Véhicule autonome

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Le véhicule autonome comme objet médiatique, scientifique et social (VACOM)

Le véhicule autonome comme objet médiatique, scientifique et social (VACOM)

Sur Twitter, l’activité relative au véhicule autonome repose sur une cinquantaine de comptes gros émetteurs, tandis que les trois-quarts des usagers publient de façon très sporadique (moins d’un Tweet sur la période). Les comptes les plus actifs sur le sujet (des centaines de Tweets publiés sur la période) ne sont pourtant pas les plus suivis. Ils sont également peu retweetés. C’est parmi les comptes moins actifs (30 à 50 Tweets sur le sujet) que se trouvent les leaders d’opinion, autrement dit des comptes très suivis (plusieurs milliers d’abonnés) et surtout très retweetés, qui modèlent l’image du véhicule autonome. Parmi eux, figure une majorité de comptes institutionnels (7 sur 10). Les comptes individuels sont tenus par des figures médiatiques parmi les plus influentes du réseau social. Contrairement à cet usage professionnel du réseau social, les comptes très faiblement actifs sont principalement des comptes individuels au profil « amateur », mettant en avant des centres d’intérêts personnels diversifiés en dehors du champ du numérique.
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Modélisation et commande de processus par réseaux de neurones ; application au pilotage d'un véhicule autonome

Modélisation et commande de processus par réseaux de neurones ; application au pilotage d'un véhicule autonome

Les réseaux de neurones, ensembles d'opérateurs non linéaires interconnectés, forment une famille de fonctions non linéaires, qui permet de construire, par apprentissage, une très large classe de modèles et de correcteurs. Néanmoins, pour la modélisation de processus, il n'est pas suffisant de disposer d'une famille de modèles très large ; encore faut-il déterminer les performances optimales réalisables par un modèle, compte tenu notamment de perturbations aléatoires non mesurables, afin de poser correctement le problème de l’apprentissage. De même, pour la commande, il est nécessaire de caractériser les propriétés des systèmes de commande en matière de stabilité et de performance, indépendamment de la réalisation éventuelle du correcteur par un réseau de neurones. Il s'agit là de questions qui n'avaient pas été abordées, ou seulement de façon très schématique, lorsque notre travail a débuté. D'autre part, il existe très peu d'applications opérationnelles des réseaux de neurones pour la commande de processus industriels. Nous avons tenté de combler ce double manque dans notre travail, qui comporte deux parties : une étude théorique consacrée à la modélisation et à la commande de processus non linéaires, et une étude appliquée, consacrée au pilotage de REMI - véhicule autonome tout-terrain conçu et réalisé par la société SAGEM - dans laquelle sont mis en œuvre les concepts et les méthodes introduits dans la première partie.
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Le véhicule autonome va-t-il transformer en profondeur le transport de marchandises ?

Le véhicule autonome va-t-il transformer en profondeur le transport de marchandises ?

Par ailleurs, cette recherche est limitée au transport routier de marchan- dises. Il s’agit du mode de transport principal actuellement en France ainsi que dans beaucoup d’autres pays, en ce qui concerne le transport intérieur (voir par exemple Commissariat Général au Développement Durable [CGDD], 2018), avec une part modale à 89% en 2017. Mais le sujet du véhicule autonome en transport de marchandises dépasse clairement celui du transport routier et concerne probablement l’ensemble des modes. Une recherche plus globale mériterait d’être engagée pour analyser ce périmètre élargi. La ques- tion des ruptures de charge multimodales devrait alors être examinée en détail. Comme cela a déjà été expliqué, ce rapport n’examine pas les niveaux d’autonomie qui requièrent la présence d’un opérateur humain attentif à bord des véhicules. Il nous semble que d’un point de vue économique, les niveaux d’autonomie SAE de 0 à 4 n’auront pas d’impacts substantiels sur la structure des coûts et les pratiques des opérateurs. Par contre, des scénarios sont élabo- rés distinguant différents domaines d’opérations. Le platooning n’est pas pris en compte ici, il s’agit d’un sujet bien particulier, nécessitant des approches spécifiques, traité dans d’autres recherches 5 .
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Contrôle plateforme pour la validation du véhicule autonome sur simulateur dynamique à hautes performances

Contrôle plateforme pour la validation du véhicule autonome sur simulateur dynamique à hautes performances

