Comprendre le comportement de multiples agents pour améliorer la conduite autonome

Ce projet vise à améliorer les systèmes de conduite autonome par une meilleure compréhension du comportement des différents agents en milieu urbain.

La détection et le suivi d’objets importants pour les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) ont considérablement gagné en performance au cours des dernières années grâce au deep learning. Cependant, les véhicules autonomes ont besoin d’une meilleure compréhension de la dynamique de leur environnement pour évaluer, opérer et interagir avec cet environnement de manière sûre. L’objectif global de ce projet est de percevoir, d’apprendre et de comprendre conjointement le comportement d’agents multiples de différents types (piétons, véhicules, cyclistes, etc.) pour permettre une meilleure autonomie de conduite.

Ce projet de deux ans est mené par le Laboratoire d’intelligence visuelle pour les transports du professeur Alexandre Alahi. Il est financé par Samsung.

Principal investigator Prof. Alexandre Alahi
Sponsor Samsung
Period 2018-2020
Laboratories VITA