... | ... | @@ -73,18 +73,18 @@ M2 IESC«Véhicule autonome et glissement de la chaîne de valeur : La Nouvelle |
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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:
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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 ;
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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).
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4.a Les objectifs des recherches
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**4.a Les objectifs des recherches**
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la véhicule autonome doivent percevoir l’environnement = vision par l’ordination, localiser les obstacles
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la partie planning contrôle = > le robot va pouvoir planifier son trajectoire dans son environnement et pouvoir actionner ses moteurs.
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l'acte de prise de décision => la décision du véhicule
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la modélisation du trafic => les infrastructures
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4.b Exemple de travail sur les algorithmes de vision
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**4.b Exemple de travail sur les algorithmes de vision**
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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).
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Analyse de la géométrie d'une scène = le sol, les territoires etc ….
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Apprentissage de la machine e-learning
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Obstacle
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les conditions dégradés météorologiques
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4.c Les utiles ou méthodes
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**4.c Les utiles ou méthodes**
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Outil Scientifique
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Outil analytiques
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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.
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