Il existe principalement quatre stratégies de restitution de mouvement, trois sont des stratégies de contrôle fondées sur des filtres : la classique, l’adaptative, l’opti- male ; et une stratégie est fondée sur la prédiction des états, la commande prédictive [Garrett & Best, 2010]. Par ailleurs, deux autres stratégies de contrôle avancé peuvent être adaptées aux techniques de restitution de mouvement : la logique floue et la commande par réseaux de neurones. Parmi ces stratégies, nous avons sélectionné la commande prédictive (MPC pour Model Predictive Control) [Dagdelen et al., 2004]. Elle constitue la stratégie la plus appropriée pour les simulateurs à hautes performances dédiés à la validation du véhicule autonome, car contraire- ment aux autres MCA existants, cette technique possède de nombreux avantages en termes de gestion des contraintes [Fang & Kemeny, 2012a; Garrett & Best, 2013], d’utilisation de l’espace de travail [Cleij et al., 2019], un réglage relativement facile, une meilleure robustesse [Beghi et al., 2012; Fang & Kemeny, 2012b; Nehaoua et al., 2006; Venrooij et al., 2016]. De plus, elle utilise la prédiction du système et de la trajectoire afin de trouver une loi de contrôle optimale. Le MPC est une stratégie bien connue et utilisée dans les simulateurs de conduite dynamique, ce qui donne lieu à notre deuxième question de recherche : quels sont les axes d’amélioration nécessaires pour que la stratégie de contrôle choisie maximise l’espace de travail du simulateur et améliore la perception du mouvement des conducteurs ?
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Vers une gouvernance équilibrée du déploiement du véhicule autonome en France

Vers une gouvernance équilibrée du déploiement du véhicule autonome en France

affecter les modes de déplacements. La mobilité durable : un cadre dans lequel doit s’inscrire le véhicule autonome Le véhicule autonome doit se conformer aux standards de la mobilité durable, définie par l’OCDE en 1997 comme « un transport qui ne met pas en danger la santé publique et les écosystèmes, respecte les besoins en mobilité tout en étant compatible avec une utilisation des ressources [...] à un taux inférieur à celui nécessaire à leur régénération et [...] à celui nécessaire à la mise au point de ressources renouvelables de remplacement ».
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Comment guider les genèses instrumentales pour la prise en main du véhicule autonome ?

Comment guider les genèses instrumentales pour la prise en main du véhicule autonome ?

Résumé Le véhicule autonome (VA) amène un nouveau paradigme dans lequel l’activité instrumentée de conduite passe de manuelle à automatisée, et vice-versa. Nous avons entamé une démarche d’analyse de l’activité de neuf conducteurs considérés comme experts du VA, dont la finalité est la conception d’un dispositif didactique d’accompagnement embarqué à la prise en main de ces véhicules. Cet article rend compte de la démarche de recherche en cours et permet d’engager une réflexion sur la façon de guider la genèse instrumentale de ces dispositifs et du VA. Le recueil de données a permis d’identifier une série de situations de conduite « remarquables » — qui devraient être prises en compte en formation ou supprimées — et de recueillir des recommandations issues de leur expertise pour la prise en main du VA. Cet ensemble de données permet de rendre compte des dimensions de la genèse instrumentale et ainsi de fournir des orientations à la fois pour la conception d’un outil d’apprentissage qui pourrait la favoriser et pour la conception des véhicules autonomes.
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Navigation d'un véhicule autonome autour d'un astéroïde

Navigation d'un véhicule autonome autour d'un astéroïde

9.2 Contributions de recherche La principale contribution de recherche de la candidate est l'ajout du traitement des mesures du lidar à un système de navigation optique conventionnel. Certains auteurs avaient déjà exploré cette voie, mais leur système nécessitait un nombre exagéré de mesures . L'estimateur d'état développé ici tire profit d'une seule mesure de distance par cycle d'estimation. Les résultats obtenus ont démontré la contribution significative de cette mesure aux performances de navigation en plus de mettre en lumière l'effet de l'erreur de pointage sur le bruit de mesure. Pour intégrer le lidar au système de navigation, la candidate a eu recours à des techniques d'estimation novatrices, notamment au Sage-Husa noise statistique estimator. Cette technique avait déjà fait ses preuves pour l'estimation des états d'un avion (Zhang et al., 2006), mais n'avait pas été appliquée à la navigation autonome d'un satellite. Cette approche permet d'adapter l'estimateur d'état aux conditions variables de mesure de la distance qui affectent l'amplitude du bruit résultant. Cela constitue une innovation dans le domaine de la navigation spatiale. Par ailleurs, le Sage-Husa noise statistique estimator a été intégré au sein d'une architecture de navigation évoluée qui fait appel à deux niveaux de correction successive, ce qui minimise la charge de calcul de l'estimateur tout en améliorant sa stabilité.
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Outils de pré-calibration numérique des lois de commande de systèmes de systèmes : application aux aides à la conduite et au véhicule autonome

