L’Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques, Automatiques et Signal (IRIMAS) et la Société d’Automatique, de Génie Industriel et de Productique (SAGIP) ont organisé les journées du Comité Technique Automatique et Transports Terrestres (CTATT) dans les locaux de l’ENSISA. L’événement a pour vocation de réunir les acteurs de différents domaines d’activités de la SAGIP avec l’objectif pour les protagonistes de se structurer et d’échanger autour des travaux de recherche actuels dans le domaine de l’automatique et des transports terrestres (voiture, véhicule tout terrain, avion au sol, etc.). Pour l’édition des 5 et 6 avril 2023, le CTATT animé par Michel Basset, enseignant-chercheur ENSISA/IRIMAS et Xavier Moreau, enseignant-chercheur à IMS Bordeaux s’est réuni sur deux journées afin d’exposer les derniers travaux, résultats de recherche.
Ces deux jours de séminaire ont porté fièrement les couleurs du Haut-Rhin et de certains lieux emblématiques d’enseignement, de recherche et de culture :
- présentation des locaux de l’IRIMAS et de l’ENSISA ;
- déambulation du robot Smart-UHA sur le campus Illberg ;
- visite de la cité du train de Mulhouse.
Le programme s’est articulé autour de posters ainsi que de sessions plénières en amphithéâtre avec en point d’orgue, l’intervention d’Alain Oustaloup, professeur et médaille d’argent CNRS, au sujet de son modèle prédictif appliqué à la COVID-19. Les doctorants et jeunes chercheurs ont présenté leurs travaux de recherche. Des chercheurs universitaires de toute la France ont également été invités pour prendre part aux discussions, échanges. Au total, près de 10 laboratoires français étaient présents : Paris, Bordeaux, Compiègne, Marseille, etc.
Exemple de conférence : « Prédiction de la conduite humaine » par Hugo POUSSEUR et Alessandro VICTORINO
Université de technologie de Compiègne, Heudiasyc
« Nos travaux portent sur la fusion de commandes entre un système autonome et un humain au sein d’une même voiture. Dans cette perspective de fusionner les commandes, nous souhaitons connaître les intentions de chacun, afin de pondérer cette fusion vers l’entité ayant une intention jugée comme meilleur. Contrairement au système autonome, nous ne pouvons pas demander au conducteur, ses intentions sur un horizon de temps très court, car le conducteur est focalisé sur la tâche de conduite. Nous devons alors estimer ses intentions. Appuyer par la littérature, il est possible d’estimer la conduite de l’homme, car la conduite dépend de l’infrastructure routière, des autres usagers, du code de la route. Cette intention est définie par une séquence de vitesses (v linéaire et w angulaire) : I={(vt,wt),…,(vt+k,wt+k)} Notre idée est de modéliser le comportement humain à l’aide d’un réseau de neurones, plus particulièrement par un réseau récurrent capable de traiter des données séquentielles. Ainsi notre modèle exploite des données antérieures pour prédire les données futures. Une particularité de notre modèle, est la capacité à utiliser comme entrée des données de nature différente (image, vecteur, scalaire). Ce modèle s’appuie sur 3 types de données : état de l’environnement, état dynamique du véhicule et état des contrôles donnés à la voiture. Ce modèle a été entraîné et testé sur un data set de données réelles, enregistré à partir de nos voitures. »
journées du comité technique automatique et transports terrestres programme avril 2023