Mines de Paris, qui vise à développer la connaissance opérationnelle et théorique dans le domaine de la logistique urbaine. Cette ambition est partagée par un groupe de mécènes qui soutiennent les initiatives de la Chaire. Ces partenaires sont l’ADEME, le Groupe Pomona, le Groupe La Poste, la Mairie de Paris et Renault.

La Chaire propose un espace de partage, de synergie et de création entre les diverses parties prenantes de la logistique urbaine. Elle cherche à faire de l’approche technique le socle commun des projets.

Site web : http://chairelogistiqueurbaine.fr

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14
Mar

Paul Chauchat remporte le prix du jury de la finale PSL Ma Thèse en 180 secondes

Le Centre de Robotique avait deux participants à la finale PSL du concours de Ma Thèse en 180 secondes:

  • – Paul Chauchat: Nouvelles techniques de filtrage non-linéaire pour la localisation et cartographie simultanées basée inertie-vision.
  • – Arthur Gaudron: Structuration des systèmes logistiques urbains : approche orientée par les données.

En remportant le prix du jury, Paul Chauchat représentera l’université PSL avec Alexandre Fossati (Chimie ParisTech) en demi-finale nationale (du 4 au 6 avril).

 

Les présentations sont disponibles en vidéo: Arthur Gaudron (@0:19:00) et Paul Chauchat (@0:51:34)

14
Mar

Participation au débat sur l’IA et le droit à Bangalore lors de rencontres Franco-Indiennes

Arthur Gaudron (responsable projets) au Centre de Robotique a été invité à participer à deux conférences à Bangalore (Inde) co-organisées par IFIM (Business School et Law School) et la Société de législation comparée. La délégation de la Société de législation comparée était composée de Dominique Hascher (Conseiller à la Cour de cassation), Joel Moneger (Professeur à l’Université Dauphine – PSL) et Arthur Gaudron.

Les conférences ont été l’opportunité de porter des regards croisés sur l’intelligence artificielle pour cerner son impact sur le droit et les affaires.

L’article présenté par Arthur Gaudron lors de la conférence « Law & Regulation of AI: A Global Perspective » portait sur son expérience dans le procès fictif de l’IA organisé lors la Nuit du Droit en 2018 à la Cour d’appel de Paris.

L’article a été publié dans le journal « IFIM’s International Journal on Law & Regulation of Artificial Intelligence & Robotics », il est consultable sur l’archive ouverte HAL.

arthur gaudron MINES ParisTech PSL IFIM

Arthur Gaudron à la conférence « Law & Regulation of AI: A Global Perspective », le 25 Février 2019 à Bangalore, India.

30
Jan

Inscription à la liste de diffusion de la Chaire Drive for All

Pour suivre les actualités de la Chaire Drive for All par email, vous pouvez vous inscrire à sa liste de diffusion :

https://groupes.mines-paristech.fr/driveforall

22
Jan

Seminar on « Practical Challenges to the Implementation of Automated Driving Systems »

The Chair Drive for All is pleased to invite you to a seminar on “Practical Challenges to the Implementation of Automated Driving Systems”. It will take place on Wednesday 13th February 15:00 – 16:00. We have the honor to receive Dr. Steven Shladover from the University of California at Berkeley.

This seminar is public and free of charge, registration is mandatory.

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Abstract

This presentation aims to provide a realistic assessment of the state of the art in Automated Driving Systems based on understanding the long-term historical trends in transportation and the technical challenges that remain to be solved. It begins with the long history of prior efforts to automate driving and then clarifies the descriptions of automated driving systems based on their levels of automation and connectivity and their operational design domains. The importance of vehicle-vehicle and vehicle-infrastructure connectivity in order to achieve transportation system improvements from automation is emphasized, based on results of simulations calibrated to full-scale vehicle test results. The formidable unsolved challenges in perception technology and system safety assurance are then discussed as part of the explanation for why it will take multiple decades of further development efforts before automated driving will be able to serve major fractions of surface transportation needs.

Steven E. Shladover, Sc.D.

Dr. Shladover has been conducting research on applications of advanced technologies to transportation systems for more than forty-five years.  He has based this research on a multidisciplinary background, combining expertise in transportation systems planning and analysis, vehicle dynamics and control, large-scale systems, and economics.  Dr. Shladover participated in the founding of the California PATH Program at the University of California, Berkeley, and has served as the program’s Technical Director, Acting Director, Deputy Director and Program Manager for Advanced Vehicle Control and Safety Systems.  He retired in late 2017 from his position as Program Manager, Mobility at PATH.

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Program and Dr. Steven Shladover biography

 

Venue

MINES ParisTech – room L109 – Le Chatelier

60, Boulevard Saint-Michel 75006 Paris

Luxembourg station on RER line B

 

19
Nov

Postdoc Offer – Human Motion Data Analysis using Machine Learning on Time Series in Professional Workplaces

The Centre for Robotics of MINES ParisTech is involved in several research projects on human motion pattern recognition applied to the Factory of the Future, the Creative and Cultural Industries and the Autonomous Vehicles. The main objective of these projects is the development of novel methodologies and technological paradigms that improve the perception of the machine and allows for natural body interactions in human-machine partnerships.

More information about this offer

 

 

15
Nov

Terra 3D, spin-off de MINES ParisTech, fête ses 3 ans d’existence

La start-up Terra 3D, créée en octobre 2015 par plusieurs chercheurs des Centres de Robotique (CAOR) et de Morphologie Mathématique (CMM) associés à un chef d’entreprise expérimenté, a célébré ses 3 ans d’existence.