Outils de pré-calibration numérique des lois de commande de systèmes de systèmes : application aux aides à la conduite et au véhicule autonome

Perspectives de la thèse Concernant spécifiquement le LCA, certains aspects n’ont pas pu être étudiés pendant la thèse. Premièrement un aspect important et qui mériterait d’être analysé plus précisément est vis-à-vis de la direction assistée électrique (DAE). Cet actionneur est complexe de par sa concep- tion mécanique et de ses logiques de commande. De plus c’est un organe du véhicule généralement acheté à des prestataires et donc correspond à un élément « boîte noire », rendant difficile l’in- tégration directe de ses caractéristiques dans une démarche de synthèse. Nous avons dans ce mémoire utilisé une modélisation très simplifiée de son contrôle en angle, à savoir un second ordre identifié à partir de différents essais. Cependant, cette modélisation ne permet pas la prise en compte des nombreuses non linéarités de la DAE (dus notamment aux frottements secs et visqueux sur toute la chaîne mécanique et au clavetage), des caractéristiques dynamiques de la boucle de commande et également de l’influence du conducteur sur cette dernière par leur interaction simultanée sur le volant. En effet, sur des systèmes de niveau d’autonomie SAE 1 ou 2, le conducteur est supposé superviser le système et être capable de reprendre le contrôle à tout moment. Il est alors contraint à garder les mains sur le volant et génère une perturbation pour le contrôle latéral du véhicule. Il est alors envisageable de remplacer le modèle du second ordre par d’autre type de modélisation prenant en compte ces différentes spécificités. Cela né- cessiterait des études approfondies concernant la diversité entre deux DAE identiques, des non linéarités et de la sensibilité au conducteur. La DAE est suffisamment complexe pour être un sujet de thèse à part entière. Les travaux de [ Abrashov et al., 2015 ] portent sur la recherche de nouvelles modélisations de la DAE tenant compte du conducteur à des fins de synthèse de lois de commande pour le contrôle latéral. Une première approche est finalement de considérer l’influence du conducteur sur le volant comme un couple supplémentaire résultant de la somme d’une action passive (les bras sont vus comme une inertie) et d’une action active (suivi d’une trajectoire de référence indépendante de l’assistance par le conducteur).
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Un modèle à base d'agents pour prédire les trajectoires des piétons dans des espaces partagés avec un véhicule autonome

Un modèle à base d'agents pour prédire les trajectoires des piétons dans des espaces partagés avec un véhicule autonome

A pedestrian reaction model, which integrates the behaviors observed in various cases of interaction with a car in shared spaces, including group behaviors, and which is accurate enough [r]

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Navigation Référencée Terrain pour Véhicule Autonome Sous-marin

Navigation Référencée Terrain pour Véhicule Autonome Sous-marin

ü Planification de chemin (path planning) : L’algorithme de planification de trajet doit être de type réactif et donc ne pas nécessiter une description complète de l’environnement entre le robot et le but dans la mesure où la résolution et la rapidité des capteurs sont limitées, où l’environnement peut changer et où la précision des mesures dépend fortement de la distance de l’obstacle. On parle de planification locale par opposition à une planification globale. Les espaces libres sont représentés par des inégalités qui sont les contraintes d’un problème d’optimisation non-linéaire. La position du véhicule sert à initialiser l’algorithme de résolution du problème. Les inégalités décrivant l’espace libre sont obtenues avec la CSG, la Géométrie Solide Constructive, dont les primitives sont les sphères, les cylindres et autres demi-espaces. Ces entités servent ici de briques de base pour décrire les autres objets. En CSG, chaque objet se résume donc à l’intersection ou la réunion de plusieurs cercles ou ellipses. L’application mathématique de ces unions ou intersections se fait en réalité par une approximation mathématique simple décrite dans [PET98]. Ici, les obstacles sont représentés par des ellipses, mais d’autres représentations sont possibles (ex : polygonale). La planification de trajet consiste à minimiser la distance euclidienne entre le robot et le but tout en ne pénétrant pas dans les ellipses décrivant les obstacles. La résolution de ce problème d’optimisation donne des trajectoires lissées facilement applicables au R.O.V.
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Position du retour visuel pour l'interaction véhicule autonome/piétons

