La conduite nécessite un traitement constant de l'information visuelle environnante. Le vieillissement engendre des modifications du système visuel et cognitif qui pourrait affecter la recherche d'information visuelle en conduite. L'objectif de ce projet de maîtrise était donc d'évaluer les comportements de recherche visuelle de conducteurs âgés dans différentes situations de conduite simulée. Dix conducteurs âgés (65 à 75 ans) et 10 conducteurs jeunes (20 à 31 ans) ont conduit un scénario comprenant des sections de conduite rurale et urbaine. Comparativement aux conducteurs jeunes, les conducteurs âgés ont montré une amplitude horizontale plus petite et une variabilité des amplitudes moins grande entre les fixations. De plus, les conducteurs âgés ont montré un plus petit nombre de fixations par seconde pour les contextes de conduite plus complexes qui ont été analysés (par exemple, la conduite sur route droite vs manœuvres de dépassement). 11 importe de déterminer si ce champ visuel diminué amène à une omission de traitement d'informations importantes pour la conduite.

Ce mémoire présente les étapes qui ont mené à la conception et l'implémentation d'un accélérateur matériel d'un réseau de neurones qui sera chargé de la modélisation d'un environnement virtuel dans un simulateur de type "Hardware-in-the-Loop" (HIL). Ce module aura pour but d'offrir un environnement crédible à l'unité de contrôle électronique (ECU) testée sous la forme des signaux d'entrée requis par celle-ci. Cette crédibilité devra être reflétée autant au niveau de l'intégrité des prédictions qu'à celui de la latence de réponse aux actions de l'ECU. Ainsi, le modèle d'apprentissage machine sélectionné devra avoir une charge de calcul relativement légère à l'inférence. Puisque le système désiré devra posséder un haut niveau de portabilité et de réutilisabilité pour permettre l'intégration de différents ECU, le modèle devra être entraînable avec une quantité de données limitée. Suivant ces critères et restrictions, plusieurs architectures de réseaux de neurones furent initialement sélectionnées selon leur succès dans la littérature dans des contextes similaires à celui présenté. Les réseaux de type LSTM, GRU, TCN et NARX furent évalués et comparés sur une tâche de régression de séquences nécessitant la génération de signaux représentant les dynamiques d'un véhicule en freinage équipé d'un système ABS. Le modèle TCN fut capable de démontrer les meilleurs résultats sur la tâche en question comparativement aux autres réseaux. Une technique de régularisation utilisant la différentiation numérique des prédictions fut conçue et appliquée à l'entraînement du modèle afin de promouvoir la génération de signaux plus crédibles. Le réseau TCN fut finalement implémenté sur un accélérateur matériel utilisant les technologies FPGA afin de minimiser la latence des prédictions dans le système HIL. Le produit final permet d'offrir une prédiction du prochain état de l'environnement virtuel après 4.45 μs de latence. Cette valeur ne représente que l'inférence du modèle et omet la latence de communication et de conversion des signaux entre le module de prédiction et l'ECU testé. / This thesis presents the design and implementation of a hardware accelerator for a neural network that will be responsible for modeling a virtual environment in a Hardwarein- the-Loop simulator (HIL). This module aims to provide a credible environment to the electronic control unit (ECU) under test in the form of the input signals required by it. This credibility is reflected both in the integrity of the predictions and in the response latency to ECU actions. Thus, the selected machine learning model has a relatively light computational load at inference. Since the desired system possesses a high level of portability and reusability to allow the integration of different ECUs, the model remains trainable with limited data. Following these criteria and restrictions, several neural network architectures were initially selected according to their success in the literature in contexts similar to the one presented. LSTM, GRU, TCN and NARX architectures were evaluated and compared on a sequence regression task requiring generating signals representing the dynamics of a braking vehicle equipped with an ABS. The TCN model demonstrated the best results on the task in question compared to the other networks. A regularization technique using numerical differentiation of predictions was designed and applied to model training to promote the generation of more believable signals. The TCN network was finally implemented on a hardware accelerator using FPGA technologies to minimize the latency of the predictions in the HIL system. The final product makes it possible to offer a prediction of the next state of the virtual environment after 4.45 μs of latency. This value only represents the model inference and omits the communication and signal conversion latency between the prediction module and the ECU under test.

