Laboratoire commun SIVALab

Laboratoire commun Renault - UTC - CNRS "Systèmes intègres pour le véhicule autonome"

Un laboratoire commun ?

Il s'agit d'un partenariat entre une unité de recherche et une entreprise, visant à mettre en oeuvre un programme de recherche et d'innovation sur 4 ans minimum.

SIVALAB (Laboratoire des Systèmes Intègres pour le Véhicule Autonome)

Renault et Heudiasyc, unité mixte de recherche entre l'UTC et le CNRS, ont créé en mars 2017, SIVALAB, un laboratoire spécialisé dans les systèmes de localisation et de perception pour les véhicules autonomes.

Ce partenariat scientifique et technologique est lancé pour 4 ans reconductibles. Il est le fruit d'une association de plus de dix ans et s'appuie sur les plateformes de véhicule autonome d'Heudiasyc, développées sur base de Renault ZOE.

SIVALab a été renouvelé en 2021 (jusqu'en 2025).

Axes de recherche

La thématique principale du laboratoire commun SIVALab est le contrôle d’intégrité des informations issues de la perception, de la localisation et des cartes numériques pour les fonctions ADAS et la navigation autonome (AD) des véhicules intelligents. La notion d’intégrité repose sur la combinaison et la fusion de données issues de sources complémentaires diversifiées et redondantes.

Ces informations sont centralisées dans un modèle de représentation de l’environnement appelé World Model à l’interface des modules de perception et localisation et du module de décision.

L’objectif de SIVALab est de s’assurer que le World Model fournit en temps-réel des informations fiables pour la tâche de compréhension de situation qui permet la prise de décision (ADAS/AD), en termes de perception, de localisation et de cartes dans un domaine de conception opérationnel donné.

Conférence invitée IV2022 (5/06/2022)

Workshop sur "High-integrity Localization for Automated Vehicles (iLoc) "
Présentation Philippe Bonnifait "Localization Integrity for Intelligent Vehicles: How and for what? "

Workshop SIVALab (23/11/2021)

Workshop avec Michael Fisher (11/10/2021)

Echange sur les méthodes de vérification : « nous devons évaluer non seulement ce que le robot va faire, mais aussi pourquoi il choisit de le faire »

GNSS-day au CTA- Aubevoye (15/10/2021)

Présentations scientifiques et démos sur piste

 

  • Signature du 200e labo commun avec le CNRS
  • Entre 350 et 400 personnes/jour
  • Discours de la Mme la ministre Frédérique Vidal  (SIVALAB est cité)
  • Nombreux visiteurs, plusieurs contacts
+ d'infos
  • Corentin SANCHEZ "A World Model enabling information integrity for autonomous vehicles"
    Mai 2022
  • Abdelhak LOUKKAL "Perception and trajectory planning with artificial neural networks for Autonomous Navigation"
    Mai 2021
  • Stefano MASI "Safe Autonomous Vehicles Navigation in Roundabouts with Cooperative Perception from an Intelligent Infrastructure"
    Mai 2021

 

 

  • Démonstrations sur route ouverte, dans le cadre du projet FUI Tornado, à Rambouillet (07/2021)
    + d'infos

2 projets ANR

TOiCar JCJC

"Localisation tolérante aux fautes, coopérative, mix des méthodes dirigées par  les données et les approches dirigées par les modèles"

Porté par Joëlle Al Hage, maître de conférence.

Annapolis

"Perception infra/embarquée, prise de décision,  comportement des PMDs (personal mobility devices)"

Porté par INRIA et Lounis Adouane, professeur.
(Membres SIVALab impliqués : Julien Moreau, Franck Davoine, Véronique Cherfaoui).


Lancement de la Chaire industrielle "SAFE AI"
Apprentissage prudent et robuste pour une IA plus sûre
Portée par Sébastien Destercke (équipe CID)

 

 

Contact

Direction
Véronique Cherfaoui (Heudiasyc-UTC) & Javier Ibanez Guzman (Renault)
Contacter par mail

Pour aller plus loin