AHEAD
Plateforme embarquée, hiérarchique, et collaborative pour la conduite autonome
Les dernières années ont vu l’apparition de la conduite autonome (AD pour Autonomous Driving) après la mise en œuvre réussie des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS pour Advanced Driver Assistance Systems).
Cependant, la gestion de tels systèmes devient plus complexe en raison de la variété des défis, notamment: 1) la détection et la perception à travers des caméras et des capteurs, 2) la communication avec l'environnement, y compris les systèmes de prise de décision et la transmission des données, 3) le traitement des informations des capteurs avec suffisamment précision et latence en concevant de nouveaux algorithmes, 4) et enfin en exécutant et en distribuant les algorithmes avec une efficacité et un niveau de qualité de service (QoS pour Quality of Service) suffisants sur les nouvelles plates-formes matérielles (HW pour Hardware).
Les exigences de traitement et de stockage pour la prochaine génération de l’AD seront importantes et dépasseront la capacité du matériel embarqué dans le véhicule. Un framework à plusieurs niveaux pour les tâches AD sera en mesure d'augmenter la puissance de calcul et de stockage en déchargeant les applications complexes des plates-formes embarquées contraintes vers le Fog et la Cloud. Les capacités de traitement et de mémoire de ces niveaux supérieurs de la hiérarchie peuvent fournir un moyen efficace d'implémentation des fonctionnalités AD complexes.
Notre objectif est de proposer un framework distribution et d’ordonnancement des tâches dans lequel les décisions seront prises à différents niveaux du framework en fonction de la sensibilité au temps, des ressources disponibles, des contraintes énergétiques, et des exigences de précision. Dans notre approche, nous proposons une architecture à 3 niveaux ainsi qu'une politique d'exécution pour gérer efficacement les ressources matérielles (HW)/ logicielles(SW) hétérogènes pour les applications AD utilisées dans le système de transport intelligent (ITS pour Intelligent Transport System). Les 3 niveaux sont: le niveau Edge qui correspond aux ressources HW / SW dans le véhicule, le niveau Fog qui correspond aux ressources HW / SW disponibles dans l'infrastructure routière et enfin le niveau Cloud qui fournit des serveurs et des capacités de calcul et de stockage de haute performance. Les objectifs du projet AHEAD s'inscrivent dans le cadre de nombreux domaines de recherche récents, notamment les systèmes de transport intelligents (ITS), l'intelligence artificielle (AI pour Artificial Intelligence), les systèmes embarqués et le Cloud, le Fog et le Edge computing. Il sera mis en œuvre en collaboration entre l'Université Polytechnique Hauts-de-France (UPHF) et d'autres partenaires internationaux.
| Département(s) | Partenaire(s) | Montant global |
|---|---|---|
| Informatique |
5 k€
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| Support principal | Rayonnement | Date(s) |
| CNRS |
International
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2020 - 2021
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