La conduite automobile est une activité marquée par de nombreuses différences de sexe, notamment en termes de comportements et d’accidentologie. Ce travail cherche à comprendre le rôle des stéréotypes de sexe spécifiques à la conduite automobile (SSACA) dans l’explication de ces différences. L’objectif des recherches est ainsi d’analyser l’effet des SSACA sur les comportements autorapportés et effectifs reliés à la tâche de conduite, en prenant en compte les facteurs psychosociaux susceptibles d’influencer cet effet, et en étudiant l’effet du contexte sur ces relations grâce à l’effet de menace du stéréotype. Cette thèse montre ainsi que l’adhésion aux SSACA influence les comportements de conduite déclarés puisque, par exemple, quel que soit le sexe de l’individu, l’adhésion aux SSACA liés à un groupe de sexe est liée à une déclaration plus importante des comportements de conduite typiques de ce groupe. De plus, elle met en évidence que le facteur protecteur des comportements de violations est, chez les hommes, l’adoption des valeurs féminines et, chez les femmes, le sentiment de compétence en conduite. Enfin, cette thèse montre que ces SSACA entrent également en jeu dans les comportements effectifs lorsqu’il s’agit de réaliser une tâche en relation avec la conduite, mais que leurs effets sont différents en fonction de la consigne (menaçante ou non) et de la tâche à réaliser. Ce travail montre donc que les différents comportements de conduite ne sont pas seulement dus à des différences de capacités naturelles entre les sexes, mais qu’ils peuvent aussi s’expliquer par les croyances culturelles socialement construites relatives aux différences de sexe dans la conduite. / The activity of driving is marked by numerous sex differences, especially with regard to behaviour and road accidents. The present doctoral research aims at understanding the role of sex stereotypes specific to driving in explaining these differences. Therefore, the objective of the research work is to analyse the impact of sex stereotypes associated with driving (SSAD) on self-reported or actual behaviour on a task relating to driving. The analysis will take into account the psycho-social factors likely to influence this impact, and will also study the impact of the context on those relationships due to the deterrent effect of the stereotype. This doctoral work thus shows that adherence to SSAD has an impact on self-reported driving behaviour; for example, whatever the sex, adherence to SSAD associated to sex is linked to more frequent reporting of typical driving behaviour for this sex. Moreover, the research highlights the fact that the protective factor of violation behaviour is, among men, the adoption of feminine values, and, among women, a sense of competence as a driver. Finally, this research work shows that those stereotypes come into play in actual behaviour when it comes down to carrynig out a task relating to driving, but that the effects are different depending on the instructions (whether threatening or not) and the tasks to be carried out. As a conclusion, this doctoral research indicates that the different driving behaviours are not only due to differences in sex natural abilities, but they can also be explained by socially constructed cultural beliefs relating to driving sex differences.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse se propose de situer dans le cadre du paradigme instrumental un ensemble d'études dans le domaine de la conception des artefacts embarqués pour l'automobile. L'objectif est de retrouver, dans la diversité apparente des systèmes embarqués (dits d' «aides à la conduite», de «confort», de «communication» ...) des invariants de conception susceptibles d'orienter en amont certains choix dimensionnants. <br /><br />Dans la perpective de répondre à cet objectif, le modèle instrumental propose une analyse des liens entre les trois pôles Sujet-Instrument-Objet de la situation. Sur cette base nous avons développé un modèle opératif qui met en miroir une face dite «psychologique» non directement observable, mais explicitable, et une face « comportementale » plus directement observable. L'acte instrumental se comprenant comme une articulation entre ces deux faces du même modèle.<br /><br />La première partie porte sur des artefacts de guidage. Plusieurs modalités sont comparées: Utilisation d'une carte papier, Copilotage humain, Guidage par différentes versions d'un système computationnel.<br />Les résultats indiquent que par rapport à l'usage de la carte papier, et contrairement aux hypothèses de départ, le guidage avec le système n'augmente pas les performances navigationelles du conducteur, mais diminue significativement le nombre de «situations accidentogènes» rencontrées .<br />Par ailleurs les résultats montrent aussi que dans les cas où il existe une incohérence, du point de vue du conducteur, entre les prescriptions transmises par le système et ce qu'il perçoit directement de l'environnement routier, des stratégies efficaces de régulation de l'activité sont mises en place.<br />L'application du cadre instrumental a permis d'interpréter ces résultats en termes de schèmes de gestion des compromis de l'action. Ce compromis s'est réalisé entre «prise de risque» et «performance».<br /><br />La deuxième partie élargit cette approche à l'analyse de cas d' artefacts diversifiés (commandes sur les ouvrants, sur les essuies vitres ...). Les situations analysées proviennent alors plus souvent d'entretiens relatifs à des situations d'usage d'équipements existant plutôt qu'à partir d'expérimentations ad hoc comme dans la première partie. <br />L'analyse de la réussite ou non de la conception se fait en terme de concordance entre les deux faces, psychologique et comportementale, du modèle : c'est à dire entre ce qui est attendu et ce qui est obtenu par le sujet au cours de l'activité instrumentée.<br /><br />Une recherche d'opérationnalisation a ensuite été réalisée en montrant d'une part comment l'analyse de certaines situations d'usage pouvait être généralisée pour servir à la conception d'autres artefacts qui par certains traits caractéristiques pouvaient s'apparenter à la situation étudiée, et d'autre part, par l'établissement d'une correspondance entre des critères de conception et le modèle de l'activité proposé.<br /><br />De cette recherche transparaissent deux éléments :<br />- L'analyse à partir du modèle instrumental permet bien d'identifier des invariants de conception, généralisables à une classe donnée d'artefacts.<br />- Pour cette recherche d'invariants, il peut exister une alternative à la mise en place d'expérimentations sur des prototypes ad hoc du système en cours de conception : l'analyse à partir d'entretiens sur des situations d'usage de systèmes existants.

