Journée mobilité innovante -  LA SECURITE PAR ET POUR LES VEHICULES AUTONOMES  (Comment maitriser les risques en environnement incertain ?)

- 24 janvier 2017 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 24 janvier 2017 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la sécurité par et pour les véhicules autonomes, thème adressé par le LabEx IMobS3, avec l'objectif de mettre en avant les solutions que peut apporter la robotique dans le domaine de la mobilité.

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Journée mobilité innovante -  SOLUTIONS INTELLIGENTES POUR LES VEHICULES EN MILIEUX INCERTAINS (Milieux naturels, industriels, ou construction)

- 21 janvier 2016 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la mobilité des véhicules et des machines au-delà du cadre routier, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Journée mobilité innovante -  SYSTEMES ET ROBOTS PERFORMANTS DANS L'INDUSTRIE DU FUTUR

- 3 novembre 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée aux  Systèmes et robots performants dans l'industrie du futur, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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COMITE D'ORIENTATION SCIENTIFIQUE

- 23 juin 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

 

Le Comité d'Orientation Scientifique du LabEx IMobS3 se réunira le 23 juin 2015 sur le Campus des Cézeaux.

Le COS d'IMobS3 réunira 4 experts scientifiques (1 par défi et 1 Président).

 


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Journée MOBILITE INNOVANTE - Sécurité des véhicules autonomes

- 22 janvier 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS3, le pôle de compétitivité ViaMéca et la région Auvergne organisent le 22 janvier 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la Mobilité Innovante, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Propositions d’outils et concepts pour l’optimisation des transports à la demande avec haute qualité de service

Description du sujet de thèse :

Le problème étudié est lié à un aspect particulier du transport à la demande qui est celui du routage des demandes, dit DARP (Dial-a-Ride Problem) mais pourrait aussi être vu sous l'angle Pick up and Delivery (PdP). On se concentrera ici sur les aspects algorithmiques. Globalement, le travail est connecté à la conception d’outils informatiques pour le suivi et le contrôle en temps réel d’une flotte de véhicules, son mode de supervision et son mode de communication avec l'usager cible.

Le problème tel que l’on va le traiter ici, concerne un réseau urbain, rural ou périurbain qui est représenté par un graphe complet. Ceci sous-entend que les arcs du graphe sont des plus courts chemins déjà pré-calculés. Des véhicules sont basés en certains des sommets du graphe (dépôts ou points de desserte). La demande de transport émanant d’un client contient un couple de lieu (l’origine et la destination), une quantité à charger, des fenêtres de temps sur l’embarquement et le débarquement et le temps maximal de parcours. Pour chaque client, une réponse reçue est : soit une réponse de refus, soit une réponse d’acceptation. Si la demande est acceptée, la réponse contient une date de service, l'identification du véhicule et un temps de parcours. Une large variété de mesure de performance est utilisée dans ce problème. Il s’agit du coût économique, de la fiabilité et de la qualité de service. Ce problème est un problème de recherche opérationnelle.

Les problèmes de tournées à la demande peuvent avoir plusieurs variantes qui concernent (i) les objets transportés et la capacité des véhicules ; (ii) la « préemption » : ces charges sont divisibles, et/ou on peut transporter une même charge avec 2 véhicules ; (iii) les contraintes globales : ressources globales (argent, …).

Prise en compte des aspects multicritères dynamique et robuste

Nous pensons qu’il convient d’aborder cette problématique de transport à la demande de personnes sous l’angle d’une résolution multi-objectif du problème. Le verrou scientifique consiste à concevoir une ou plusieurs méthodes capables d’optimiser plusieurs critères simultanément ce qui est de manière générale peu courant dans la littérature. On pense ici aux temps de transports individuels (composante de la qualité de service offerte aux usagers), au coût de transport par passager (minimisation globale des coûts de mise en œuvre des services), mais aussi au nombre de demandes de transports satisfaites (satisfaction globale des clients), à la part de bénéfice dans le chiffre d’affaire réalisé (viabilité économique macroscopique du système), etc. La plupart des méthodes se limite dans leur utilisation pratique à 2 objectifs simultanément. Afin de rendre la résolution de ces problèmes plus réalistes, les propositions seront validées sur des jeux de données crées en collaboration avec les participants du CETE à cette action.

Une autre partie des travaux se concentrera sur la conception de méthodes capables de produire des solutions robustes. Cette partie est très importante dans un contexte de surcharge (ou sous capacité) des unités de transport. Lorsqu’un usager veut se déplacer il fait une demande au système de réservation. Celui-ci doit être capable de lui donner rapidement une réponse. En cas d’accord le service devra être rendu. Si les demandes qui arrivent sont trop importantes par rapport aux capacités de transport, on peut être amené, pour satisfaire le plus grand nombre d’usagers, à dégrader ponctuellement la qualité du service (par exemple en proposant des durées d’attentes plus longues avant embarquement ou des trajets plus longs, etc.). Le retour en conditions normales devra se faire le plus rapidement possible après l’état de surcharge passagère.

Un autre aspect est la prise en compte de demandes de transports qui arrivent au fil de l’eau, en dehors des délais minimums de réservation. Si une telle demande est faite alors que le système peut l’accepter, sans dégrader trop la qualité de service des usagers qui ont fait leurs réservations dans les temps, celle-ci devrait être acceptée.

Introduire ces problématiques de robustesse et de « dynamicité » dans les modèles est nécessaire s’il l’on souhaite s’approcher de la résolution de problèmes réalistes et utiliser au mieux l’infrastructure tout en rendant les meilleurs services possibles aux usagers. Ces points sont des verrous scientifiques qui ont peu été explorés, en particulier lorsque plusieurs paramètres à optimiser sont en jeu. Le but de cette partie est de proposer une nouvelle approche multi-objectifs et dynamique/robustes pour ces problèmes de type stochastiques. Une première piste de travail sera d’étudier le niveau d’adaptabilité des solutions de type « statiques » qui sont connues dans la littérature : peut-on (et si oui comment) transformer ces méthodes pour les rendre robustes et/ou pour leur faire prendre en compte des demandes qui arrivent au fil de l’eau ? Si tel n’est pas le cas, des solutions nouvelles devront être trouvées et évaluées. On pourra alors s’inspirer de résultats de l’algorithmique en ligne (« online algorithms ») par exemple.

On s’attachera enfin à étudier la notion de territoire sur lequel le service est rendu, le type de réseau routier sur ce territoire (présence ou pas de voies dédiées à notre service), le nombre et l’emplacement des arrêts pour prendre et faire descendre les passagers, la largeur de la fenêtre horaire pendant laquelle l’usager attend le moyen de transport qui doit le servir, le type d’objets qu’il veut transporter (par exemple valises, vélos, poussettes), le nombre et la capacité des véhicules de transport (on étudiera probablement une flotte homogène), etc.

Expérimentations, comparaisons, mise en œuvre et démonstrateurs

Les algorithmes proposés devront être analysés et expérimentés sur des jeux de données réalistes. Une comparaison devra être faite avec les travaux qui sont les plus proches de nos thèmes. Un démonstrateur devra aussi être mis en œuvre, avec une interface permettant de visualiser les trajectoires sur des cartes réelles, de manière interactive, ce qui fera office de démonstrateur de nos solutions. Ce dernier travail d’ingénierie sera finalisé par des stagiaires des écoles d’ingénieurs du site universitaire.