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Actualités

9
Avr

Quantitative Models of Human Behavior: Econometrics, Machine Learning, or Both?

Le Centre de Robotique a le plaisir d’accueillir Prof. Joan Walker (Université de Californie, Berkeley) durant une année. Joan Walker fera une présentation sur ses travaux portant sur la modélisation quantitative des comportements humains. La présentation aura lieu le mercredi 17 avril de 11h00 à 12h00 dans la salle Chevalier à MINES ParisTech.

Abstract

Many aspects of engineering, planning, and policy involve a human element, be it consumers, businesses, governments, or other organizations. Effective design and management require understanding this human response. This talk focuses on behavioral theories and the use of quantitative methods to analyze human response, comparing and contrasting more traditional approaches grounded in economics with more recent efforts from machine learning.

Bio

joan_walkerJoan Walker is a Professor of Civil Environmental Engineering at UC Berkeley. She has served twice as Acting Director of UC Berkeley’s Institute of Transportation Studies and as Co-Director of its Center for Global Metropolitan Studies. She received her Bachelor’s degree in Civil Engineering from UC Berkeley and her Master’s and PhD degrees in Civil and Environmental Engineering from MIT. Prior to joining UC Berkeley, she was Director of Demand Modeling at Caliper Corporation and an Assistant Professor of Geography and Environment at Boston University. She is a recipient of the Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers (PECASE) – the highest honor bestowed by the U.S. government on scientists and engineers beginning their independent careers. She is the Chair of the Committee on Transportation Demand Forecasting (ADB40) for the Transportation Research Board of the National Academies.
www.JoanWalker.com

4
Avr

Soutenance de thèse – Daniele Sportillo

Daniele Sportillo a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse le vendredi 19 avril 2019 à 13h30. La thèse a été réalisée au Centre de Robotique MINES ParisTech en partenariat avec PSA, sous la direction de Alexis PALJIC (Mines ParisTech) et encadrée par Luciano OJEDA (Groupe PSA), la thèse sera défendue en anglais et s’intitule: « Préparation à la conduite automatisée en Réalité Mixte » (« Get Ready For Automated Driving With Mixed Reality » en anglais).

La soutenance aura lieu en salle L109 à MINES ParisTech, 60 bd Saint Michel 75006.

Jury

  • – M. Roland BRÉMOND, IFSTTAR (Rapporteur)
  • – M. Daniel MESTRE, Université Aix-Marseille (Rapporteur)
  • – M. Frank FLEMISCH, FKIE (Examinateur)
  • – M. Jean-Marie BURKHARDT, IFSTTAR (Examinateur)
  • – Mme. Domitile LOURDEAUX, Université de Technologie de Compiègne (Examinateur)
  • – M. Alexis PALJIC, MINES ParisTech (Examinateur)
  • – M. Luciano OJEDA, Groupe PSA (Examinateur)

Résumé
L’automatisation de la conduite est un processus en cours qui est en train de changer radicalement la façon dont les gens voyagent et passent du temps dans leur voiture pendant leurs déplacements. Les véhicules conditionnellement automatisés libèrent les conducteurs humains de la surveillance et de la supervision du système et de l’environnement de conduite, leur permettant d’effectuer des activités secondaires pendant la conduite, mais requièrent qu’ils puissent reprendre la tâche de conduite si nécessaire. Pour les conducteurs, il est essentiel de comprendre les capacités et les limites du système, d’en reconnaître les notifications et d’interagir de manière adéquate avec le véhicule pour assurer leur propre sécurité et celle des autres usagers de la route. À cause de la diversité des situations de conduite que le conducteur peut rencontrer, les programmes traditionnels de formation peuvent ne pas être suffisants pour assurer une compréhension efficace de l’interaction entre le conducteur humain et le véhicule pendant les transitions de contrôle. Il est donc nécessaire de permettre aux conducteurs de vivre ces situations avant leur première utilisation du véhicule. Dans ce contexte, la Réalité Mixte constitue un outil d’apprentissage et d’évaluation des compétences potentiellement efficace qui permettrait aux conducteurs de se familiariser avec le véhicule automatisé et d’interagir avec le nouvel équipement dans un environnement sans risque. Si jusqu’à il y a quelques années, les plates-formes de Réalité Mixte étaient destinées à un public de niche, la démocratisation et la diffusion à grande échelle des dispositifs immersifs ont rendu leur adoption plus accessible en termes de coût, de facilité de mise en œuvre et de configuration. L’objectif de cette thèse est d’étudier le rôle de la réalité mixte dans l’acquisition de compétences pour l’interaction d’un conducteur avec un véhicule conditionnellement automatisé. En particulier, nous avons exploré le rôle de l’immersion dans le continuum de la réalité mixte en étudiant différentes combinaisons d’espaces de visualisation et de manipulation et la correspondance entre le monde virtuel et le monde réel. Du fait des contraintes industrielles, nous avons limité les candidats possibles à des systèmes légers portables, peu chers et facilement accessibles; et avons analysé l’impact des incohérences sensorimotrices que ces systèmes peuvent provoquer sur la réalisation des activités dans l’environnement virtuel. À partir de ces analyses, nous avons conçu un programme de formation visant l’acquisition des compétences, des règles et des connaissances nécessaires à l’utilisation d’un véhicule conditionnellement automatisé. Nous avons proposé des scénarios routiers simulés de plus en plus complexes pour permettre aux apprenants d’interagir avec ce type de véhicules dans différentes situations de conduite. Des études expérimentales ont été menées afin de déterminer l’impact de l’immersion sur l’apprentissage, la pertinence du programme de formation conçu et, à plus grande échelle, de valider l’efficacité de l’ensemble des plateformes de formation par des mesures subjectives et objectives. Le transfert de competences de l’environnement de formation à la situation réelle a été évalué par des essais sur simulateurs de conduite haut de gamme et sur des véhicules réels sur la voie publique.