La pression temporelle est souvent considérée comme une caractéristique majeure des sociétés modernes mais, paradoxalement, elle a été assez peu étudiée en situations écologiques et, notamment, dans le cadre de la conduite automobile. Cette dernière est souvent désignée comme une tâche secondaire qui se révèle pourtant centrale dans la réalisation de différentes activités professionnelles. Ce travail de thèse centré sur la pression temporelle au volant est exploratoire et s'appuie sur différentes approches : questionnaires, entretiens, enquêtes de terrain, suivi d'activité, et expérimentations en laboratoire. Nos données corroborent l'idée selon laquelle la pression temporelle a des effets délétères sur le comportement routier. Nous montrons également qu'elle peut être source d'émotions négatives mais, chez certains conducteurs, elle ne dégrade pas voire amplifie les émotions positives, en particulier le plaisir de conduire. Les effets de la pression temporelle sur l'impatience et sur l'empathie sont également abordés. Enfin, nos données montrent aussi que la pression temporelle modifie, au moins en partie, les estimations de vitesses et la perception du temps. Nous concluons de ce travail que la pression temporelle est de nature subjective et qu'elle possède une composante cognitive et une composante émotionnelle.

Le dépassement des limitations de vitesse est l'une des causes majeures des accidents de la route, qui pourraient être réduits par l'utilisation de système robuste de détection des limitations de vitesse pouvant continuellement informer le conducteur de la bonne limitation imposée. Les travaux présentés dans ce document portent sur la réalisation d'un tel système basé sur une détection visuelle des panneaux de limitation de vitesse. Afin de rendre le système robuste, il est nécessaire de fusionner les résultats de ces détections avec les informations d'autres capteurs pour interpréter les résultats issus de la détection visuelle. C'est ainsi qu'a été entre autre spécialement développé un capteur cartographique permettant d'avoir une vision plus large sur l'horizon électronique du véhicule, ainsi qu'un système détection des lignes de marquage au sol pour analyser les changements de voie. Le processus de fusion mis en place traitant ces diverses sources d'information est fondé sur des modèles à base de règles permettant de s'affranchir des problèmes inhérents aux processus de fusion probabilistes pouvant parfois mener à des situations de doute mettant le système global en faute. Ces travaux sont le fruit d'une collaboration avec un industriel et le prototype développé a été validé expérimentalement sur route. Un outil de vérité terrain a été spécialement développé pour quantifier les résultats. Le système montre d'excellents résultats en détection et reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse ainsi que dans la clarification de situations complexes.

La perception de l'environnement constitue un prérequis fondamental pour l'extension des systèmes d'assistance actuels aux situations complexes de conduite induites par le milieu urbain. En particulier, le nombre et la dynamique des acteurs de la circulation rendent la poursuite multicible peu fiable, et par conséquent le contrôle du véhicule impossible. Cette thèse présente une représentation alternative de l'environnement du véhicule, qui évite les prises de décision prématurées de la poursuite multicible. Nous utilisons pour cela les grilles d'occupation de manière originale. En particulier ces grilles portent sur l'espace d'état des acteurs de la circulation (position et vitesse relative au véhicule), et sont égocentrées. L'absence de notion d'objet en tant que tel dans les grilles d'occupation permet de contourner les difficultés de la poursuite multi-objet. Un filtrage temporel inspiré des filtres bayésiens est également ajouté à l'estimation des grilles pour prendre en compte la dynamique de la scène. Le document illustre de manière incrémentale les qualités de notre représentation sur de nombreux exemples. Nous commençons par illustrer l'estimation statique de grille, lorsqu'un puis plusieurs capteurs fournissent une unique puis plusieurs observations. Par statique, nous entendons sans prise en compte de la dynamique temporelle de la scène. L'estimation dynamique est ensuite illustrée en suivant la même progression. Enfin, l'intérêt de cette représentation dans le contexte automobile est montrée par l'implémentation d'un algorithme d'évitement de collisions sur le Cycab. Le contrôle du Cycab est alors effectué sans qu'aucune décision sur les objets n'ait été prise.

