Academic literature on the topic 'Prédiction trajectoire'

Les conceptions actuelles du temps dans l’étude de la divination en Afrique nous contraignent à choisir entre les techniques prophétiques et les techniques rétrospectives. Confrontés au fait que la divination prophétique est peu fréquente en Afrique subsaharienne, nous nous tournons vers la divination que l’on appelle rétrospective. Et cependant, ces méthodes africaines qualifiées de rétrospectives sont orientées vers l’avenir. En se basant sur ses recherches sur les paniers de divination au nord-ouest de la Zambie, ainsi que sur les travaux de Bourdieu, Gell, Guyer et Zeitlyn, Silva démontre que l’orientation vers l’avenir des paniers de divination s’inscrit dans les dynamiques internes à chaque séance. La divination par panier recouvre l’intégralité de la trajectoire allant du diagnostic au pronostic. En outre, les devins tiennent chaque séance à l’intersection de deux états temporels qui se croisent et orientent le parcours des participants : le voyage divinatoire à travers le temps et l’espace, et les signes matériels que contiennent les paniers. Cela permet au passé d’être interprété rétrospectivement, à la lumière des préoccupations du présent, et à l’avenir d’être exposé comme un prolongement du présent. En se concentrant sur la temporalité du présent-en-cours-de-réalisation, un long présent qui s’étend du passé récent au futur proche, les méthodes de divination rétrospective peuvent apporter une aide au consultant en plus de contribuer à l’étude du temps et de l’avenir.

L’animation socioculturelle observable aujourd’hui à Mayotte ne peut être cernée qu’en prenant en compte une combinaison d’approches déclinée sous les catégories de l’Espace, du Temps et de la Société dans une perspective évolutive culturelle, politique et économique du territoire. L’Espace a pour vocation de situer Mayotte dans un ensemble géographique large permettant d’ouvrir son horizon aussi bien proche que lointain. Ceci va depuis les Comores, en passant par l’aire Swahilie, le canal de Mozambique etc. Le tout est couronné par sa localisation dans l’Océan Indien. Le Temps choisi, soit la période 1980-2010, permet de dépeindre une trajectoire historique sur 30 ans. De là, des ponts seront nécessaires entre la rétrospection et la prédiction. S’agissant de la Société, elle est destinée à dresser quelques-uns des principaux traits et caractéristiques formant les modes de vie de la société mahoraise qui sont des données constitutives importantes pour le fonctionnement de l’animation socioculturelle.

Self-rated health is a reliable predictor for mortality, but its predictive power varies depending on social characteristics. This study tests the moderating effect of age, sex, education, and income on the power of self-rated health to predict mortality in Canada using data from the National Population Health Survey. Predictive power trajectories are modelled using time-series generalized estimating equation logistic regression. Findings show that self-rated health is a predictor for mortality up to 14 years prior to death in Canada, and is weakly moderated by income and education, and age/sex interactions. Self-rated health remains reliable across population sub-groups in Canada.La santé auto-évaluée est un prédicteur fiable de la mortalité, mais son pouvoir prédictif varie en fonction des caractéristiques sociales. Cette étude examine l'effet modérateur de l'âge, du sexe, de l'éducation, et du revenu sur le pouvoir de la santé auto-évaluée pour prédire la mortalité au Canada utilisant des données de l'Enquête nationale sur la santé de la population. Les trajectoires de puissance prédictive sont modélisées avec une régression logistique de l'équation d'estimation généralisée. Les résultats montrent que la santé auto-évaluée est un prédicteur de la mortalité jusqu'à 14 ans avant le décès au Canada, et est faiblement modérée par le revenu, l'éducation, et les interactions entre l'âge et le sexe. La santé auto-évaluée demeure valide parmi les sous-groupes de la population du Canada.

De façon générale, l’évaluation du risque repose sur des outils actuariels qui incluent des facteurs statiques ou historiques tels les antécédents criminels. La présente étude réexamine la relation entre les antécédents criminels et la récidive violente/sexuelle en tenant compte de l’aspect dynamique de la carrière criminelle. L’étude pose la question suivante : est-ce que les trajectoires criminelles informent sur les risques de récidive ? L’étude actuelle est basée sur une quasi-population de délinquants sexuels adultes incarcérés dans la province de Québec entre 1994 et 2000. Des analyses de classes latentes ont été réalisées afin d’identifier les trajectoires criminelles violentes/sexuelles. Les analyses de survie indiquent que les trajectoires criminelles informent sur les risques de récidive violente/sexuelle tout en montrant des limites importantes de la prédiction actuarielle.

