Construire des cartes dynamiques coopératives pour améliorer la navigation des véhicules autonomes
CoDyMAV développe de nouvelles approches pour permettre aux véhicules autonomes de construire une représentation dynamique, partagée et prédictive de leur environnement. Le projet répond à un défi majeur de la mobilité autonome : fournir aux systèmes de navigation une compréhension fiable de scènes complexes intégrant des usagers en mouvement, tels que les véhicules, les piétons, les cyclistes ou les animaux.
Le projet conçoit un modèle du monde qui combine les informations issues de la perception, de la localisation et des communications entre véhicules. Il s’appuie sur des méthodes d’optimisation de graphes pour fusionner ces données, puis développe des approches d’analyse de scène afin d’établir les relations entre les différents objets de l’environnement. Cette représentation dynamique permet d’anticiper l’évolution de la scène et d’adapter les décisions ainsi que la planification des trajectoires.
En améliorant la perception et la compréhension de l’environnement, CoDyMAV contribue au développement de systèmes de navigation plus sûrs, plus robustes et mieux adaptés aux environnements complexes.