Position du retour visuel pour l'interaction véhicule autonome/piétons

We must now go ahead on future experiments conducted with a prototype embedded on a real moving car in ecological conditions IHM'19 Adjunct, December 10–13, 2019, Grenoble, France Exter[r]

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Le véhicule automatisé : quelle approche pour indemniser les victimes ?

Le véhicule automatisé : quelle approche pour indemniser les victimes ?

Une source de progrès, des risques nouveaux, des règles de sécurité complexes Sources de progrès pour la mobilité et la sécurité routière, les systèmes doivent en effet présenter les meilleures garanties possibles d’intégrité, de sécurité fonctionnelle, électronique et numérique. Il s’agit de gagner le pari de la sécurité sur la route grâce au véhicule autonome / automatisé et connecté. Des risques ne sont pas exclus. La délégation des tâches, au-delà du fonctionnement technologique, pose la question de la sécurité des interactions : entre un conducteur ou un superviseur et le système, entre véhicules automatisés et véhicules conventionnels, entre le véhicule automatisé et les autres usagers de la route (piétons, cyclistes, deux-roues motorisés). Des failles de sécurité peuvent favoriser des intrusions illégitimes, éventuellement malveillantes, pour capter ou modifier des données ou des algorithmes, voire pour prendre le contrôle de tout ou partie de l’activité de conduite. Une telle faille pourrait porter atteinte à l’intégrité physique des usagers de la route et à la liberté individuelle des utilisateurs des véhicules connectés. Liberté de circulation, droit à la protection des données personnelles et de la vie privée.
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Pépite | Vers une stratégie de planification énergétique pour la conduite autonome d’un véhicule routier sur-actionnée

Pépite | Vers une stratégie de planification énergétique pour la conduite autonome d’un véhicule routier sur-actionnée

Dans cette thèse, une planification énergétique pour les véhicules routiers sans conducteur (URV), suractionnés avec une direction redondante est proposée. En effet, des indicateurs sur la géométrie de la route, la redondance des actionnements, le profil de la vitesse optimale et le mode de conduite sont identifiés pour chaque segment de la trajectoire de l’URV. Ainsi, un modèle d’estimation de la consomma- tion d’énergie d’un URV sur-actioné est développé. Deux méthodes de modélisation de la consommation d’énergie sont considérées. La première méthode est basée sur un modèle analytique de consommation d’énergie prenant en compte le degré de steerabilité, le degré de mobilité et le degré de redondance dans l’actionnement. La deuxième méthode utilisée pour la modélisation de la consommation d’énergie repose sur la méthode qualitative d’apprentissage des données, à savoir: le système d’inférence neuro-floue adaptatif (ANFIS). Cette dernière a été considérée pour répondre à la présence des incertitudes paramétriques de l’URV et aux incertitudes sur son interaction avec l’environnement. La validation de l’estimation de la consommation énergétique a été appliquée à un véhicule autonome réel appelé RobuCar. La stratégie de la planification énergétique a été élaborée selon deux approches: discrète et continue. L’approche discrète repose sur la construction d’un digraphe d’énergie avec toutes les configurations possibles, tenant compte des contraintes cinématiques et dynamiques basées sur une grille 3D, selon: la vitesse, la longueur de l’arc, le mode de conduite. Dans ce graphe orienté et pondéré, les arêtes décrivent l’énergie consommée par l’URV le long d’un segment de la trajectoire. Un algorithme d’optimisation est appliqué sur le digraphe pour obtenir une solution globale optimale combinant le mode de conduite, la consommation électrique et le profil de vitesse de l’URV. L’approche continue repose sur une stratégie d’optimisation multicritères utilisant des algorithmes génétiques (NSGA- II). Ensuite, un chemin réel est considéré et modélisé, en utilisant deux types de courbes constituée d’un ensemble de géométriques lisses: la première est lignes, clothoides et arcs, et la seconde regroupe des lignes et courbes de Hodograph de Pythagore. La stratégie de planification énergétique est ensuite appliquée aux chemins générés. En outre, un graph orienté est construit pour synthétiser le profil de vitesse optimale qui minimise la consommation énergétique globale tout en prenant en compte tous les modes de conduite. Les résultats sont comparés à ceux donnés par la méthode de programmation dynamique pour une optimisation globale hors ligne.
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Support langage et système pour l'administration autonome