L’objectif de cette étude est triple : 1- déterminer le nombre, la forme et le degré de chevauchement des trajectoires types de participation à des jeux de hasard et d’argent (JHA) et de consommation de substances psychotropes (SUP) chez un échantillon de jumeaux au début de l’adolescence ; 2- vérifier les ressemblances et les différences au niveau de l’architecture génétique et environnementale des trajectoires de JHA et de SUP ; 3- déterminer la présence de facteurs de risque associés de manière prédictive aux trajectoires simples ou mixtes de JHA et de SUP. L’échantillon final est composé de 213 (122 paires monozygotes et 91 paires dizygotes de même sexe) paires de jumeaux élevés au sein de la même famille. Les données relatives aux JHA et aux SUP ont été recueillies à 13, 14 et 15 ans à l’aide d’instruments de mesure autoadministrés. Les données relatives aux facteurs de risque touchent un facteur d’ordre personnel (c.-à-d., impulsivité) et des facteurs d’ordre familial mesurés à la préadolescence. Des analyses de trajectoires ont permis de dégager deux trajectoires de participation aux JHA et deux trajectoires de consommation de SUP. Des analyses génétiquement informatives ont permis, par ailleurs, de montrer que les trajectoires de participation à des JHA et de consommation de SUP sont majoritairement sous contrôle génétique. Finalement, des analyses de régression ont révélé des différences au plan des variables associées de façon prédictive aux trajectoires simples ou mixtes de JHA et de SUP. Ces résultats sont abordés à la lumière des changements dans le DSM-V qui établissent un rapprochement entre les problèmes de JHA et les problèmes de SUP.

RÉSUMÉPartant de données individuelles riches sur les trajectoires de 1 565 individus sortants de bas niveaux scolaires en 1986, nous étudions ici l’effet d’un passage en chômage (ou en inactivité) sur la probabilité de connaître de nouveau du chômage (ou de l’inactivité). Une technique robuste et un traitement original des problèmes de chevauchement nous permet de tester certains effets stylisés sur les trajectoires. Nous soulignons le caractère prédictif du chômage en début de vie active. Nous distinguons également un chômage plutôt d’exclusion en fin de période à opposer au chômage plutôt aléatoire de début de période. Enfin la qualité de l’insertion paraît déterminante dans la persistance du chômage, puisque les « mieux » insérés semblent protégés du chômage répété. Une distinction selon la zone du premier emploi montre des risques de chômage moins forts à la campagne.

Résumé Parce qu'elle constitue l'archétype d'une innovation en train de se faire et que son extension aux facteurs de risque des principales pathologies de l'adulte n'obéit pas encore à une trajectoire claire, la génétique médicale constitue un objet de recherche privilégié pour une approche en sciences sociales visant à dépasser la dialectique mécaniste entre offre et demande des modèles économiques et sociologiques traditionnels. Cet article est consacré plus particulièrement à l'émergence des consultations de génétique en cancérologie, il est articulé autour de quatre champs principaux où sont susceptibles de se nouer des configurations d'acteurs, pour l'instant encore largement indéterminées, mais qui semblent déterminantes pour l'avenir et la portée du développement de cette activité. Le premier est celui des modes d'articulation entre activité clinique d'oncogénétique et recherche biologique " fondamentale ", le deuxième est celui de la frontière entre une activité demeurant restreinte et un éventuel " dépistage " beaucoup plus généralisé de facteurs de risque génétiques en population, frontière dont la délimitation dépendra directement des possibilités d'interventions à visée préventive, le troisième est celui des modes de spécialisation de l'oncologie génétique dans l'ensemble des disciplines médicales préexistantes, et enfin le dernier est celui de l'impact possible de la " médecine prédictive " sur les mécanismes d'assurance collectifs qui président actuellement à la gestion du risque-maladie en France comme au Canada.

