Presentation of the MOOVE project at the Autonomous Vehicle Test & Development Symposium in Stuttgart

Last June 6th, Gildas THIOLON, Engineer Data Scientist in VEDECOM, presented the MOOVE project at the Autonomous Vehicle Test & Development Symposium in Stuttgart

Subject
Knowledge of the real world driving environment involving manually driving cars is fundamental, allowing detailed identification of safety issues encountered by autonomous cars in similar complex situations.
MOOVE project has been created to obtain this knowledge through real-world data acquisition and critical situation identification and analysis.

Presentation
Details the context and the developed methodology applied to the collected data
– Explains the data modeling applied to build the database
– Identifies the role of crucial variables in the model of Ego vehicle’s environment, for extraction of real world driving scenarios

Analysis of Safety critical scenarios will improved robustness of the autonomous vehicle architectures and systems being developed at the VEDECOM Institute.

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Thesis of Zayed ALSAYED “Characterizing the Robustness and Enhancing the Accuracy of SLAM-based Localization Systems for Autonomous Driving”

ABSTRACT

For autonomous driving, a false estimation of localization could create hazardous situations and threaten lives. Therefore, it is necessary to increase the reliability of localization systems by enhancing their accuracy and defining and detecting their operating limits. This thesis tackles the integration of Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) in an autonomous vehicle for outdoor urban and peri-urban environments under real-life conditions.
SLAM offers immediate localization capabilities while enabling simultaneous construction of a map of the surroundings. SLAM does not require any prior knowledge of the environment and is independent of the infrastructures.
The topics this manuscript addresses mainly emerge from the long-term operation, the diversity, the complexity, the dynamicity and the large-scale of the outdoor environments.
The main topics are: 1. robustness of a SLAM solution by detecting its operating limits. 2. accuracy by alleviating the impact of models’ approximations. 3. scalability and resources awareness using a solid map management technique.
Confusing structures in the environment cause SLAM to fail by misleading its estimation process. SLAM failure is a significant issue that should be taken into account in order to build a robust localization system for autonomous driving. Two approaches to detecting situations in which SLAM may fail are proposed.
The first approach constitutes a relevant descriptor vector analyzing solely raw laser data. Hence, it detects a priori potential failure scenarios which makes it independent of the underlying SLAM implementation.
The second approach exploits the likelihood scores distribution, which makes it rely on the estimation process but independent of the sensor used. This approach operates in parallel to SLAM. The decision in both approaches is made using different Machine Learning models. Approximations in SLAM models (e.g. map representation model, displacement model) induce systematic errors in their estimations. To attenuate such errors; our approach uses two types of relevant information: the previous relative pose estimations, and the likelihood scores distribution. The prediction is based on an Ensemble Multilayer Perceptron (EMLP) model to give a proper correction. This correction is applied a posteriori to the SLAM estimation to compensate for the errors.
Moreover, the environment size, which is relatively high, cannot be dictated or limited a priori. Hence, we present a map management technique that is dedicated to 2D gridbased SLAM approaches; such a method ensures seamless navigation with stable resource requirements (i.e. memory and processor load) independently of the size of the environment and the length of the journey.
The approaches presented in this thesis are demonstrated and validated with a series of investigations with an extensive experimental evaluation carried out on open datasets and on our real vehicular platforms under real-life constraints.

Séminaire international “L’espace de la mobilité comme projet”

Une perspective franco-latino-américaine

L’Institut pour la ville en mouvement-VEDECOM et la Faculté d’Architecture et d’Urbanisme de l’Université Fédérale de Rio de Janeiro (UFRJ) organisent un séminaire international le 7 juin 2018 à l’UFRJ, en collaboration avec l’Ambassade de France au Brésil (Délégation Régionale de Coopération pour l’Amérique du Sud) et la Fondation Furban.

Cet événement passera en revue les concours, les expositions et diverses activités liées au programme de recherche Passages. Depuis 2014, cette exposition met en focus l’importance de ces petits espaces de la mobilité dans l’aménagement urbain et dans la conception d’un système de mobilité intégré. Dans un deuxième temps la discussion s’orientera sur le rôle des campus universitaires et leurs relations avec les villes.