Support langage et système pour l'administration autonome

SYNTH ` ESE 11 Nous pr´ esentons donc dans le chapitre d’apr` es les diff´ erentes approches ` a composants qui sont utilis´ ees dans les approches d’administration autonome que nous d´ [r]

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Véhicule électrique et forme urbaine : une évaluation prospective

Véhicule électrique et forme urbaine : une évaluation prospective

Les parts de marchés de chaque mode et chaque technologie sur la ville en- tière sont calculées à partir de la répartition de la population dans l’ensemble des cellules. Nous avons donc choisi de modéliser de manière séquentielle le choix du véhi- cule et le choix du mode. Si toutes les alternatives étaient considérées sur le même plan, l’ajout ou le retrait d’une alternative, comme le véhicule électrique, aurait un impact direct sur l’utilisation des autres alternatives, comme les transports en commun. Ainsi, plus nous rajouterions d’alternatives, plus les parts de marché des autres diminueraient. En utilisant une modélisation séquentielle, nous rédui- sons l’impact de l’ajout d’une technologie, telle que le véhicule électrique, sur l’utilisation des autres modes. Cet effet peut toujours être présent dans le modèle, via l’impact de l’introduction du véhicule électrique sur le coût total du véhicule privé, mais il est atténué. Cette modélisation séquentielle est adoptée par la plupart des modèles de logit mutlinomial décrit dans le chapitre 2.
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Architecture réseau pour véhicule de transport en commun communiquant

Architecture réseau pour véhicule de transport en commun communiquant

En revanche, un des points faibles de la mobilité avec mSCTP est la nécessité d’échanger la nouvelle adresse IP avec l’hôte distant avant de pouvoir communiquer avec celle-ci. Une latence peut alors être introduite comme pour mobile Ipv6, induite en partie par le temps de configuration de l’interface réseau. Ce temps de configuration peut être relativement important comparé au temps passé dans la zone de couverture du point d’accès. Par exemple, un bus circulant en ville à 50km/h (soit environ 14m/s) souhaitant se connecter à un point d’accès Wi-Fi ayant une portée de 100m va alors passer moins de 15s dans la zone de couverture. Pour obtenir le temps « utilisable » pour communiquer, il faut soustraire le temps d’établissement de la connexion au niveau Liaison et le temps de configuration de l’interface Réseau. Suivant la méthode utilisée, plusieurs secondes peuvent être nécessaires pour obtenir l’adresse IP, réduisant alors le temps de communication à seulement quelques secondes. Dans le Chapitre I, nous avons vu que les transports en commun présentent certains avantages par rapport à des véhicules particuliers. La présence à bord du véhicule d’un système de localisation comme le GPS permet de connaitre une position dont la précision peut être améliorée grâce à l’utilisation des odomètres (capteurs mesurant la distance parcourue). Contrairement aux véhicules particuliers, les véhicules de transport en commun suivent un trajet défini à l’avance et similaire d’un jour à l’autre. Ces nœuds mobiles traversent donc toujours les mêmes réseaux et vont chercher à se connecter aux mêmes points d’accès. Dans un tel contexte, il est envisageable d’avoir une carte de la couverture de ces réseaux ainsi qu’une adresse IP fixe dans chacun de ces réseaux. Ces deux éléments couplés avec la localisation permettent d’effectuer des configurations en amont en anticipant les connexions disponibles. Nous allons étudier ici une implémentation de cette solution avec mSCTP que nous comparerons avec une gestion plus « classique » de la mobilité avec mSCTP.
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Localisation par vision monoculaire pour la navigation autonome