L'organisme Eurocontrol prévoit une forte hausse du trafic aérien européen d'ici l'année 2035. Cette hausse de trafic justifie le développement de nouveaux concepts et outils pour pouvoir assurer les services dus aux usagers de l'espace aérien. La prévision de trajectoires d'avion est au coeur de ces évolutions. Parmi ces outils, les outils de détection et résolution de conflits utilisent les trajectoires prédites pour anticiper les pertes de séparation entre avions et proposer des solutions aux contrôleurs aériens. L'horizon de prédiction utilisé pour cette application est de l'ordre de dix à vingt minutes. Parmi les algorithmes réalisant une détection et résolution de conflits, certains sont mis en œuvre au sol, obligeant ainsi les prédictions à être calculées en n'utilisant que les informations disponibles dans les systèmes sols. Dans ces systèmes, la masse des avions ainsi que les profils de vitesse ou de poussée des moteurs ne sont pas connus. Ainsi, le calcul d'une trajectoire prédite avec un modèle physique se fait en utilisant des valeurs de référence pour les paramètres inconnus. Dans ce cadre, nous nous intéressons à la phase de montée pour laquelle ces paramètres influent grandement sur la trajectoire de l'avion. Ce travail s'appuie sur le modèle physique BADA développé et maintenu par Eurocontrol. Ce modèle physique modélise, entre autres, les performances des avions. Il fournit également des valeurs de référence pour les paramètres inconnus comme la masse de l'avion, son profil de vitesse en montée, ou la commande de poussée des moteurs. Ce modèle, largement utilisé dans le monde entier, est particulièrement imprécis pour la phase de montée, car les valeurs réelles de ces paramètres sont parfois très éloignées des valeurs de référence. Dans cette thèse, nous proposons soit d'estimer directement certains paramètres, comme la masse, à partir des points passés de la trajectoire, soit d'utiliser des méthodes d'apprentissage supervisé afin d'apprendre, à partir d'exemples, des modèles prédisant les valeurs des paramètres manquants (masse, loi de poussée, vitesses cibles). Ces différentes méthodes sont testées sur des données radar Mode-C et Mode-S sur plusieurs types d'avions. Les prédictions obtenues avec ces méthodes sont comparées à celles obtenues avec les paramètres de référence. Elles sont également comparées avec les prédictions obtenues par des méthodes de régression prédisant directement l'altitude de l'avion plutôt que les paramètres du modèle physique. Nos méthodes permettent de réduire, suivant le type de l'avion, de 50 % à 85 % par rapport à la méthode BADA de référence, la racine de l'erreur quadratique moyenne sur l'altitude prédite à un horizon de dix minutes.

L'augmentation de la demande de trafic a mis à rude épreuve le système de contrôle de la circulation aérienne et les contrôleurs, d'où la nécessité d'un système novateur et efficace de détection et de résolution des conflits. Dans le cadre de cette thèse, nous nous concentrons sur l'étude des défis de la détection et de la résolution des conflits en utilisant des approches d'apprentissage machine. Nous avons essayé d'apprendre et de prédire les comportements des contrôleurs à partir de données utilisant Random Forest. Nous proposons également une nouvelle approche pour la détection probabiliste des conflits en utilisant le Processus Gaussien Hétéroscédastique comme modèles prédictifs et l'optimisation bayésienne pour l'algorithme de détection probabiliste des conflits. Enfin, nous proposons un agent intelligent artificiel capable de résoudre les conflits, en présence de trafic et d'incertitude. La tâche de résolution de conflit est formulée comme un problème de prise de décision dans un espace d'action vaste et complexe, qui est applicable pour l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement. Notre travail comprend le développement d'un environnement d'apprentissage, la représentation des états des scénarios, la fonction de récompense et l'algorithme d'apprentissage. Les méthodes d'apprentissage machine ont montré leurs avantages et leur potentiel dans la détection et la résolution des conflits. Cependant, d'autres études seraient menées pour améliorer leurs performances, telles que la représentation du réseau de l'espace aérien, l'apprentissage du renforcement multi-agent ou la reconstruction de la stratégie du contrôleur à partir de données
The increasing in traffic demand has strained air traffic control system and controllers which lead to the need of novel and efficient conflict detection and resolution advisory. In the scope of this thesis, we concentrate on studying challenges in conflict detection and resolution by using machine learning approaches. We have attempted to learn and predict controller behaviors from data using Random Forest. We also propose a novel approach for probabilistic conflict detection by using Heteroscedastic Gaussian Process as predictive models and Bayesian Optimization for probabilistic conflict detection algorithm. Finally, we propose an artificial intelligent agent that is capable of resolving conflicts, in the presence of traffic and uncertainty. The conflict resolution task is formulated as a decision-making problem in large and complex action space, which is applicable for employing reinforcement learning algorithm. Our work includes the development of a learning environment, scenario state representation, reward function, and learning algorithm. Machine learning methods have showed their advantages and potential in conflict detection and resolution related challenges. However, more studies would be conducted to improve their performances such as airspace network representation, multi-agent reinforcement learning or controller's strategy reconstruction from data

