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Séance de cours

Planification des motions : Sensibilisation sociale et éthique

Dans cours

CIVIL-459: Deep learning for autonomous vehicles

Deep Learning (DL) is the subset of Machine learning reshaping the future of transportation and mobility. In this class, we will show how DL can be used to teach autonomous vehicles to detect objects, make predictions, and make decisions. (Fun fact: this s ...

Description

Cette séance de cours couvre la planification du mouvement dans le contexte des véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la conscience sociale et éthique. Les sujets abordés incluent l'algorithme A*, Dijkstra, AnnieWay navigation, la prévision sociale, l'interaction homme-robot, les défis de la robustesse du réseau neuronal et l'apprentissage social contrastant. L'instructeur discute de l'importance d'anticiper les étiquettes sociales et le libre arbitre dans la prise de décision sur l'IA.

Enseignant·e

Alexandre Massoud Alahi

Alexandre Alahi is currently an Assistant Professor at EPFL. He spent five years at Stanford University as a Post-doc and Research Scientist after obtaining his Ph.D. from EPFL. His research enables machines to perceive the world and make decisions in the context of transportation problems and smart environments. He has worked on the theoretical challenges and practical applications of socially-aware Artificial Intelligence, i.e., systems equipped with perception and social intelligence. He was awarded the Swiss NSF early and advanced researcher grants for his work on predicting human social behavior. He won the CVPR Open Source Award (2012) for his work on Retina-inspired image descriptors, and the ICDSC Challenge Prize (2009) for his sparsity-driven algorithm that has tracked more than 100 million pedestrians to date. His research has been covered internationally by BBC, abc, PBS, Euronews, Wall street journal, and other national news outlets around the world. Alexandre has also co-founded multiple startups such as Visiosafe, and won several startup competitions. He was elected as one of the Top 20 Swiss Venture leaders in 2010.

Source officielle

Proximité ontologique

Génie mécanique

Robotique: Robotique

Concepts associés (32)

Robot autonome

vignette|exemple de robot autonome de type rover Un robot autonome, également appelé simplement autorobot ou autobot, est un robot qui exécute des comportements ou des tâches avec un degré élevé d'autonomie (sans influence extérieure). La robotique autonome est généralement considérée comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, de la robotique et de l'. Les premières versions ont été proposées et démontrées par l'auteur/inventeur David L. Heiserman.

Interaction homme-robot

Les interactions humain-robot (Human-Robot Interactions en anglais, ) sont le sujet d'un champ de recherches ayant émergé du contact et de la rencontre entre l'humain et les systèmes robotiques. Il s'agit d'un champ de recherches interdisciplinaires à la frontière entre la robotique, l'ergonomie et la psychologie. Formé par l’assemblage des deux mots « inter » et « action », le terme d’interaction, dans son étymologie même, suggère l’idée d’une action mutuelle, en réciprocité, de plusieurs éléments.

Robotique

thumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».

Unmanned ground vehicle

An unmanned ground vehicle (UGV) is a vehicle that operates while in contact with the ground and without an onboard human presence. UGVs can be used for many applications where it may be inconvenient, dangerous, or impossible to have a human operator present. Generally, the vehicle will have a set of sensors to observe the environment, and will either autonomously make decisions about its behavior or pass the information to a human operator at a different location who will control the vehicle through teleoperation.

Planification de mouvement

La planification de mouvement (en anglais motion planning) est un ensemble de techniques mathématiques et informatiques permettant de calculer des trajectoires pour un système cinématique, avec pour contrainte l'absence de collision. Il existe deux principales catégories de méthodes pour la planification de mouvement : La première est composée de méthodes dites déterministes, appelées ainsi car elles permettent de retrouver le même chemin à chaque exécution, sous réserve d'avoir des conditions initiales équivalentes.

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Séances de cours associées (51)

Acquérir des données pour l'apprentissage

Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Prévisions de trajectoire dans les véhicules autonomes

Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.

Robots volants interactifs et respectueux de l'environnement

Explore les robots volants interactifs et respectueux de l'environnement, couvrant la prévision du vent, le vol autonome, les stratégies de contrôle, les défis auxquels sont confrontés les drones omnidirectionnels et les technologies de pointe.

Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: modèles prédictifs

Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.

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Concepts associés (32)

Robot autonome

Interaction homme-robot

Robotique

Unmanned ground vehicle

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