Abstract
Driving automation is an ongoing process that is radically changing how people travel and spend time in their cars during journeys. Conditionally automated vehicles free human drivers from the monitoring and supervision of the system and driving environment, allowing them to perform secondary activities during automated driving, but requiring them to resume the driving task if necessary. For the drivers, understanding the system’s capabilities and limits, recognizing the system’s notifications, and interacting with the vehicle in the appropriate way is crucial to ensuring their own safety and that of other road users. Because of the variety of unfamiliar driving situations that the driver may encounter, traditional handover and training programs may not be sufficient to ensure an effective understanding of the interaction between the human driver and the vehicle during transitions of control. Thus, there is the need to let drivers experience these situations before their first ride. In this context, Mixed Reality provides potentially valuable learning and skill assessment tools which would allow drivers to familiarize themselves with the automated vehicle and interact with the novel equipment involved in a risk-free environment. If until a few years ago these platforms were destined to a niche audience, the democratization and the large-scale spread of immersive devices since then has made their adoption more accessible in terms of cost, ease of implementation, and setup. The objective of this thesis is to investigate the role of Mixed Reality in the acquisition of competences needed for a driver’s interaction with a conditionally automated vehicle. In particular, we explored the role of immersion along the Mixed Reality continuum by investigating different combinations of visualization and manipulation spaces and the correspondence between the virtual and the real world. For industrial constraints, we restricted the possible candidates to light systems that are portable, cost-effective and accessible; we thus analyzed the impact of the sensorimotor incoherences that these systems may cause on the execution of tasks in the virtual environment. Starting from these analyses, we designed a training program aimed at the acquisition of skills, rules and knowledge necessary to operate a conditionally automated vehicle. In addition, we proposed simulated road scenarios with increasing complexity to suggest what it feels like to be a driver at this level of automation in different driving situations. Experimental user studies were conducted in order to determine the impact of immersion on learning and the pertinence of the designed training program and, on a larger scale, to validate the effectiveness of the entire training platform with self-reported and objective measures. Furthermore, the transfer of skills from the training environment to the real situation was assessed with test drives using both high-end driving simulators and actual vehicles on public roads.

3
Avr

Soutenance de thèse – Mathieu Nowakowski

Mathieu Nowakowski a le plaisir de vous inviter  à sa soutenance de thèse. La thèse a été réalisée au Centre de Robotique MINES ParisTech en partenariat avec l’entreprise SoftBank Robotics Europe, sous la direction de Fabien MOUTARDE et encadrée par Cyril JOLY, cette thèse porte sur la :
Localisation d’un robot humanoïde en milieu intérieur non-contraint.

La soutenance aura lieu le mercredi 3 avril à 14h en salle L109, au 60 boulevard Saint-Michel (Paris). La présentation sera faite en français.

Jury :

  • Paul CHECCHIN, Institut Pascal (UCA), Rapporteur
  • Olivier STASSE, LAAS – CNRS, Rapporteur
  • Samia BOUCHAFA-BRUNEAU, Univ. Evry Val d’Essonne, Examinateur
  • David FILLIAT, ENSTA ParisTech, Examinateur
  • Fabien MOUTARDE, Mines ParisTech, Examinateur
  • Cyril JOLY, Mines ParisTech, Examinateur
  • Sébastien DALIBARD, SoftBank Robotics Europe, Examinateur

Résumé :

Après la démocratisation des robots industriels, la tendance actuelle est au développement de robots sociaux dont la fonction principale est l’interaction avec ses utilisateurs. Le déploiement de telles plate-formes dans des boutiques, des musées ou des gares relance différentes problématiques dont celle de la localisation pour les robots mobiles. Cette thèse traite ainsi de la localisation du robot Pepper en milieu intérieur non-contraint. Présent dans de nombreuses boutiques au Japon, Pepper est utilisé par des personnes non-expertes et doit donc être le plus autonome possible. Cependant, les solutions de localisation autonome de la littérature souffrent des limitations de la plate-forme.