Cette thèse s’inscrit dans le développement et la conception de fonctions d’aide à la conduite pour les véhicules autonomes de niveau 3 et plus en milieu urbain ou péri urbain. Du fait d’un environnement plus complexe et de trajectoires possibles plus nombreuses et sinueuses, les algorithmes des véhicules autonomes développés pour l’autoroute ne sont pas adaptés pour le milieu urbain. L’objectif de la thèse est de mettre à disposition des méthodes et des réalisations pour permettre au véhicule autonome d’évoluer en milieu urbain. Cette thèse se focalise sur la proposition de solutions pour améliorer le guidage latéral des véhicules autonomes en milieu urbain à travers l’étude de la planification de trajectoire en situation complexe, l’analyse du comportement des usagers et l’amélioration du suivi de ces trajectoires complexes à faibles vitesses. Les solutions proposées doivent fonctionner en temps réel dans les calculateurs des prototypes pour pouvoir ensuite être appliquées sur route ouverte. L’apport de cette thèse est donc autant théorique que pratique.Après une synthèse des fonctions d’aide à la conduite présentes à bord des véhicules et une présentation des moyens d’essais mis à disposition pour la validation des algorithmes proposés, une analyse complète de la dynamique latérale est effectuée dans les domaines temporel et fréquentiel. Cette analyse permet alors la mise en place d’observateurs de la dynamique latérale pour estimer des signaux nécessaires aux fonctions de guidage latéral et dont les grandeurs ne sont pas toujours mesurables, fortement dégradées ou bruitées. La régulation latérale du véhicule autonome se base sur les conclusions apportées par l’analyse de cette dynamique pour proposer une solution de type multirégulateur capable de générer une consigne en angle volant pour suivre une trajectoire latérale quelle que soit la vitesse. La solution est validée tant en simulation que sur prototype pour plusieurs vitesses sur des trajectoires de changement de voie. La suite de la thèse s’intéresse à la génération d’une trajectoire en milieu urbain tenant compte non seulement de l’infrastructure complexe (intersection/rond-point) mais également des comportements des véhicules autour. C’est pourquoi, une analyse des véhicules de l’environnement est menée afin de déterminer leur comportement et leur trajectoire. Cette analyse est essentielle pour la méthode de génération de trajectoire développée dans cette thèse. Cette méthode, basée sur l’algorithme A* et enrichie pour respecter les contraintes géométriques et dynamiques du véhicule, se focalise d’abord dans un environnement statique complexe de type parking ou rond-point. Des points de passage sont intégrés à la méthode afin de générer des trajectoires conformes au code de la route et d’améliorer le temps de calcul. La méthode est ensuite adaptée pour un environnement dynamique où le véhicule est alors capable, sur une route à double sens de circulation, de dépasser un véhicule avec un véhicule arrivant en sens inverse
This thesis is about the design of driving assistance systems for level 3 urban automated driving. Because of a more complex of the environment and a larger set of possible trajectories, the algorithms of highway automated driving are not adapted to urban environment. This thesis objective is to provide methods and algorithms to enable the vehicle to perform automated driving in urban scenarios, focusing on the vehicle lateral guidance and on the path planning. The proposed solutions operate in real-time on board of the automated vehicle prototypes. The contribution of this thesis is as theoretical as practical.After a synthesis of the driving assistance systems available on current cars and a presentation of the prototypes used for the validation of the algorithms developed in the thesis, a complete analysis of the vehicle lateral dynamics is carried out in time and frequency domains. This analysis enables the design of observers of the lateral dynamics in order not only to estimate signals required for the lateral guidance functions but also to increase reliability of available measurements. Based on the conclusions from the analysis of lateral dynamic, a multi-controller solution has been proposed. It enables the computation of a steering wheel input to follow a trajectory at any longitudinal speed. The solution is validated in simulation and on real road traffic for lane change scenarios. Another contribution consist in an analysis on the other vehicles of the environment is conducted in order to identify their behaviors and which maneuver there are performing. This analysis is essential for the path planning function developed in the thesis. This method, based on the A* algorithm and extended to respect geometric and dynamic constraints, firstly focuses on static environment such as a parking lot. Waypoints are added to the method in order to compute trajectories compatible with traffic regulation and improve the computation time. The method is then adapted for dynamic environment where, in the end, the vehicle is able to perform overtaking manoeuvers in a complex environment

La première partie de ce mémoire présente une nouvelle vision de l'estimation de mouvement (EM) dans les séquences vidéo. Nous abordons l'EM à partir de familles d'ondelettes redondantes peu connues et adaptées à différentes transformations, dont, plus particulièrement, la vitesse. Les standards de compression actuels prennent en compte une compression objet mais ne calculent toujours que de simples vecteurs de mouvements de ``blocs''. Nous avons mis en œuvre ces familles d'ondelettes car 1) elles sont construites pour le calcul de paramètres sur plusieurs types de mouvement (rotation, vitesse, accélération). 2) à partir des paramètres de mouvement, nous proposons une approche de l'EM basée sur l'identification des trajectoires des objets. L'approche s'apparente alors à une compression contextuelle, fondée sur une compréhension de la scène. La seconde partie présente deux développements concernant la segmentation non-supervisée dans une approche bayésienne. 1) nous réduisons le temps de segmentation d'une séquence par une mise en oeuvre itérative de la segmentation. Nous montrons l'application à l'EM d'une région segmentée. 2) nous réduisons le temps de segmentation en effectuant la projection de l'image dans le domaine des ondelettes. Ces deux développements sont fondés sur une modélisation de Potts-Markov (PMRF) pour les étiquettes des pixels ou des coefficients d'ondelettes. Ils utilisent un algorithme itératif de type Markov Chain Monte Carlo avec échantillonneur de Gibbs. Enfin, dans l'approche par ondelettes, nous avons développé le modèle de Potts-Markov pour l'adapter aux orientations privilégiées des sous-bandes d'ondelettes
The first part of this thesis presents a new vision of the motion estimation (ME) in video sequences. We investigate motion estimation with redundant wavelet families tuned to different kind of transformations and, in particular, to speed. Today video compression standards are supposed to realize the compression in an object-based approach, but still compute raw motion vectors on “blocks”. We thus implemented these wavelet families because 1) they are built to perform motion parameter quantization on several kinds of motions (rotation, speed, acceleration) and 2) based on the motion parameters, we can propose an approach of the ME through the identification of the objects trajectories. The global approach is then closer to a contextual compression, based on the understanding of the scene. The second part introduces two new developments on unsupervised segmentation in a Bayesian approach. 1) we reduce the computation time of a sequence through an iterative implementation of the segmentation. We show an application with the ME of a segmented region. 2) We reduce the segmentation time by making the projection of the image in the wavelet domain. These two developments are based on a Potts-Markov modelling (PMRF) for the labels of the pixels and of the wavelet coefficients. They use a Markov Chain Monte Carlo iterative algorithm with a Gibbs sampler. We also develop a Potts model in the wavelet domain to tune it to the specific orientations of the wavelet subbands