La direction internationale de l’IVM sera réunie à l’occasion de cette rencontre, ainsi que des représentants de la Chaire latino-américaine de l’Institut, et des experts venus du Mexique, du Costa Rica, de Colombie, du Chili, du Venezuela, du Pérou, d’Argentine, du Brésil et de l’Uruguay.

Le 8 juin se tiendra également un séminaire interne de la Chaire qui présentera les premiers résultats du projet de recherche-action « Les hyperlieux mobiles ».

Pour télécharger le programme cliquez-ici

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Succès de la démonstration du véhicule autonome à Louvain à la demande de la Commission Européenne

A la demande de M. Maroš Šefčovič, Vice-Président Energie et Transports de la Commission Européenne, l’Institut VEDECOM a présenté une démonstration de son véhicule autonome, mercredi 2 mai à Louvain en Belgique. Cet événement a été organisé suite à une annonce par la Commission Européenne de package lié au Véhicule Autonome, en ouverture du Festival « AND& summit & festival 2018 » organisé par la ville de Louvain qui a eu lieu du 2 au 4 mai.

Maroš Šefčovič était passager du Véhicule Autonome de VEDECOM sur un parcours en conduite autonome dans le centre de Louvain et a été interviewé lors d’un Facebook live de trente minutes, diffusé sur le site de la Commission Européenne.

Témoignage de Maroš Šefčovič
“Let me personally thank you for your special efforts in producing yesterday’s Facebook Live from inside a driverless car…. You were therefore all putting extra effort and even taking the risk but the result speaks for itself; it was well worthwhile!
It is a constant challenge for the EU institutions to speak with citizens in an engaging, inspiring, and innovative ways. I am therefore very glad to see that our colleagues are ready to take such important challenges and I assure you that I will continue to support such ‘smart’ initiatives in the future.”

L’Institut a bénéficié également d’un stand sur la Place de l’église pour présenter au grand public et aux journalistes l’avancée des recherches VEDECOM sur le véhicule autonome et proposer un quizz interactif sur tablettes.

En fin de journée, une conférence de presse au Musée de la ville fut l’occasion pour Maroš Šefčovič, Mohamed Ridouani, Maire Adjoint de Louvain, Johan Merlevede, Directeur du Festival et Luc Marbach, Directeur Général de VEDECOM de rappeler les enjeux et les nécessaires évolutions liés aux nouvelles mobilités.

Pour visionner le Facebook Live, rendez-vous ici

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Retour sur notre journée Mobilité@VEDECOM

Aujourd’hui l’Institut VEDECOM compte près de 175 collaborateurs, dont plus de 110 sont des chercheurs académiques ou industriels et des ingénieurs.

A l’occasion de notre 4ème anniversaire, nous avons présenté, le 4 avril dernier, à nos financeurs et à nos membres, aux organismes français et européens, à nos futurs partenaires ainsi qu’à l’ensemble de notre écosystème industriel, académique, territoire et médiatique, les dernières avancées de nos projets de recherche, sur les pistes d’essais de Versailles-Satory.

La mission de notre Institut est d’apporter à nos membres et à notre écosystème des avantages majeurs dans la compétition internationale par le développement de technologies de rupture et par une vision transversale des nouveaux usages, pour une mobilité durable (environnement), sûre (vers le niveau des transports publics), efficiente (moins de gaspillage de temps, d’énergie, d’espace) et abordable (mobilité accessible à tous), des personnes et des biens.

Nous avons donc présenté nos avancées dans nos 3 domaines de recherche et avons mis l‘accent sur 5 projets qui réalisent des avancées importantes.

Dans le domaine du véhicule électrique :

– La recharge dynamique par induction

– La plateforme de simulation énergétique de l’habitacle

Dans le domaine du véhicule autonome :

– Le service de transport autonome à la demande

– Les interactions véhicule autonome et piéton

 Dans le domaine des mobilités :

– La modélisation et la visualisation des flux de mobilité

Lors d’une conférence de presse, nous avons pu assister à des témoignages marquants et encourageants pour l’Institut VEDECOM. Luc Marbach, le Directeur Général a émis un discours, ainsi que Rémi Bastien, le Président de l’Institut.

