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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PEVMA

Action PEVMA -Perception visuelle et anticipation motrice dans les systèmes de traitement de l’information biologiques et artificiels.

Jusqu’à la dernière décade, les recherches en sciences cognitives et en intelligence artificielle supposaient que le moyen le plus efficace de réaliser des tâches de reconnaissance et de catégorisation visuelle était basé sur un simple processus bottom-up de la perception vers la cognition. Néanmoins des travaux récents en psychologie et en neurosciences cognitives montrent que des systèmes biologiques évolués utilisent un processus d’incorporation motrice lors de l’anticipation et de la compréhension d’actions. L’objectif de cette action est de comprendre l’intérêt computationnel de ce processus d’incorporation motrice pour un système artificiel de reconnaissance visuelle. Deux phases complémentaires (réalisées en parallèle) seront nécessaires pour atteindre cet objectif :

  1. Phase 1 : Carte de saillance perceptive et focalisation atentionnelle.

La première phase consistera à déterminer les localisations du champ visuel sur lesquels le système artificiel devra focaliser son attention pour la détection d’événements imprévus en condition normale et dégradée. Des travaux en psychophysique montrent que le vivant oriente automatiquement son attention sur des localisations du champ visuel saillantes en énergie (carte de saillance). L’objectif de cette première série d’étude comportementale sera de déterminer si cette orientation est efficace pour la détection d’événements inattendus (enfants qui traversent la route, animal qui passe devant un tracteur, etc.) en condition normale (beau temps) ou dégradée (pluie, neige, brouillard). Cette partie sera longue mais assez simple méthodologiquement dans la mesure où il suffira d’adapter les protocoles existants à des scènes visuelles de conduite automobile normale et dégradée.

  1. Phase 2 : Processus d’incorporation motrice et anticipation d’événements.

L’objectif de cette seconde phase est de déterminer un avantage computationnel d’un réseau de neurones artificiels qui fera de l’incorporation motrice (embodied cognition) en comparaison à un réseau de neurones artificiels purement bottom-up lors de la reconnaissance d’événements. Les 2 réseaux sont déjà programmés et devront être adaptés pour être testés en temps réel. L’objectif de la Phase 1 est donc la localisation de l’événement, l’objectif de la phase 2 est la reconnaissance de cet événement (oiseau, chat, enfant, scooter, sac en plastique, feuilles, jet d’eau, etc.). Sur la base de nos connaissances, nous espérons une reconnaissance plus rapide et plus exacte de l’événement mais aussi une meilleure anticipation de la trajectoire de l’événement à l’aide du réseau utilisant l’incorporation motrice par rapport à un simple réseau bottom-up.

Par ailleurs, ce réseau sera utilisé pour une reconnaissance plus rapide et plus exacte d’expressions émotionnelles des passagers du véhicule autonome et des piétons présents dans l’environnement (une détection de la peur indiquant un danger potentiel dans l’environnement). Cette partie constituera une piste de recherche prioritaire (devant la détection d’événements inattendus) de ce projet dans la mesure où (i) il s’agit d’une spécialité du LAPSCO et (ii) cet algorithme serait facilement implantable dans un premier temps sur les voitures avec pilote humain. L’objectif est que le pilote automatique entre en état d’alerte pour l’aide à la conduite et la mise en sécurité du véhicule dans les cas où la peur a été détectée sur le visage du pilote prévenant ainsi de la possibilité d’un événement inattendu et potentiellement dangereux dans l’environnement. Le succès des simulations connexionnistes serait suivi d’une implémentation en hardware de l’interface de reconnaissance émotionnelle puis de l’interface de reconnaissance visuelle dans un second temps.