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

Classification de lignes électriques aériennes

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.

Silvère 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.

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.

Un article du journal Le Parisien revient sur la sélection de deux doctorants du Centre de Robotique à la finale du Valeo Innovation Challenge.

Aubrey Clausse et Guillaume Devineau

Aubrey Clausse et Guillaume Devineau ont proposé un projet de startup pour la sécurisation des cartes locales partagées pour les véhicules connectés et autonomes.

Lire l’article sur le site du journal Le Parisien.

Philip Polack a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse le lundi 29 octobre 2018 à 13h45, sous réserve d’un avis favorable des rapporteurs.

Lieu : Mines ParisTech, 60 bd Saint Michel 75006 Paris
Salle : amphi L118

Elle sera défendue en anglais et s’intitule: « Cohérence et stabilité des systèmes hiérarchiques de planification et de contrôle pour la conduite automatisée » (« Consistency and stability of hierarchical planning and control systems for autonomous driving » en anglais).

Le jury sera composé comme suit :

• – M. Philippe Martinet – INRIA Sophia-Antipolis (Rapporteur)
• – M. Thierry-Marie Guerra – Université de Valenciennes (Rapporteur)
• – M. Ming Yang – Université de Shanghai Jiao-Tong (Examinateur)
• – M. Alain Oustaloup – Université de Bordeaux (Examinateur)
• – Mme. Brigitte d’Andréa-Novel – Mines ParisTech (Examinateur)
• – M. Arnaud de La Fortelle – Mines ParisTech (Examinateur)

Résumé :
La voiture autonome pourrait réduire le nombre de morts et de blessés sur les routes tout en améliorant l’efficacité du trafic. Cependant, afin d’assurer leur déploiement en masse sur les routes ouvertes au public, leur sécurité doit être garantie en toutes circonstances. Cette thèse traite de l’architecture de planification et de contrôle pour la conduite automatisée et défend l’idée que l’intention du véhicule doit correspondre aux actions réalisées afin de garantir la sécurité à tout moment. Pour cela, la faisabilité cinématique et dynamique de la trajectoire de référence doit être assurée. Sinon, le contrôleur, aveugle aux obstacles, n’est pas capable de la suivre, entraînant un danger pour la voiture elle-même et les autres usagers de la route. L’architecture proposée repose sur la commande à modèle prédictif fondée sur un modèle bicyclette cinématique afin de planifier des trajectoires de référence sûres. La faisabilité de la traj!
ectoire de référence est assurée en ajoutant une contrainte dynamique sur l’angle au volant, contrainte issue de ces travaux, afin d’assurer que le modèle bicyclette cinématique reste valide. Enfin, quelques résultats préliminaires sur les contrôleurs à base de commande sans modèle et leur application au contrôle automobile sont présentés. En particulier, une méthode efficace pour ajuster les paramètres est proposée et implémentée avec succès sur la voiture expérimentale de l’ENSIAME en partenariat avec le laboratoire LAMIH de Valenciennes.

Autonomous vehicles are believed to reduce the number of deaths and casualties on the roads while improving the traffic efficiency. However, before their mass deployment on open public roads, their safety must be guaranteed at all time. Therefore, this thesis deals with the motion planning and control architecture for autonomous vehicles and claims that the intention of the vehicle must match with its actual actions. For that purpose, the kinematic and dynamic feasibility of the reference trajectory should be ensured. Otherwise, the controller which is blind to obstacles is unable to track it, setting the ego-vehicle and other traffic participants in jeopardy. The proposed architecture uses Model Predictive Control based on a kinematic bicycle model for planning safe reference trajectories. Its feasibility is ensured by adding a dynamic constraint on the steering angle which has been derived in this work in order to ensure the validity of the kinematic bicycle model. Several!
high-frequency controllers are then compared and their assets and drawbacks are highlighted. Finally, some preliminary work on model-free controllers and their application to automotive control are presented. In particular, an efficient tuning method is proposed and implemented successfully on the experimental vehicle of ENSIAME in collaboration with the laboratory LAMIH of Valenciennes.

Dans le cadre de la Nuit du Droit, le 4 octobre 2018, le Centre de Robotique MINES ParisTech a participé au procès fictif de l’IA organisé par l’association des Jurisnautes avec le soutien de la Cour d’appel de Paris, l’ANSII, Acteurs Publics TV et Dalloz. Dans ce procès futuriste, où un carambolage inédit a mis en cause l’IA présente dans les véhicules, Arthur Gaudron (responsable projet) a plaidé pour la défense de l’IA et Arnaud de La Fortelle (directeur) est intervenu en tant que témoin à l’invitation de la défense.

Le procès est disponible en intégralité, la défense commence à 1:59:00 :

MINES ParisTech et la société de droit comparé, en association avec la chaire Drive for All ont le plaisir de vous inviter au colloque « Véhicules autonomes et connectés, quels défis pour la technique et le droit comparé ? » qui se tiendra à MINES ParisTech le 10 octobre 2018 après-midi. Le programme détaille les sujets abordés et les modalités d’inscription (vous pouvez continuer à vous inscrire).

Programme de la journée du 10 octobre

La Chaire Drive for All organise un séminaire le 6 septembre 2018. Cet événement est ouvert à tous et gratuit, mais l’inscription est nécessaire.

Enregistrement : https://goo.gl/forms/1yxAhwMKkRoW6JoS2

Lieu :   MINES ParisTech – 60, Boulevard Saint-Michel 75006 Paris

Luxembourg station (RER ligne B)

Contact : Arthur Gaudron arthur.gaudron@mines-paristech.fr

Agenda

L’objectif de la journée est de donner des éléments de compréhension et les défis en cours concernant la conduite autonome. La recherche sur ces sujets est bien entendu mondiale. Cependant il reste des spécificités régionales, aussi bien dans les contraintes que dans la vision qui sous-tend ce qu’est un véhicule automatisé, qui conduisent à des spécificités des approches. La chaire internationale de recherche Drive for All constitue un réseau mondial qui permet de saisir ces différences : cette journée propose de donner aussi bien une vision de ces différences que des derniers résultats de recherche.

Le programme de la journée du 6 septembre 2018

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 the offer: https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/326208