Les systèmes d'aide à la conduite, en général, et plus particulièrement les systèmes d'aide à l'évitement de collision sont de plus en plus en présents dans les véhicules car ils ont un très fort potentiel de réduction du nombre d'accidents de la circulation.En effet, ces systèmes ont pour rôle d'assister le conducteur, voire de se substituer à lui lorsque la situation de conduite indique un risque de collision important. Cette thèse traite du développement de ces systèmes en abordant quelques problématiques rencontrées.Afin de réagir convenablement, le système a d'abord besoin d'une représentation aussi fidèle que possible de l'environnement du véhicule. La perception est faite au moyen de capteurs extéroceptifs qui permettent de détecter les objets et d'en mesurer divers paramètres selon leur principe de mesure. La fusion des données individuelles des capteurs permet d'obtenir une information globale plus juste, plus certaine et plus variée. Ce travail traite en profondeur des méthodes de suivi d'objets par fusion de données multi-capteur, multimodale au niveau piste. Les approches proposées ont été évaluées puis approuvées grâce à des données de roulage réel et sur des données de conduite simulées.Il est ensuite nécessaire de faire une analyse de la scène perçue au cours du temps afin d'évaluer le risque de collision encouru par le véhicule porteur du système. Cette thèse propose des méthodes de prédiction de trajectoire et de calcul de probabilité de collision, à divers horizons temporels afin de quantifier le risque de collision et d'établir ainsi divers niveaux d'alerte au conducteur. Un simulateur de scénarios automobiles a été utilisé pour valider la cohérence des méthodes d'analyse de scène.Enfin, lorsque le risque de collision atteint un seuil jugé critique, le système doit calculer une trajectoire d'évitement de collision qui sera ensuite automatiquement exécutée. Les principales approches de planification de trajectoires ont été revues et un choix a été fait et motivé en accord avec le contexte de système d'aide à la conduite.

La prédiction de trajectoire des agents avoisinants d'un véhicule autonome est essentielle pour la conduite autonome afin d'effectuer une planification de trajectoire d'une manière efficace. Dans cette thèse, nous abordons la problématique de prédiction de trajectoire d'un véhicule cible dans deux environnements différents ; une autoroute et une zone urbaine (intersection, rond-point, etc.). Dans ce but, nous développons des solutions basées sur l'apprentissage automatique profond en mettant en phase les interactions entre le véhicule cibles et les éléments statiques et dynamiques de la scène. De plus, afin de tenir compte de l'incertitude du futur, nous générons de multiples trajectoires plausibles et la probabilité d'occurrence de chacune. Nous nous assurons également que les trajectoires prédites sont réalistes et conformes à la structure de la scène. Les solutions développées sont évaluées à à l'aide de bases de données de conduite réelles
The trajectory prediction of neighboring agents of an autonomous vehicle is essential for autonomous driving in order to perform trajectory planning in an efficient manner. In this thesis, we tackle the problem of predicting the trajectory of a target vehicle in two different environments; a highway and an urban area (intersection, roundabout, etc.). To this end, we develop solutions based on deep machine learning by phasing the interactions between the target vehicle and the static and dynamic elements of the scene. In addition, in order to take into account the uncertainty of the future, we generate multiple plausible trajectories and the probability of occurrence of each. We also make sure that the predicted trajectories are realistic and conform to the structure of the scene. The solutions developed are evaluated using real driving datasets

Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit concerne les Systèmes Avancés d’Aide à la Conduite (ADAS) qui sont devenus de nos jours un axe de recherche stratégique chez de nombreux constructeurs automobiles. Ce type de systèmes peuvent être considérés comme la première génération de dispositifs de conduite assistée ou semi-autonome et qui ouvrira la voie aux véhicules pleinement autonomes. La première partie de ce manuscrit concerne l’analyse et la commande pour les applications de contrôle de la dynamique latérale du véhicule – autoguidage par suivi de cible et aide au maintien au centre de la voie (LCA). Dans ce cadre, la sécurité joue un rôle clé, mettant en lumière la mise en oeuvre différentes techniques de commande contrainte pour des modèles linéaires à paramètres variants (LPV). La commande prédictive (MPC) et la commande par interpolation (IBC) ont été sélectionnés dans ce travail. De plus, la conception d’un système de commande robuste qui assure un comportement correct malgré la variation des paramètres du système ou la présence d’incertitudes est une caractéristique critique. Les outils de la théorie de l’invariance positive robuste (RPI) sont pris en considération pour la conception de stratégies de commande robustes LPV par rapport aux larges variations de la vitesse véhicule et aux changements de courbure de la route. Le second axe de cette thèse est la planification optimale de trajectoire pour les manouvres de dépassement et de changement de voie sur autoroute, avec réduction des risques de collision. Pour atteindre cet objectif, la description exhaustive des scénarios possible est présentée, permettant de formuler un problème d’optimisation qui maximise le confort du conducteur et assure la satisfaction des contraintes du système
The thesis work contained in this manuscript is dedicated to the Advanced Driving Assistance Systems, which has become nowadays a strategic research line in many car companies. This kind of systems can be seen as a first generation of assisted or semi-autonomous driving, that will set the way to fully automated vehicles. The first part focuses on the analysis and control of lateral dynamics control applications - Autosteer by target tracking and the Lane Centering Assistance System (LCA). In this framework, safety plays a key role, bringing into focus the application of different constrained control techniques for linear parametervarying (LPV) models. Model Predictive Control (MPC) and Interpolation Based Control (IBC) have been the selected ones in the present work. In addition, it is a critical feature to design robust control systems that ensure a correct behavior under system's variation of parameters or in the presence of uncertainty. Robust Positive Invariance (RPI) theory tools are considered to design robust LPV control strategies with respect to large vehicle speed variations and curvature of the road changes. The second axis of this thesis is the optimization-based trajectory planning for overtaking and lane change in highways with anti-collision enhancements. To achieve this goal, an exhaustive description of the possible scenarios that may arise is presented, allowing to formulate an optimization problem which maximizes passenger comfort and ensures system constraints' satisfaction

La poursuite du rythme d’augmentation de l’espérance de vie des générations issue du baby-boom dans les pays développés serait souvent accompagnée de limitations fonctionnelles, d’incapacité, de plus en plus observées dans la population gériatrique. L'objectif général de cette thèse était de contribuer à la connaissance de l’évolution de l’autonomie fonctionnelle des personnes âgées dans une population hétérogène. Il s’agissait dans un premier temps d'identifier des groupes homogènes dans une population hétérogène de personnes âgées suivant la même trajectoire d'autonomie fonctionnelle sur une période de deux ans, ainsi que des facteurs prédictifs potentiels. Dans un second temps, d’analyser les conséquences cliniques des trajectoires et la survie des patients sur la même période d’observation. Le SMAF (Système de Mesure de l’Autonomie Fonctionnelle) et les échelles ADL (Activities of Daily Living) ont été employés comme indicateurs d’évaluation de l’autonomie. Dans ce contexte, des données de 221 patients issues de la cohorte UPSAV (Unité de Prévention, de Suivi et d’Analyse du Vieillissement) ont été exploitées. Nous avons employé trois méthodes d’analyse de trajectoires dont le GBTM (Group-Based Trajectory Modeling), k-means et classification ascendante hiérarchique. Les résultats ont révélé trois trajectoires distinctes d’autonomie fonctionnelle : stable, stable pendant un temps puis détériorée, continuellement altérée. Les facteurs prédictifs des trajectoires obtenus à l’aide de la régression logistique sont des critères socio-démographiques, médicaux et biologiques. Les personnes âgées affectées à la trajectoire de perte d’autonomie (trajectoire continuellement altérée) ont montré de fortes proportions de chutes dommageables. A partir d’un modèle de Cox, les troubles neurocognitifs, l’insuffisance cardiaque, la perte de poids involontaire et l’alcool ont été révélés comme facteurs prédictifs de la survenue du décès. On conclut de ces travaux que l’analyse longitudinale sur deux ans de suivi a permis de trouver des sous-groupes homogènes de personnes âgées en termes d’évolution de l’indépendance fonctionnelle. Quel que soit le niveau d’autonomie, la prévention de l’UPSAV devient utile même si le niveau d’utilité n’est pas le même. La prévention et le dépistage de la perte d’autonomie de la personne âgée suivie sur son lieu de vie doivent être anticipés afin de retarder la dégradation et maintenir l’autonomie à domicile. Des analyses ultérieures devraient s’intéresser à l’exploration de plus larges cohortes de personnes âgées pour confirmer et généraliser notre travail
The increase in life expectancy of baby boom generations in developed countries would often be accompanied by functional limitations, disability, increasingly observed in the geriatric population. The general objective of this thesis was to contribute to the knowledge of the evolution of the functional independence of older people in a heterogeneous population. First, it was to identify homogeneous groups in a heterogeneous population of elderly people following the same functional independence trajectory over a two-year period, and potential predictive factors. Second, it was to analyze the clinical consequences of trajectories and patient survival over the same observation period. The SMAF (Système de Mesure de l'Autonomie Fonctionnelle) and ADL (Activities of Daily Living) scales were used as indicators for measuring independence. Analysis were performed from a sample of 221 patients of UPSAV (Unit for Prevention, Monitoring and Analysis of Aging) cohort. We used three methods including trajectory analysis including GBTM (Group-Based Trajectory Modeling), k-means and ascending hierarchical classification. The results suggest three distinct trajectories of functional independence: stable, stable then decline, continuously decline. The predictors of trajectories obtained using logistic regression are socio-demographic, medical and biological criteria. Patients assigned to the loss of independence trajectory (continuously altered trajectory) reported high proportions of injurious falls. Based on a Cox model, neurocognitive disorders, heart failure, involuntary weight loss and alcohol were revealed as predictors of death. We conclude from this work that the two-year longitudinal analysis identified homogeneous subgroups of elderly people in terms of changes in functional independence. The prevention of UPSAV becomes a useful even if the utility level is not the same. Prevention and screening of the loss of independence of the elderly person followed at home must be anticipated in order to delay the deterioration and to maintaining the autonomy. Future analyses should focus on exploring large cohorts of older people to confirm and generalize our research