Comprendre la genèse d'une situation de conduite requiert d'analyser les choixfaits par le conducteur au volant de son véhicule pendant l'activité de conduite, dans sacomplexité naturelle et dans sa dynamique située. Le LESCOT a développé le modèleCOSMODRIVE, fournissant un cadre conceptuel pour la simulation cognitive de l'activitéde conduite automobile. Pour exploiter ce modèle en simulation, il est nécessairede produire les connaissances liées à la situation de conduite sous forme d'un automatepar exemple. La conception d'un tel automate nécessite d'une part de disposer de donnéesissues de la conduite réelle, enregistrées sur un véhicule instrumenté et d'autrepart d'une expertise humaine pour les interpréter.Pour accompagner ce processus d'ingénierie des connaissances issues de l'analysed'activité, ce travail de thèse propose une méthode de découverte interactive deconnaissances à partir de traces d'activité. Les données de conduite automobile sontconsidérées comme des M-Traces, associant une sémantique explicite aux données,exploitées en tant que connaissances dans un Système à Base de Traces (SBT). Le SBTpermet de filtrer, transformer, reformuler et abstraire les séquences qui serviront à alimenterla synthèse de modèles automates de l'activité de conduite. Nous reprenons destechniques de fouille de workflow permettant de construire des automates (réseaux dePetri) à partir de logs. Ces techniques nécessitent des données complètes ou statistiquementreprésentatives. Or les données collectées à bord d'un véhicule en situationde conduite sont par nature des cas uniques, puisqu'aucune situation ne sera jamaisreproductible à l'identique, certaines situations particulièrement intéressantes pouvanten outre être très rarement observées. La gageure est alors de procéder à une forme degénéralisation sous la forme de modèle, à partir d'un nombre de cas limités, mais jugéspertinents, représentatifs, ou particulièrement révélateurs par des experts du domaine.Pour compléter la modélisation de telles situations, nous proposons donc de rendreinteractifs les algorithmes de synthèse de réseau de Petri à partir de traces, afin depermettre à des experts-analystes de guider ces algorithmes et de favoriser ainsi la découvertede connaissances pertinentes pour leur domaine d'expertise. Nous montreronscomment rendre interactifs l'algorithme α et l'algorithme α+ et comment généralisercette approche à d'autres algorithmes.Nous montrons comment l'utilisation d'un SBT et de la découverte interactived'automates impacte le cycle général de découverte de connaissances. Une méthodologieest proposée pour construire des modèles automates de l'activité de conduiteautomobile.Une étude de cas illustre la méthodologie en partant de données réelles de conduiteet en allant jusqu'à la construction de modèles avec un prototype logiciel développédans le cadre de cette thèse

La conduite automobile est une activité importante pour une grande proportion de la population. Des études épidémiologiques ont démontré que la conduite dans des contextes difficiles, comme franchir une intersection, céder le passage ou se joindre au trafic, pose un défi aux conducteurs âgés. Ces tâches cognitives impliquent toutes des comportements céphalo-oculaires complexes de même que des actions de recherche visuelle. L'objet de cette maitrise effectuée dans le cadre du réseau d'excellence Auto21, est de développer un outil permettant d'analyser le comportement céphalo-occulaire du conducteur en temps réel dans un environnement sécuritaire. Le système exploite la vision artificielle pour estimer en tout temps la pose (position et orientation) de la tête du sujet dans un simulateur de conduite automobile. Le conducteur dans le simulateur observe la route grâce à un écran de réalité virtuelle. Ce dernier est filmé par 3 caméras calibrées et synchronisées à 30 images par secondes. Le système calcule la pose de sa tête en temps réel en utilisant une méthode basée sur une détection de blobs combinée à une validation par matching stéréo. Pour estimer la pose de la tête, le système recherche la position des yeux et du nez dans chaque image et reconstruit un plan à partir de ces trois points par triangulation. Ce plan permet d'estimer la pose de la tête du conducteur. Cette maitrise a débuté en septembre 2007 et s'est terminée en mai 2009. Elle vise à poursuivre le travail qui avait été réalisé par Frederic Ntawiniga sur le même sujet. Ce travail a consisté en une étude des méthodes existantes pour détecter et suivre un visage en temps réel. Elle s'est poursuivie par une optimisation des conditions d'acquisition des images dans le système afin de faciliter les traitements subséquents, et s'est terminée par l'implémentation d'un nouvel algorithme visant à améliorer la précision et la robustesse de l'estimation de la pose de la tête du conducteur.