Comprendre le comportement d’agents multiples

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

La dĂ©tection et le suivi d’objets importants pour les systĂšmes avancĂ©s d’aide Ă  la conduite (ADAS) ont considĂ©rablement gagnĂ© en performance au cours des derniĂšres annĂ©es grĂące au deep learning. Cependant, les vĂ©hicules autonomes ont besoin d’une meilleure comprĂ©hension de la dynamique de leur environnement pour Ă©valuer, opĂ©rer et interagir avec cet environnement de maniĂšre sĂ»re. L’objectif global de ce projet est de percevoir, d’apprendre et de comprendre conjointement le comportement d’agents multiples de diffĂ©rents types (piĂ©tons, vĂ©hicules, cyclistes, etc.) pour permettre une meilleure autonomie de conduite.

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

Investigateur principal Prof. Alexandre Alahi
Sponsor Samsung
PĂ©riode 2018-2020
Laboratoire VITA