Localisation par vision monoculaire pour la navigation autonome

Nous traitons du probl`eme de la localisation en temps r´eel dans un environnement urbain. Notre but est de d´evelopper un syst`eme robotique capable de naviguer de fac¸on autonome sur de grandes distances (de plusieurs centaines de m`etres `a quelques kilom`etres). Dans un premier temps le robot est guid´e manuellement et il enregistre une s´equence de r´ef´erence avec un syst`eme vid´eo monoculaire. Ensuite le robot doit ˆetre capable de naviguer de fac¸on autonome sur une trajectoire donn´ee au voisinage de la trajectoire d’apprentissage. Notre m´ethode consiste `a construire un mod`ele tridimensionnel de l’environnement du robot en utilisant seulement les donn´ees enregistr´ees par la cam´era pendant la phase d’apprentissage. Ensuite, lorsque le robot est `a proximit´e de la trajectoire apprise, il est possible d’utiliser l’image fournie par la cam´era pour ´etablir des correspondances entre mod`ele 3D reconstruit et primitives 2D vues dans l’image. Ceci permet par un calcul de pose robuste de localiser le robot en temps r´eel. Ce processus est illustr´e sur la figure 1. Aucune de ces op´erations ne n´ecessite une intervention manuelle et le seul capteur utilis´e est une cam´era vid´eo calibr´ee. Ce syst`eme de localisation a ´et´e utilis´e avec succ`es pour la navigation autonome d’un v´ehicule ´electrique sur plusieurs parcours de cent `a deux cents m`etres de long [20]. Cet article traite uniquement de la localisation par vision. Les algorithmes pr´esent´es permettent d’obtenir la pose de la cam´era et donc du robot. La commande du robot n’est pas d´etaill´ee ici, mais les r´esultats servant `a ´evaluer la pr´ecision de localisation sont les donn´ees utilis´ees par la commande du robot.
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Le silence du véhicule électrique – Problèmes et solutions

Le silence du véhicule électrique – Problèmes et solutions

3.2 Approche piéton 3.2.1 Systèmes distribués et coopératifs Des solutions, basées sur le développement des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC), tendent à rendre les véhicules silencieux “intelligents” (smart) et donc capables de dialoguer avec des unités de communication nomades dont presque tout le monde dispose à ce jour (smartphones). La généralisation attendue des possibilités de communication entre véhicules, usagers des routes et infrastructures permettra ainsi au véhicule de mieux appréhender son environnement grâce à des moyens de prévention personnalisés à chaque situation. A moyen terme, il est technologiquement tout à fait envisageable que le véhicule fournisse au piéton se situant dans son voisinage – sur son téléphone mobile –, une information sur sa présence ou son comportement. Cependant, ces technologies nécessitent encore des développements, autant du côté fonctionnalité que du côté communication ; elles ne peuvent donc pas être envisagées dans l’immédiat.
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Apprentissage par renforcement développemental pour la robotique autonome

Apprentissage par renforcement développemental pour la robotique autonome

1.1.2 MAIA Mon stage s’est déroulé au sein de l’équipe MAchine Intelligente Autonome (MAIA), mes encadrants étaient Alain Dutech et Olivier Buffet. L’équipe MAIA a pour principal thème de recherche l’étude des processus de dé- cisions intelligents, notamment dans les systèmes multi-agents et les systèmes de déci- sions soumis à l’incertitude. Notre groupe s’intéresse à la modélisation, la construction et la simulation de systèmes composés d’un ou plusieurs agents. Un agent peut prendre différentes formes : physique (comme un robot mobile, ou un robot d’anesthésie), et ou logiciel (softbot, par exemple un assistant intelligent) ou biologique (humains, insectes sociaux). La modélisisation et l’interprétion des comportements collectifs ou indivi- duels a des applications dans le domaine médical (Télé-diagnostic, Personnes Agées), la biologie du comportement (Arthropodes sociaux) ou encore l’assistance aux utilisa- teurs et aux usagers (Tourisme assisté par ordinateur avec le Cycab).
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Y a-t-il une catégorie autonome du pronom-E?

Y a-t-il une catégorie autonome du pronom-E?

que le rapprochement qu'il opère paraissent bien fragile. Ainsi, si l’on peut considérer que le pronom-E s’interprète bien comme le dit Evans (i.e. il réfère à l’ensemble des individus qui satisfont le prédicat de la première phrase), il faut noter que c’est aussi le cas d’un nombre non négligeable de pronoms- variables liées, ce qui jette le doute sur la nécessité d’une catégorie autonome pour le pronom-E. On pourrait plutôt proposer de faire une distinction pragmatique et non pas linguistique parmi les pronoms qui ont pour antécédent un SN!quantifié entre ceux qui correspondent à un usage référentiel et ceux qui correspondent à un usage attributif. Dès lors, le problème à résoudre est bien celui de l’attribution de la référence aux pronoms du premier type.
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