IA hybride appliquée à des données massives pour la modélisation du comportement et la conduite automatisée – HAIBrid

Dans le cadre de ce projet coopératif visant la conduite automatisée, nous proposons de mieux comprendre les comportements routiers en apprenant les interactions de nombreuses trajectoires. En s’appuyant sur nos équipements et notre expérience, nous collecterons les données de caméras de trafic, de drones et de capteurs embarqués. Cependant, la labellisation manuelle de trajectoires et la classification des interactions sont des problèmes difficiles et peu pratiques du fait de leur grande variabilité. Comme les méthodes non-supervisées approchent de celles supervisées pour la classification d’images, la segmentation ou le suivi, nous souhaitons nous en inspirer pour en dériver des méthodes efficaces pour l’extraction de trajectoires et la classification des interactions, ainsi que pour la génération de cartes 3D, contenant une information sémantique cruciale (environnement, règles) non seulement pour la planification des véhicules automatisés mais aussi pour comprendre le comportement des autres usagers de la route. Le domaine de la conduite automatisé bénéficiera de ces données, des méthodes et de la connaissance ainsi produites sur les trajectoires et les interactions entre usagers et fera progresser les compétences franco-allemandes en IA. Le projet produira non seulement de nouveaux jeux de données multi-capteurs, mais aussi les méthodes et les outils de capture et de labellisation permettant de futurs enregistrements.