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Apprentissage profond robuste pour la conduite autonome
Le véhicule autonome est revenu récemment sur le devant de la scène grâce aux avancées fulgurantes de l’intelligence artificielle. Pourtant, la sécurité reste une préoccupation majeure pour le déploiement de ces systèmes dans des environnements à haut risque.
Corbière, Charles
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Erwan Renaudo
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Erwan Renaudo
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Dans cette thèse, nous abordons les défis de la conduite autonome en environnement urbain en utilisant des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond de bout-en-bout, i.e. des données brutes des capteurs jusqu’au contrôle des actuateurs du véhicule.exaly +2 more sources
Afin de pouvoir évoluer de manière autonome et sûre dans leur environnement, les robots doivent être capables d'en construire un modèle fiable et pertinent. Pour des tâches variées dans des environnements complexes, il est difficile de prévoir de manière exhaustive les capacités nécessaires au robot.
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Apprentissage profond robuste pour la conduite autonome
Last decade's research in artificial intelligence and hardware development had a significant impact on the advance of autonomous driving. Yet, safety remains a major concern when it comes to deploying such systems in high-risk environments. Modern neural
Corbière, Charles
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