Simulation de foule pour la navigation sociale d'un véhicule autonome en espace partagé

par Manon PrÉDhumeau

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Julie Dugdale et de Anne Spalanzani.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Grenoble (laboratoire) et de MAGMA - Systèmes Multi-Agents (ancien Leibniz) (equipe de recherche) depuis le 14-09-2018 .


  • Résumé

    La navigation classique des véhicules autonomes repose sur des contraintes géométriques et cinématiques. Ceci est adapté à des environnements simples, structurés et prévisibles. Lorsqu'ils se heurtent à un obstacle, ces véhicules s'arrêtent ou une collision est évitée grâce à une reprise en main de la conduite par le conducteur. Cependant, les applications de robots mobiles en extérieur deviennent de plus en plus exigeantes. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR HIANIC (Human Inspired Autonomous Navigation In Crowds). Ce projet s'intéresse à la navigation d'un véhicule autonome dans des espaces partagés avec les piétons. Les piétons dans un environnement urbain ouvert naviguent selon certaines normes sociales et s'attendent à ce que le véhicule autonome se comporte en adhérant aux conventions sociales et urbaines et en négociant son chemin à travers des environnements surpeuplés. Dans ce contexte, le travail de thèse se concentre sur des interactions sécurisées et prévisibles entre les voitures autonomes et les piétons, dans des environnements urbains complexes et peuplés par l'homme (c'est-à-dire des espaces partagés). L'objectif de la thèse est de contribuer à l'analyse de la foule en modélisant les piétons et les comportements de la foule afin de donner au véhicle autonome une connaissance de son environnement actuel et futur. L'approche combine la simulation sociale multi-agents et des fonctions de navigation robotique, qui peuvent être utilisées pour contrôler un véhicule autonome.

  • Titre traduit

    Crowd simulation for the social navigation of an autonomous vehicle in shared spaces


  • Résumé

    Classical autonomous vehicles navigation relies on geometric and kinematics constraints. This is adapted to simple, structured and predictable environments. When encountering an obstacle, these vehicles either stop or a collision is avoided by handling control back to drivers. Outdoor mobile robot applications are becoming progressively more demanding. This thesis project is part of the ANR HIANIC (Human Inspired Autonomous Navigation In Crowds) project. This project focuses on the navigation of an autonomous vehicle in spaces shared with pedestrians. In an open urban environment, pedestrians navigate following some social norms and expect the autonomous vehicle to behave by adhering to social and urban conventions and negotiating its way through overcrowded environments. In this context, the thesis work focuses on safe and predictable interactions between autonomous cars and pedestrians in complex, human-populated urban environments (i.e. shared spaces). The objective of the thesis is to contribute to crowd analysis by modelling pedestrians and crowd behaviour in order to give the autonomous vehicle a knowledge of its current and future environment. The approach combines multi-agent social simulation and robotic navigation functions, which can be used to control an autonomous vehicle.