La problématique traitée dans cette thèse concerne la commande et l'équilibre des robots humanoïdes disposant d'une base mobile à roues omnidirectionnelles. Les méthodes développées visent à atteindre de hautes performances dynamiques pour ce type de robot, tout en assurant stabilité et équilibre. Les robots humanoïdes ont en général un centre de masse relativement haut en comparaison avec leur surface de contact avec le sol. Ainsi, la moindre accélération des corps du robot induit une large variation de la répartition des forces de contact avec le sol. Si celles-ci ne sont pas correctement contrôlées, alors le robot peut tomber. De plus, le robot disposant d'une base mobile à roues, une perturbation peut l'amener aisément à basculer sur deux roues. Enfin, un intérêt particulier a été apporté à la réalisation d'une commande temps-réel implémentée sur le système embarqué du robot. Cela implique principalement des contraintes concernant le temps de calcul de la loi de commande. Afin de répondre à ces problèmes, deux modèles linéaires du robot ont été réalisés. Le premier permet de modéliser la dynamique du robot lorsque celui-ci possède toutes ses roues en contact avec le sol. Le second permet de modéliser la dynamique du robot lorsque celui-ci bascule sur deux de ses roues. Ces modèles ont été réalisés en prenant en compte la répartition massique du robot. Ainsi, il a été judicieux de le modéliser comme un système à deux masses ponctuelles, pouvant se déplacer sur un plan parallèle au sol. La première correspond au centre de masse de la base mobile, la seconde à celui du reste du robot. Ces modèles sont ensuite utilisés au sein de deux commandes prédictives, permettant de prendre en compte à chaque instant les contraintes dynamiques ainsi que le comportement du robot dans le futur. La première commande permet de contrôler les déplacements du robot lorsque celui-ci possède toutes ses roues en contact avec le sol, lui assurant de ne pas basculer. La seconde permet au robot de se rattraper d'une situation où une perturbation l'amène à basculer, afin de ramener toutes ses roues en contact avec le sol. Aussi, un superviseur disposant d'une machine à état à été réalisé afin de définir quelle loi de commande doit être exécutée à chaque instant. Ce superviseur utilise les capteurs disponibles sur le robot afin d'observer son état de basculement. Enfin, afin de valider expérimentalement le résultat des développements de cette thèse, une série d'expériences a été présentée, mettant en évidence les différents aspects de la loi de commande. Notamment, des essais ont été réalisés concernant le suivi de trajectoires non physiquement réalisables, le rejet de perturbations appliqués à la base mobile, la stabilisation du robot lors de son basculement, ainsi que la compensation de variations de l'inclinaison du sol
The problem of this thesis concerns the control of the movements and the equilibrium of humanoid robots that have a mobile base with omnidirectionnal wheels. The developed methods aim to reach high dynamical performances for this type of robot, while ensuring it stability and equilibrium. Humanoid robots have generally a center of mass relatively high compared to its contact surface with the ground. Therefore, the slightest acceleration of the robot bodies induces a large variation of the distribution of the contact forces with the ground. If they are not properly controlled, the robot can fall. Moreover, the robot having a mobile base with wheels, a disturbance can easily bring it to tilt on two wheels. Finally, a specific interest have been provided about the realisation of a real time controler implemented on the embedded system of the robot. This implies some constraints about the computationnal time of the control law. In order to answer these problems, two linear models of the robot have been developed. The first allows to modelize the dynamics of the robot when it has all of its wheels in contact with the ground. The second allows to modelize the dynamics of the robot when it tilts on two of its wheels. These models have been developed by taking into account the mass distribution of the robot. These models have been subsequently used in two predictive control laws, allowing to take into account at every instant the dynamical constraints as weel as the future behavior of the robot. The first allows to control the movements of the robot when it has all of its wheels in contact with the ground, preventing it for tilting. The second allows the robot to recover itself in a situation when a disturbance bring it to tilt, in order to bring back all of its wheels in contact with the ground. Also, a supervisor that has a state machine has been made in order to define which control law has to be executed at each instant. This supervisor uses the available sensors on the robot in order to observe its tilt state. Finally, in order to validate experimentally the results of the developments of this thesis, a series of experiments has been presented, demonstrating some aspects of the control law. In particular, some tests have been made concerning the tracking of non physically feasible trajectories, the reject of disturbances applied on the mobile base, the stabilisation of the robot during its tilt, and the compensation of the variations of the ground inclination

