MADISON (partenariat industriel)

MAchine learning for DIscomfort ONline detection while driving

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de valider l’algorithme de détection d’un inconfort cognitif ressenti lors de la conduite automobile développé dans le cadre du projet DISCO+ et un brevet a été déposé en 2017 (référence PTC/EP2016/067325). Il s’agit ici de continuer les investigations afin de l’améliorer. En effet, lors du projet DISCO+, le protocole qui a servi à son élaboration ne présentait que des situations de conduite sur routes départementales. L’objectif de cette recherche est de tester et améliorer les résultats en ajoutant des situations urbaines afin de compléter les données obtenues dans le cadre du projet DISCO+. Ces nouvelles données permettront d’apporter de nouveaux exemples afin d’améliorer l’apprentissage automatique de détection de l’inconfort en conduite.

Coordination : IFSTTAR/TS2/LESCOT (Christophe JALLAIS)

Partenaires : TME (Toyota Motor Europe)

Dates : 20 Février 2018 - 15 Novembre 2019

Financeur du projet : TME (Toyota Motor Europe)

Implication du Laboratoire :

  • État de l’art, mise en place méthodologique
  • Passation des études
  • Traitement et analyses des résultats
  • Valorisation

Personnes impliquées au LESCOT : Christophe Jallais, Alexandra Fort, Fabien Moreau, Antonio Hidalgo Munoz, Nathalie Redoute

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