L’apprentissage profond a déjà beaucoup amélioré l’analyse sémantique de scène visuelle, et donc le bloc "perception" de la boucle robotique de conduite d’automatisée. L'apprentissage "par renforcement" permet quant à lui d'apprendre un comportement complexe (cf. AlphaGO-zero). Nos recherches consistent à appliquer l'apprentissage profond par renforcement à la conduite automatisée "de bout en bout", i.e. calculant les commandes du véhicule directement à partir de la vue avant.
Contacts : Fabien Moutarde (CAOR), Marin Toromanoff (Cifre VALEO)