ADAS – Véhicule autonome - Formation à distance

ADAS-FR-D

Pour qui ?

  • Cette formation vise à connaître les théories, algorithmes et méthodes nécessaires au fonctionnement d’un véhicule automatisé en allant des systèmes de perception et de communication aux systèmes de planification et de contrôle. De plus, les interactions humains machines sont exposées, dans le cadre de systèmes cyber-physiques et humains en abordant la problématique sous un angle pluridisciplinaire.
Public :
  • Cette formation s’adresse à toute personne désirant apprendre les fondamentaux techniques des véhicules autonomes.

Niveau : Fondamentaux

Programme

  • INTRODUCTION SUR LE VÉHICULE AUTOMATISÉ

      • Introduction générale.
      • Les recherches sur le véhicule automatisé.
      • L’architecture générale du véhicule automatisé.
      • L’histoire du développement du véhicule automatisé.
      • Les feuilles de route du VA chez les industriels.
      • Les cas d’usages complexes du VA.
  • LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRE POUR LE VÉHICULE AUTOMATISÉ

      • Méthodes de planification de trajectoire.
      • Les échelles de planification.
      • Utilisation de l'optimisation mono-objectif.
      • Optimisation multi-objectifs.
      • Planification multi-objectifs.
      • Application à la planification pour le VA.
  • UNE INTRODUCTION AU VÉHICULE CONNECTÉ, ASSISTÉ OU AUTOMATISÉ, COMME UN SYSTÈME CYBER-PHYSIQUE & HUMAIN – CPHS

      • Introduction aux systèmes cyber-physiques & humains.
      • Le véhicule automatisé comme un CPHS.
      • Un regard sur les ADAS et des défis humains et technologiques associés.
      • L’humain comme un opérateur du système complexe le véhicule automatisé.
      • Le temps comme une variable clé.
      • Les traités internationaux.
      • Regards croisés : l’automatique & l’humain, et évaluation des ADAS.
  • CONTRÔLE DU VÉHICULE : UN DÉFI POUR LE VA

      • Les différents défis liés aux ADAS et au VA en termes des systèmes de commande.
      • Notions d’automatique : espace d’état et fonction de transfert, Lyapunov.
      • Modes de coopération homme-machine.
      • Aperçu des lois de commande existantes et leurs cas d’usage.
      • Exemple d’application : commande du modèle latéral d’Ackermann du véhicule.
  • PERCEPTION DE L’ENVIRONNEMENT: UN PROBLÈME CLÉ POUR LES VA. GESTION, TRAITEMENTS, ET FUSION DE DONNÉES MULTI-CAPTEURS

      • Contexte : l’écosystème routier pour la mobilité.
      • Enjeux, défis et contraintes du développement des VA.
      • La perception de l’environnement et la fusion de données pour les VA.
      • Concepts, définitions, contraintes.
      • Composants-clés : obstacles, route, égo-véhicule, environnement, conducteur.
      • Architectures de fusion : centralisée, décentralisée, hybride, bouclée, … - gestion du temps : stratégie, recalage, propagation, …
      • Théories de l’incertain, modélisation des données imparfaites : probabilité ; théorie des croyances ; possibilité et floue ; théorie des intervalles.
      • Capteurs embarqués : modèles, limites, ODD, performances.
      • La perception dynamique locale et embarquée.
      • Détection et suivi des obstacles.
      • Détection et suivi des attributs de la route.
      • Ego-localisation (mono et multi-modèles, multi-hypothèses, bio-inspirée, …).
      • Environnement (détection des conditions dégradées et climatique : niveau de visibilité).
      • Exemple d’application et outils de développement et de prototypage.
      • L’IA et le VA : avantages, limites, défis.
  • PERCEPTION COOPÉRATIVE ET ÉTENDUE. FUSION MULTI-ACTEURS, SYSTÈMES COOPÉRATIFS ET COMMUNICANTS

      • Contexte : limites de la perception locale et besoin des VA.
      • Nécessité d’anticiper et de prédire.
      • La perception coopérative multi-composants.
      • Détection coopérative par fusion.
      • Localisation coopérative (GPS, INS, carto, marquage).
      • La perception étendue et distribuée.
      • Communication et stratégies de routage et de clustering.
      • Fusion des données multi-sources.
      • Localisation distribuée et coopérative (DDGPS, CMM).
      • Impact du déploiement des communications sur le VA.
      • Estimation des risques (local, local étendue, global).
      • Problème de la cyber sécurité : impact sur les performances et la fiabilité des VA.
      • Exemple d’application.
  • TRAVAUX PRATIQUES

      • Contrôle (1 jour).
      • Contrôle de maintien sur la voie d’un véhicule.
      • Planification de trajectoire (Matlab - 0,5 jour).
      • Mise en œuvre de planification par méthodes paramétriques.
      • Planification multiobjectifs.
      • La perception (0,5 jour).
      • Mise en œuvre un localisation par utilisation d’un EKF.

Objectifs

  • Vous serez capable de :
  • concevoir une architecture générale de véhicule autonome,
  • mettre en œuvre des méthodes de perception et de localisation du véhicule autonome,
  • mettre en œuvre des méthodes de planification et de contrôle de trajectoire,
  • prendre en compte les facteurs humains dans l’interaction avec la machine (systèmes cyber-physiques et humains).
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Pour vérifier l’accessibilité de cette formation à une personne en situation de handicap, contactez notre référent à l’adresse suivante : referent.handicap@ifptraining.com.