Modélisation du changement de voie de véhicules autonomes à différents niveaux d'abstraction - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2018

Modélisation du changement de voie de véhicules autonomes à différents niveaux d'abstraction

Abstract

The behavioral analysis of autonomous vehicles represents a major challenge in the automotive world. In order to ensure safe and fluid driving, several methods can be applied, including computer simulation. The analysis, however, must take into account a large number of parameters revolving in real time. In this context, we study the lane change of a vehicle at different levels of abstraction. This leads us to determine the properties that can be validated with a higher level of abstraction, where the parameter space is reduced, allowing a more efficient analysis.
L'analyse comportementale des véhicules auto-nomes représente un challenge majeur dans le monde de l'automobile. Dans le but d'assurer une conduite sécurisée et fluide, plusieurs mé-thodes peuvent être appliquées, notamment la simulation informatique. L'analyse, cependant, doit tenir compte de très nombreux paramètres évoluant en temps réel. Dans ce contexte, nous étudions le changement de voie d'un véhicule à différents niveaux d'abstraction. Cela nous conduit à déterminer les propriétés qui peuvent être validées avec un niveau d'abstraction plus haut, où l'espace des paramètres est réduit, per-mettant une analyse plus efficace. Abstract The behavioral analysis of autonomous vehicles represents a major challenge in the automotive world. In order to ensure safe and fluid driving, several methods can be applied, including computer simulation. The analysis, however, must take into account a large number of parameters evolving in real time. In this context, we study the lane change of a vehicle at different levels of abstraction. This leads us to determine the properties that can be validated with a higher level of abstraction, where the parameter space is reduced, allowing a more efficient analysis.
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Dates and versions

hal-02062425 , version 1 (08-03-2019)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02062425 , version 1

Cite

Jérémy Sobieraj, Lydie Nouveliere, Guillaume Hutzler, Hanna Klaudel. Modélisation du changement de voie de véhicules autonomes à différents niveaux d'abstraction. Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents 2018 (JFSMA’2018), Oct 2018, Métabief, France. pp.21--30. ⟨hal-02062425⟩
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