L'étendue des mouvements que les robots humanoïdes peuvent réaliser est fortement limitée par des contraintes dynamiques. Une loi de commande qui ne prend pas en compte ses res- trictions, d'une manière ou autre, ne va pas réussir d'éviter une chute. La Commande Prédictive est capable de considérer les contraintes sur l'état et le contrôle de manière explicite, ce qui la rend particulièrement appropriée pour le contrôle des mouvements des robots marcheurs.Nous commençons par dévoiler la structure spécifique de ces contraintes, démontrant notamment l'importance des appuis au sol. Nous développons ensuite une condition suffisante pour l'évitement d'une chute et nous proposons une loi de commande prédictive qui y réponde. Cette formulation nous sert ensuite pour la conception des contrôleurs pratiques, capables d'un contrôle plus efficace et plus robuste des robots marcheurs humanoïdes.

Les contributions apportées dans le chapitre sont les suivantes. Premièrement, nous proposons un modèle statistique associé à un champ aléatoire rose fractionnaire afin de caractériser le mur de l'oeil du cyclone et la rugosité de l'oeil (modélisation de texture). Deuxièmement, nous proposons une méthode d'estimation du paramètre de ce modèle de champ fractionnaire rose et de détection de la position spatiale de l'oeil du cyclone. La détection de l'oeil est effectuée par trame d'image, en recherchant la région présentant le plus petit paramètre fractal sous la contrainte que cette region soit entouré par des régions associées à des paramètres d'intensité fractale maximum (mur de l'oeil). Un suivi de l'oeil est aussi proposé sur la base de la méthode de détection de l'oeil, en se focalisant sur une recherche de fenêtre plus serrée et en détectant la position future de l'oeil. Nous construisons une suite chronologique de paramètres associés à chaque position spatiale géoréférencée et décrivons cette suite comme un processus autorégressif à moyenne mobile et intégration fractionnaire (ARFIMA). Le modèle ARFIMA capture les variations statistiques tant à long terme qu'à court terme du processus aléatoire d'intensité fractale du cyclone. L'ouragan Isaac est utilisé comme étude de cas.

Grâce à la collecte de données nous permettant de relier les trajectoires éducatives des individus à différentes mesures de compétences, nous étudions les déterminants des choix de filières au Québec et dans le reste du Canada et en particulier, le rôle des compétences cognitives et non-cognitives. Nous évaluons l’impact des études en Sciences, Technologie, Ingénierie, et Mathématiques (STIM) ainsi que l’effet des facteurs cognitifs et non-cognitifs sur un grand nombre de mesures de performance sur le marché du travail. Nos résultats indiquent que les performances individuelles dans le test EIACA (semblable au test PISA) n’ont pratiquement aucun pouvoir prédictif sur la probabilité de compléter un programme scientifique mais jouent un rôle déterminant sur les salaires à 30 ans. La fréquentation d’un programme STIM est principalement expliquée par la compétence académique en mathématiques mesurée par les notes obtenues à l'âge de 18 ans. Le second déterminant le plus important est de loin le facteur non-cognitif mesurant le degré de motivation pendant les études. Toutes choses égales par ailleurs (à compétences égales), les Ontariens ont une probabilité d’obtenir un diplôme STIM plus élevée que les Québécois.