|
|
|
**Bibliographie**
|
|
|
|
| Optimisation Algorithmes |
|
|
|
|
| ------ |
|
|
|
|
| Raoul de Charette, Les algorithmes de vision pour les véhicules autonomes,04/04/2018.[Online].Disponible sur : https://interstices.info/les-algorithmes-de-vision-pour-les-vehicules-autonomes/ .[ Consulté : le 21 Mars 2022].
|
|
|
|
Pjoshi15, Analytics Vidhya, Tutoriel pratique sur la détection de voie en temps réel à l’aide d’OpenCV, 13 mai 2020.[Online].Disponible sur : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/05/tutorial-real-time-lane-detection-opencv/ .[ Consulté : le 26 Mars 2022]. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Économie
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Écologie
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Juridique**
|
|
|
|
Le 03 Août 2016, la France a autorise les test de véhicule autonome sur les routes française. Décision prise au États-Unis en 2012.
|
|
|
|
|
|
|
|
Les véhicules qui sont considéré comme des robots sont des objets de droit, et plus particulièrement de propriété intellectuelle (droit commun, marques, dessins, modèles ou brevets) autant pour l’enveloppe physique que pour ses logiciels.
|
|
|
|
|
|
|
|
Quelle responsabilité ?
|
|
|
|
Il faut envisager aussi bien le fabricant que le concepteur des logiciels, puis le propriétaire ou l’utilisateur du robot. Les rédacteurs de la Résolution visent ainsi toutes les responsabilités possibles le long de la chaîne de développement du robot ou de l’IA.
|
|
|
|
|
|
|
|
https://www.haas-avocats.com/data/quand-les-voitures-autonomes-rappellent-necessite-reglementer-lai/
|
|
|
|
Auteur : Laurent GOUTORBE
|
|
|
|
|
|
|
|
Autres
|
|
|
|
D’après Raoul de Charette :
|
|
|
|
Les véhicules autonomes doivent percevoir leur environnement.
|
|
|
|
Géré les prises de devisions. Après avoir détecter tous les obstacles, tous les autres véhicules, quel est la décision du véhicules ?
|
|
|
|
C’est pas forcement lorsqu’on détecte un piéton qu’on doit s’arrêter. Parfois on doit l’éviter ou accélérer avant qu’il passe.
|
|
|
|
Analyse d’image, analyse de la scène, géométrie de la scène(est ce que le sol est plat, la hauteur des passage piéton).
|
|
|
|
S'adapter au condition météo (pluie, neige, brouillard).
|
|
|
|
Détection d’objet, localisation des voitures, des piétons.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Algorithme** [1-2]
|
|
|
|
|
|
|
|
Un véhicule autonome est équipé de capteurs d'images — par caméras, radars, sonars, lidars — dont les données sont traitées par des processeurs et des logiciels dédiés :
|
|
|
|
- en prenant en compte toutes les données, ces logiciels reconstituent la situation routière 3D par reconnaissance de formes (voies, véhicules, obstacles, panneaux, limites de chaussées) et emploient des algorithmes — d'intelligence artificielle — pour décider d'actions à réaliser sur les commandes du véhicule ;
|
|
|
|
- Les actions décidées par logiciel sont réalisées par servocommandes sur le volant (la direction), la vitesse (accélération/freinage) et diverses interfaces, notamment avec le conducteur du véhicule et avec les conducteurs des autres véhicules (signaux lumineux).
|
|
|
|
|
|
|
|
- [ ] Les objectifs des recherches
|
|
|
|
|
|
|
|
- la véhicule autonome doivent percevoir l’environnement = vision par l’ordination, localiser les obstacles
|
|
|
|
- la partie planning contrôle = > le robot va pouvoir planifier son trajectoire dans son environnement et pouvoir actionner ses moteurs.
|
|
|
|
- l'acte de prise de décision => la décision du véhicule
|
|
|
|
- la modélisation du trafic => les infrastructures
|
|
|
|
|
|
|
|
- [ ] Exemple de travai
|
|
|
|
l sur les algorithmes de vision
|
|
|
|
- Compréhension de la scène => analyse d' image, la détection d'objet, localisation des images, calculer et transformer ses coordonnées pour en déduire leurs coordonnées dans le monde réel (de voir si l’objet est en gauche ,droite, en haut ou en droite).
|
|
|
|
- Analyse de la géométrie d'une scène = le sol, les territoires etc ….
|
|
|
|
- Apprentissage de la machine e-learning
|
|
|
|
- Obstacle
|
|
|
|
- les conditions dégradés météorologiques
|
|
|
|
|
|
|
|
- [ ] Les utiles ou méthodes
|
|
|
|
|
|
|
|
- Outil Scientifique
|
|
|
|
- Outil analytiques
|
|
|
|
- Méthodes probabilistes = calculer la probabilité d’une zone de l’image d'être un objet, d'être une piéton ou une estimation d’objet ou de la scène.
|
|
|
|
- Méthode statistiques = l’apprentissage machine ; les technique qui appartiennent à l'intelligence artificiel ;apprentissage statique
|
|
|
|
- Méthode physique dans l'approche des conditions dégradées de la nature ou la météo.
|
|
|
|
|
|
|
|
[1] Raoul de Charette, Les algorithmes de vision pour les véhicules autonomes,04/04/2018.[Online].Disponible sur : https://interstices.info/les-algorithmes-de-vision-pour-les-vehicules-autonomes/ .[ Consulté : le 21 Mars 2022].
|
|
|
|
|
|
|
|
[2] Raphaël Cohen, Eric Féron, Pierre-Loïc Garoche « Vérification and Validation of Convex Optimization Algorithms for Model Predictive Control ». Algorithme, 28 avril 2021 - 18:02:54 [Online].Disponible sur https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02617432 [ Consulter le 15/03/2022 ].
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ROBOTIQUE
|
|
|
|
Usbek & Rica, « Drame au futur : une voiture autonome a renversé un robot », 9 janvier 2019. [Online]. Disponible sur : Usbek & Rica - Drame du futur : une voiture autonome a renversé un robot (usbeketrica.com) .[ Consulté : le 26 Mars 2022].
|
|
|
|
|
|
|
|
TRAITEMENT D’IMAGES & SON
|
|
|
|
Vincent Gaudilliere « Positionnement visuel dans un monde d'objets », Inria Nancy - Grand Est, LORIA - ALGO - Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry, 3 novembre 2021 - 07 : 57 : 41 [online]. Disponible sur : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02915866 .[ Consulté : le 26 Mars 2022]. |
|
|
\ No newline at end of file |
