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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HypOp

Action HypOp : « Reconstruction et caractérisation de l'environnement extérieur par fusion radar hyperfréquence - vision »

 L’objectif de cette action est de développer une approche innovante pour la description de l’environnement parcouru par un mobile (robot ou véhicule) à partir de la fusion de données hyperfréquence (radar) et optique (vision). Les environnements visés sont extérieurs (notamment en raison de l’utilisation d’un radar hyperfréquence), urbains et naturels.

Cette action s’appuie sur les compétences et savoir-faire des équipes impliquées : (i) radar panoramique hyperfréquence en bande K développé à IRSTEA ; (ii) vision par ordinateur, et notamment techniques de modélisation et d’estimation à l’Institut Pascal.

Elle est structurée autour de deux opérations :

- reconstruction de l’environnement par fusion radar hyperfréquence – vision ;

- détection et identification par fusion radar hyperfréquence – vision.

La première opération vise à exploiter la complémentarité des deux capteurs pour améliorer la représentation de l’environnement traversé par un mobile. Les méthodes de reconstruction par vision sont basées sur le mouvement. Ceci permet de multiplier les angles pour récupérer l’information de profondeur par triangulation. Une des pistes poursuivies sera d’utiliser les cartes radar qui fournissent les coordonnées polaires de tous les obstacles détectés autour du mobile. Les travaux engagés sur la construction de carte radar (ANR IMPALA) seront poursuivis afin d’améliorer la précision et la résolution des données radar.

Une des difficultés est liée à la définition d’un modèle mathématique liant la géométrie projective et les données hyperfréquences. Il convient également de développer des méthodes souples et précises pour identifier et étalonner ces modèles. L’ensemble pourra alors être utilisé comme un nouveau capteur à part entière pour lequel il s’agit de développer des algorithmes de reconstruction 2D/3D.

La seconde opération vise à développer des techniques de détection et d’identification à partir de la fusion de données hyperfréquence et optique (vision). La mise en correspondance automatique entre images (nécessaire à la triangulation) est une tâche cruciale mais difficile en vision par ordinateur. Elle intervient dans des applications telles que la reconnaissance de formes, la classification, le suivi de mouvement et la reconstruction 3D. Cette tâche peut-être plus robuste si l’on associe aux images la position (coordonnées polaires) des obstacles détectés à partir des données radar. Une autre approche consistera à travailler directement dans la représentation radar de l’environnement, et à enrichir par des informations sur l’apparence (texture ou couleur par exemple) les données radar. Pour cette opération, il est également impératif de disposer d’un modèle mathématique liant image et données radar.