Concevoir les modèles de perception et de planification d’un système autonome

• Concevoir la chaîne de perception d’un système autonome
• Construire les modèles de planification de trajectoire et de mission
• Vérifier la cohérence entre perception, décision et action

Ingénieurs autonomie, roboticiens, data scientists, architectes

Bases en traitement du signal, en apprentissage et en robotique

• Définir l’architecture perception, planification et commande
• Choisir les capteurs adaptés à l’environnement d’emploi
• Fusionner les données de capteurs pour localiser le système
• Concevoir les modèles de détection et de reconnaissance d’objets
• Évaluer les incertitudes de la perception en conditions dégradées
• Construire la planification de trajectoire sous contraintes
• Intégrer les règles de sécurité et les zones d’exclusion
• Entraîner les modèles à partir de données réelles et simulées
• Tester la chaîne complète en simulation puis lors des essais
• Documenter les performances et les limites du système autonome

• Choisir une suite de capteurs pour un drone d’inspection
• Définir les règles de repli d’un planificateur de trajectoire
• Comparer les performances de deux modèles de perception

• Infographie de la chaîne perception, planification et action
• Modèle de spécification des performances d’un système autonome
• Check list des tests de simulation à réussir avant essai réel