Systèmes de Transport Intelligents

Approches

• Développement de systèmes de Perception, de modélisation et d'analyse de scènes routières
• Exploitation des technologies de l'information et de la communication pour l'autonomie et l'aide à la navigation du véhicule
• Fusion d'information multi-capteurs pour une analyse de scènes robuste et fiable plus particulièrement en conditions météo dégradées
  
• Mise en correspondance de données hétérogènes (Lidar+caméra) pour une localisation et une cartographie 3D plus robuste
  
• Apprentissage par renforcement pour la robustesse de la prise de décision

Applications

• Prévention des risques dans les transports
• Aide à la conduite automobile en condition dégradées
  
• Systèmes autonomes
• Vision embarquée
• Optimisation du transport de personnes
• Sécurité de la décision
  

Nos partenaires

Collaborations Internationales

• CISIR, Université Technologique de Petronas (Malaisie) : Détection d'objets dynamiques
  
• GRAZ, TU (Autriche) : Estimation de Pose en robotique
  
•  RCV Lab, KAIST(Corée du Sud) : Localisation Long terme
  
• VisLab (Italie) : Imagerie non Conventionnelle - Stereovision
  
•  Université technique de Cluj­ Napoca(Roumanie) : Machine learning pour le VA
  
• STI IMT(LPM) EPFL, Lausanne (Suisse) : Systèmes d'aide à la conduite
  
• INSAT, Tunis MIRACL,(Tunisie) : Fiabilité des bases de données
  
• Université de Gabès (Sfax) : Bases de données temps réel
• ETH Zurich (Suisse) : Solutions minimales basées Homographie pour l’estimation de poses
• SUP’COM (Tunisie)  : Adéquation Algorithme Architecture pour les algorithmes de perception du véhicule autonome.

Collaborations Nationales

• CEREMA : Localisation optimale par vision omnidirectionnelle
  
• INRIA Paris: Détection d'intensions de piétons - Communication V2V
• INRIA Grenoble : Estimation de pose par projection de lumière structurée
• Université Gustave Eiffel (IFSTTAR) : Perception Augmentée
• ImVia (Bourgogne) : Navigation autonome - imagerie non conventionnelle
• I3S (Sophia Antipolis) : Cartographie optimale - adaptation de domaines
• MIS (UPJV) : Vision omnidirectionnelle pour la navigation autonome
• Institut Mines Telecom  : Reconnaissance d’actions, vision pour le véhicule autonome

Collaborations Régionales

• IRSEEM : Navigation autonome, Robotique, VAC
  
• LMI : Robustesse de l'estimation de paramètres polarimétriques
  
• GREYC : Deep learning, Décision, Analyse d'images
  
• LMRS : Robustesse de la décision
• CESI  : Perception pour l’usine du futur

Partenaires industriels

• DataHertz : Machine learning embarqué
  
• Stereolab : Stéréovision en condition complexes
  
• Synchronic :
  
• Valeo : Adaptation de domaines
  
• Peugeot PSA : Analyse de scènes routières en conditions dégradées
• SITIA : Perception et navigation pour la robotique agricole
• SEGULA Technologies : Deep Learning pour la mobilité routière et ferroviaire
• RENAULT : Formation sur  les enjeux techniques du véhicule autonome – Vision et IA pour le véhicule autonome

Projets