Soutenance de thèse de David PÉREZ MORALES (équipe ARMEN)
6 décembre 2019 @ 10 h 30 min - 12 h 30 min
David Pérez Morales, doctorant au sein de l’équipe ARMEN, soutiendra sa thèse intitulée « Commande référencée multi-capteurs pour des applications de Parking Intelligent » / « Multi-sensor-based control for Intelligent Parking applications »
vendredi 6 décembre 2019 à 10h30, dans l’amphi du bâtiment S à Centrale Nantes.
Jury :
– Florent LAMIRAUX, Directeur de recherche CNRS, LAAS
– Roland LENAIN, Directeur de recherche, IRSTEA
– Fawzi NASHASHIBI, Directeur de recherche Inria, Inria Paris
– Guillaume ALLIBERT, Maître de conférences, Université de Nice Sophia Antipolis
– Isabelle FANTONI, Directrice de recherche CNRS, LS2N
– Philippe MARTINET, Directeur de recherche Inria, Inria Sophia Antipolis-Méditerranée
– Olivier KERMORGANT, Maître de conférences, Centrale Nantes
– Salvador DOMÍNGEZ QUIJADA, Ingénieur de recherche, LS2N
Résumé :
Dans l’objectif de développer des systèmes de parking plus avancés que ce que l’on trouve actuellement, différentes manœuvres typiquement réalisées dans des situations de parking ont été revisitées en utilisant une approche originale : la commande référencée multi-capteurs. En outre, pour surmonter les limitations bien connues des techniques référencée capteur classiques, les manœuvres de parking ont également été formalisées dans un cadre commun de commande prédictive référencée multi-capteur. Les stratégies développées ont été testées avec une Renault ZOE robotisée validant l’approche.
Mots-clés : Véhicules intelligents, commande référencée capteur, commande prédictive, système de parking intelligent.
******
Abstract:
With the aim of developing a more advanced parking system than what is currently available, different maneuvers typically performed in parking situations have been revisited using an original Multi-Sensor-Based Control (MSBC) approach. Furthermore, in order to overcome the well known limitations of classical sensor-based techniques, the parking maneuvers have been formalized as well under a common Multi-Sensor-Based Predictive Control (MSBPC) framework. The developed strategies have been tested extensively using a robotized Renault ZOE with positive outcomes.
Keywords: Intelligent vehicles, sensor-based control, model predictive control, intelligent parking system.