Les travaux de cette thèse s’articulent autour de deux grands axes. D’abord, le problème de la relocalisation dans un environnement visuellement redondant est étudié. La solution proposée consiste à combiner la vision et le Wi-Fi dans une approche probabiliste basée sur l’apparence. Ensuite, la question de la création d’une carte métrique cohérente est approfondie. Pour compenser les nombreuses pertes de suivi d’amers visuels causées par une fréquence d’acquisition basse, des contraintes odométriques sont ajoutées à une optimisation par ajustement de faisceaux. Ces solutions ont été testées et validées sur plusieurs robots Pepper à partir de données collectées dans différents environnements intérieurs sur plus de 7 km.

Abstract:

After the democratization of industrial robots, the current trend is the development of social robots that create strong interactions with their users. The deployment of such platforms in shops, museums or train stations raises various issues including the autonomous localization of mobile robots. This thesis focuses on the localization of Pepper robots in a non-constrained indoor environment. Pepper robots are daily used in many shops in Japan and must be as autonomous as possible. However, localization solutions in the literature suffer from the limitations of the platform.

This thesis is split into two main themes. First, the problem of relocalization in a visually redundant environment is studied. The proposed solution combines vision and Wi-Fi in a probabilistic approach based on the appearance. Then, the question of a consistent metrical mapping is examined. In order to compensate the numerous losses of tracking caused by the low acquisition frequency, odometric constraints are added to a bundle adjustment optimization. These solutions have been tested and validated on several Pepper robots, from data collected in different indoor environments over more than 7 km.

29
Mar

Séminaire Agents génératifs pour la co-improvisation musicale humain-machine – Mardi 2 Avril

Jérôme Nika présentera une synthèse de ses travaux, Mardi 2 Avril de 11h00 à 12h30 à MINES ParisTech, sur la conception d’agents pour la co-créativité musicale humain-machine. Ces recherches menées à l’IRCAM proposent une alternative aux visions « remplacistes » des agents créatifs ou « technologiques » cantonnant la machine au rôle d’outil subordonné à des objectifs fixés a priori. Elles visent en effet à fusionner les paradigmes d’agents autonomes, réactifs (contrôlés par l’écoute et l’analyse du jeu d’un musicien), et guidés par une spécification temporelle.

Le séminaire abordera les problématiques principales du projet, à savoir la dialectique entre réactivité et planification dans l’interaction musicale humain-machine, l’apprentissage d’une mémoire musicale en temps réel, ainsi que la détection et l’inférence de structure sous-jacente dans un flux audio écouté en temps réel.

Les modèles génératifs, d’apprentissage, d’ordonnancement, et d’architectures réactives issus de ce projet ont été implémentés dans les systèmes ImproteK, et DYCI2, en interaction avec de nombreux musiciens improvisateurs, et plus de 60 performances artistiques ont mis ces outils en jeu depuis 2016 (Ensemble Modern, Francfort ; Annenberg Center, Philadelphia, États-Unis ; Centre Pompidou ; Collège de France ; Montreux Jazz festival, Suisse, etc.)

Quelques exemples de sessions de travail avec des musiciens experts :

 

Biographie

jerome_nika

Jérôme NIKA est chercheur en intelligence artificielle appliquée à l’interaction musicale humain-machine. Il est diplômé des écoles ENSTA ParisTech et Télécom ParisTech, ainsi que du master ATIAM (Acoustique, Traitement du signal, Informatique, Appliqués à la Musique – Sorbonne Université / Ircam / Télécom ParisTech). Sa thèse (« Prix Jeune Chercheur Science/Musique 2015 », « Prix Jeune Chercheur 2016 », Association Française d’Informatique Musicale) puis ses travaux de chercheur à l’IRCAM, concrétisés par le développement des logiciels ImproteK et DYCI2, ont donné naissance à de nombreuses collaborations et productions musicales, notamment dans le jazz (Steve Lehman, Bernard Lubat, Rémi Fox) et la musique contemporaine (Pascal Dusapin, Marta Gentilucci).
http://repmus.ircam.fr/nika

26
Mar

Chargé(e) de recherche en Intelligence Artificielle pour la Robotique et les Véhicules Autonomes

Dans le cadre du développement de ses activités de recherche et d’enseignement dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et du Machine-Learning au CAOR, MINES ParisTech, membre de PSL Université, ouvre un poste de chargé de recherche en Intelligence Artificielle pour la Robotique et les Véhicules Autonomes.

Ouvert sous la forme d’un contrat à durée indéterminée, ce poste s’adresse à un jeune chercheur (H/F, principalement 3-10 ans après la thèse) ayant le goût d’un travail multidisciplinaire à l’interface de la recherche fondamentale et du monde industriel dans le domaine des Véhicules Autonomes et de la Robotique.

Pour plus d’informations, consultez l’offre.

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.

20
Fév

Robotics Center Co-Chairs the HUCAPP Conference in Prague

This year Alexis Paljic from the Robotics center is co-Chairing the Hucapp Conference

with his colleague Manuela Chessa, from University of Genoa, Italy.

See the program here : http://www.hucapp.visigrapp.org/

See you there !

 

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.

logoDriveForAll

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