 

Classification de lignes électriques aériennes

Terra 3D se positionne comme éditeur de logiciels de traitement automatique de nuages de points 3D, pour offrir des solutions de sécurisation de la gestion et de l’usage d’infrastructures par l’imagerie 3D, sur plusieurs domaines industriels comme les réseaux ferroviaires, électrique aérien, routiers, ou le véhicule autonome.
L’entreprise compte plusieurs clients grands comptes, fournisseurs de données et collectivités locales. Elle est composée de 12 personnes.

Elle a été labellisée spin-off de MINES ParisTech.

Site Web (français – anglais – espagnol) : http://terra3d.fr/

 

7
Nov

Séminaire au MIT par Silvère Bonnabel

Cette année  le voyage d’option des élèves ingénieurs de MAREVA (Automatique, robotique, vision et Morphologie mathématique) s’est déroulé à Boston. Ce voyage co-organisé par Brigitte d’Andréa-Novel, Beatri Marcotegui, Pierre Jouvelot, et Silvère Bonnabel a permis aux étudiants de visiter des laboratoires du MIT (MIT Biomimetics Lab, LIDS, Marine Robotics Group, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) et des entreprises (Ecova, Intel, Datarobot, Schlumberger).

Ce fut aussi l’occasion pour Silvère Bonnabel d’intervenir dans un séminaire spécial au MIT ayant pour titre « Fixing the consistency issues of the extended Kalman filter for simultaneous localization and mapping (SLAM) ».

Abstract:

SLAM is a problem of robotics that has been extensively studied over the past two decades. The ability of a robot to build a map of an unknown environment and localize itself in this map is indeed the key to true autonomy. Mathematically, the problem is formalized as a non-linear Bayesian estimation/filtering problem: estimate robot’s trajectory and map given all the observations. The problem was historically tackled using the conventional extended Kalman filter (EKF), which is the state of the art for navigation and guidance. Yet, it was abandoned, owing to inconsistencies, and then replaced by particle filters and optimization based smoothing algorithms. In this talk, we will show that a simple modification to the EKF, namely a change of estimation error rooted in differential geometric motivations and Lie group theory, allows to theoretically solve those inconsistency issues. In terms of performance, the resulting novel EKF compares with state-of-the-art SLAM techniques. To conclude the talk, we will briefly discuss two points. First the application of the technique to derive a novel geometric MCSKF for visual inertial odometry (VIO or VINS). Then, the application of our geometric method to smoothing algorithms, where we show the use of an alternative geometric estimation error may alleviate the need for multiple relinearizations. Each of the two latter applications corresponds to a paper presented at IROS 2018.

 

silvere bonnabelSilvère Bonnabel received the engineering and Ph.D. degree in mathematics and control from Mines ParisTech, in 2004 and 2007 and held a Postdoctoral Position at University of Liège in 2008. He is currently Professor at Mines ParisTech. He was awarded the IEEE-SEE Glavieux Prize in 2015. In 2017, he was a Visiting Fellow at the University of Cambridge. He serves as an Associate Editor for Systems and Control Letters. His research includes nonlinear state estimation, optimization on manifolds, and industrial applications in the field of navigation and guidance, autonomous vehicles, and radar tracking.

31
Oct

Soutenance de thèse – Marion Pilté

Marion Pilté le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse le mercredi 14 novembre à 10h, sous réserve d’un avis favorable des rapporteurs.

La thèse a pour titre « Gestion dynamique des ressources de poursuite pour cibles hyper-manoeuvrantes », et en anglais « Dynamic management of tracking ressources for hyper-manoeuvring targets ». La présentation sera en anglais.

Lieu : Mines ParisTech, 60 bd Saint Michel 75006 Paris
Salle : L213

La soutenance sera suivie d’un pot à l’espace Vendôme.

Le jury sera composé comme suit :

  • – M. Nicolas Le Bihan – GIPSA-lab Grenoble (Rapporteur)
  • – M. Stéphane Puechmorel – ENAC (Rapporteur)
  • – M. Daniel Clark – Telecom Sud-Paris (Examinateur)
  • – Mme. Audrey Giremus – IMS Bordeaux (Examinateur)
  • – M. Frédéric Barbaresco – Thales Land & Air Systems (Examinateur)
  • – M. Silvère Bonnabel – Mines ParisTech (Examinateur)

Résumé :

Les nouvelles générations de radars sont confrontées à des cibles de plus en plus menaçantes. Ces radars doivent effectuer plusieurs tâches en parallèle, dont la veille et la poursuite. Pour cela, ils peuvent être équipés de panneaux fixes, pour éviter les contraintes liées à la rotation de l’antenne. Le pistage du radar doit donc être renouvelé pour répondre à la double difficulté posée par le pistage des cibles très manoeuvrantes et la gestion des ressources.

Dans ce contexte, cette thèse étudie de nouvelles méthodes de pistage pour les cibles hyper-manoeuvrantes. Un nouveau modèle de cible, en coordonnées intrinsèques, est proposé. Ce modèle est exprimé directement dans le repère de la cible, afin de décrire au mieux des manoeuvres fortes avec des accélérations normales bien supérieures à la gravité terrestre. Un algorithme de filtrage utilisant la formulation intrinsèque du modèle est développé. Cet algorithme ayant la même structure qu’une filtre de Kalman étendu, il a été testé sur de vraies données. La comparaison avec d’autres algorithmes de filtrage a montré de réelles améliorations sur un ensemble important de trajectoires. Une nouvelle méthode d’estimation, reposant sur la formulation en termes de moindres carrés de l’approche de lissage, et permettant de tenir compte de sauts dans la trajectoire est également proposée, et les bénéfices sur des méthodes plus classiques de sauts entre modèles sont montrés. Indépendamment, le problème de cadence adaptative est également traité. Un algorithme très général permettant d’optimiser la cadence de mesure pour ménager le budget temps du radar pour la surveillance est présenté.