Description
Date depot: 17 octobre 2022
Titre: Prise de décision et planification de manœuvres pour un véhicule autonome
Directeur de thèse:
Fawzi NASHASHIBI (Inria-Paris (ED-130))
Encadrant :
Fernando GARRIDO CARPIO (Inria-Paris (ED-386))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Robotique
Resumé: La prise de décision dans le domaine de la conduite automatisée consiste à déterminer la nature de l’action à entreprendre par un véhicule autonome dans un contexte routier en cours, en s’appuyant sur les informations collectées ou reçues et connaissant la mission à accomplir. Il s’agit alors de définir ce qu'il faut faire et il s’agit alors de planification (stratégique, tactique et opérationnelle), comment le faire (séquentiel ou parallèle, contraintes de sécurité et de confort, etc.) et quand le faire, c'est-à-dire en tenant compte des contraintes temporelles et de l'interaction avec les autres usagers de la route.
Ces systèmes de prise de décision sont essentiels pour la conduite automatisée. Ils reçoivent les informations de l'environnement des modules de perception et envoient aux contrôleurs de haut niveau les sorties de planification à suivre (telles que les trajectoires). Ces derniers sont chargés de recevoir ces commandes de mouvement et de les transférer aux actionneurs pour leur exécution.
L'objectif des systèmes décisionnels est double. Premièrement, générer des trajectoires sans collision dans des environnements dynamiques. Deuxièmement, prendre en compte l'intention des usagers de la route environnants et prédire leur mouvement dans la phase de planification de l'égo-véhicule.
A travers le projet de thèse proposé, nous nous proposons d'adresser les défis encore non résolus lors du développement des systèmes décisionnels embarqués sur véhicule autonome. Les objectifs du système à concevoir sont:
- la prise en compte des interactions entre l'égo-véhicule et les usagers de la route environnants selon leurs natures;
- la prédiction du mouvement des objets en modélisant le comportement de ces différents usagers de la route;
- la prise en compte des facteurs humains pour inculquer un comportement réaliste mais aussi l'introduction de métriques liées à des valeurs sociales voire à l'éthique;
- adresser plusieurs scénarios et contextes de conduite différents
- garantir la robustesse des systèmes de prise de décision en tenant en compte l'incomplétude et de l'incertitude des systèmes de cartographie et de perception, qui sont des entrées importantes des algorithmes de prise de décision.
Doctorant.e: Essalmi Karim