Comment fonctionnent les voitures autonomes?

Cette présentation du professeur Philippe Giguère, de la Faculté des sciences et de génie, vise à démystifier la technologie derrière ces véhicules, qui repose sur deux domaines en pleine explosion : l’intelligence artificielle et la robotique mobile.
Date
  • 26 mars 2021
Heure

12h00 à 13h00

Localisation

En ligne.

Coûts

Gratuit

À propos de la conférence

Bientôt, les véhicules autonomes feront partie intégrante du paysage automobile. Déjà, la compagnie Tesla offre depuis peu un module d’autopilote en version Beta.

Cette présentation vise à démystifier la technologie derrière ces véhicules, qui repose sur deux domaines en pleine explosion : l’intelligence artificielle et la robotique mobile. Nous ferons tout d’abord un bref historique de ce rêve, vieux de plus de cinquante ans. Puis nous aborderons les types de capteurs installés dans ces véhicules, ainsi que les algorithmes qui exploitent les informations disponibles afin de réaliser cette tâche.

Finalement, nous traiterons brièvement une nouvelle tendance : l’utilisation des voitures des consommateurs pour collecter des données d’entraînement et de test.

À propos du conférencier

Professeur agrégé, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
Codirecteur, Norlab
Responsable de l’axe Environnement physique, IID

Philippe Giguère, ing. (Bac. : Génie Physique U. Laval, Maîtrise : Northeastern U., Ph.D. : U. McGill) est professeur adjoint au département d’informatique et de génie logiciel de l’Université Laval depuis 2010. Il possède une douzaine d’années d’expertise en robotique et capteurs, en plus de cumuler 6 années d’expérience en entreprise privée sur des systèmes ordinés ou embarqués. Il dirige des recherches en robotique mobile (Norlab) et intelligence artificielle (laboratoire DAMAS).

L’objectif principal de ses recherches vise à augmenter le degré d’autonomie des systèmes cyber-physiques (robots intelligents), via l’application de méthodes d’apprentissage automatique ou de fusion de données. Ses projets des dernières années ont touché à la vision numérique, au traitement de nuage de point 3D, à la localisation, à la préhension et à la perception tactile. Finalement, il est membre du regroupement pour les environnements intelligents FRQNT-REPARTI, du centre de recherche en données massive (Big Data) de l’Université Laval et du réseau canadien CRSNG de robotique de terrain (NCFRN en anglais).

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