De plus, les membres des collectivités territoriales du Département des Yvelines, d’Ile-de-France et de Versailles ont ensuite rappelé en quoi l’ancrage de l’Institut est stratégique au sein des Yvelines et au cœur du plateau de Versailles – Satory pour soutenir la compétitivité et l’innovation de la filière des nouvelles mobilités. Les Présidents des départements d’Île-de-France étaient également présents à cette conférence et ont pu découvrir les avancées de nos travaux de recherche.

Lors de cette journée, environ 300 personnes étaient présentes afin de découvrir et d’échanger sur les avancées de nos recherches au travers de différents stands, dont notamment le pôle Formation, la Direction scientifique, la Valorisation et bien d’autres domaines de recherches. Cette journée était très enrichissante et c’était pour nous l’occasion d’accueillir et de pouvoir échanger avec nos membres et partenaires, ainsi qu’avec l’ensemble de notre écosystème.

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VEDECOM is very pleased to announce you the defense of the thesis of Li YU

VEDECOM is very pleased to announce you the defense of the thesis of Li YU entitled “Absolute localization by mono-camera for a vehicle in urban environment using Street View.” on Friday 6 april 2018 at Mines ParisTech School.

COMMITTEE
Patrick RIVES, INRIA Sophia Antipolis (Rapporteur)
Paul CHECCHIN, Institut Pascal Université Clermont Auvergne (Rapporteur)
Mme Samia BOUCHAFA, Université d’Évry-Val-d’Essonne (Examinateur)
Fabien MOUTARDE, MINES ParisTech (Directeur de thèse)
Cyril JOLY, MINES ParisTech (Examinateur)
Guillaume BRESSON, Institut VEDECOM (Examinateur)

In a work made at Centre de Robotique and Institut VEDECOM, we studied robust visual urban localization systems for self-driving cars. Obtaining an exact pose from a monocular camera is difficult and cannot be applied to the current autonomous cars. Rather than using approaches like Global Navigation Satellite Systems, Simultaneous Localization And Mapping, and data fusion techniques, we mainly focused on fully leveraging Geographical Information Systems (GIS) to achieve a low-cost, robust, accurate and global urban localization requiring no prior passage of an equipped vehicle and based on a single camera.

Our first task was to design a robotic accessible online database from a dense public GIS, namely Google Maps, which has the advantage to propose a worldwide coverage. We make a compact topometric representation for the dynamic urban environment by extracting four useful data from the GIS, including topologies, geo-coordinates, panoramic Street Views, and associated depth maps. We proposed two localization methods to exploit the GIS: one is a handcrafted features based computer vision approach, the other is a convolutional neural network (convnet) based learning technique.

In computer vision, extracting handcrafted features is a popular way to solve the image based positioning. We take advantage of the abundant sources from Google Maps and benefit from the topo-metric online data structure to build a coarse-to-fine positioning, namely a topological place recognition process and then a metric pose estimation by a graph optimization. The only input of this approach is an image sequence from a monocular camera and the database constructed from Google Maps. Moreover, it is not necessary to establish frame to frame correspondences, nor odometry estimates. The method is tested on an urban environment and demonstrates both sub-meter accuracy and robustness to viewpoint changes, illumination and occlusion. Sparse Street View locations produce a significant error in the metric pose estimation phase. Thus our former framework is refined by synthesizing more artificial Street Views to compensate the sparsity of original Street Views and improve the precision.

However, this method suffers from an important computational time. Since the GIS offers us a global scale geotagged database, it motivates us to regress global localizations from convnet features in an end-to-end manner. The previously constructed online database is still insufficient for a convnet training. We hereby augment the originally constructed database by a thousand factor and take advantage of the transfer learning method to make our convnet regressor converge and have a good performance. In our test, the regressor can also give a global localization of an input camera image in real time.

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