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Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services / Mingyue Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 2 (February 2023)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 37 n° 2 (February 2023) . - pp 380 - 402 Titre : Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services Type de document : Article/Communication Auteurs : Mingyue Xu, Auteur ; Peng Yue, Auteur ; Fan Yu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 380 - 402 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] autopartage [Termes IGN] Chine [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] interaction humain-espace [Termes IGN] modèle de Markov [Termes IGN] système d'information urbain [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] taxi [Termes IGN] transmission de données [Termes IGN] zone d'activité économique Résumé : (auteur) The popularity of ride-hailing platforms has significantly improved travel efficiency by providing convenient and personalized transportation services. Designing an effective ride-hailing service generally needs to address two tasks: order matching that assigns orders to available vehicles and proactive vehicle repositioning that deploys idle vehicles to potentially high-demand regions. Recent studies have intensively utilized deep reinforcement learning to solve the two tasks by learning an optimal dispatching strategy. However, most of them generate actions for the two tasks independently, neglecting the interactions between the two tasks and the communications among multiple drivers. To this end, this paper provides an approach based on multi-agent deep reinforcement learning where the two tasks are modeled as a unified Markov decision process, and the colossal state space and competition among drivers are addressed. Additionally, a modifiable agent-specific state representation is proposed to facilitate knowledge transferring and improve computing efficiency. We evaluate our approach on a public taxi order dataset collected in Chengdu, China, where a variable number of simulated vehicles are tested. Experimental results show that our approach outperforms seven existing baselines, reducing passenger rejection rate, driver idle time and improving total driver income. Numéro de notice : A2023-058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2119477 Date de publication en ligne : 07/09/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2119477 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102396 [article]

Raw GIS to 3D road modeling for real-time traffic simulation / Yacine Amara in The Visual Computer, vol 38 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inThe Visual Computer > vol 38 n° 1 (January 2022) . - pp 239 - 256 Titre : Raw GIS to 3D road modeling for real-time traffic simulation Type de document : Article/Communication Auteurs : Yacine Amara, Auteur ; Abdenour Amamra, Auteur ; Salim Khemis, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 239 - 256 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] comportement [Termes IGN] graphe topologique [Termes IGN] intersection spatiale [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] navigation virtuelle [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] trafic routier [Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial) Résumé : (auteur) In this work, we propose a new approach to road modeling and 3D traffic simulation. Based on the raw geographic information system (GIS) data laid out as sparse polylines with attributes, we compute a more adequate functional description for real-time simulation of on-road vehicle animation. The proposed approach begins with a filtering/subdivision module where the raw polylines are transformed into a graph of functional road segments as arcs and the nodes as intersections. Then, the vehicle speed profile is computed based on its dynamics, its neighborhood and the curvature profile of the road. Afterward, a multi-agent system is proposed in order to handle a large number of simulated vehicle/driver couples. Finally, we deploy a 3D rendering engine to display the computed 3D simulation on screen. The resulting model satisfies most of the real road features for traffic simulation including road interchanges, roundabouts, intersections, lanes, etc. More importantly, the simulated driving qualitatively mimics the real behavior of the drivers/vehicles on the road as can be seen in the accompanying video (RTSP video). We also validate our findings with a technical assessment based on macroscopic and microscopic traffic simulation metrics in several road traffic scenarios. Numéro de notice : A2022-160 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-020-02013-1 Date de publication en ligne : 01/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-020-02013-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99777 [article]

Apport de l’intelligence artificielle au domaine des villes intelligentes : application à l’assistance des déplacements des personnes à mobilité réduite / Nathan Aky (2022)  

Public Titre : Apport de l’intelligence artificielle au domaine des villes intelligentes : application à l’assistance des déplacements des personnes à mobilité réduite Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nathan Aky, Auteur ; Rémy Courdier, Directeur de thèse ; Sylvain Giroux, Directeur de thèse ; Denis Payet, Directeur de thèse Editeur : Saint Denis : Université de la Réunion Année de publication : 2022 Autre Editeur : Sherbrooke [Canada] : Université de Sherbrooke Importance : 142 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l’Université de la Réunion, Spécialité Informatique/Mathématiques Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] handicap [Termes IGN] informatique ubiquitaire [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] OWL [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] ville intelligente Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La transformation des villes en « villes intelligentes » est un des objectifs que les gouvernements visent depuis une dizaine d’années. Cette transformation touche à plusieurs aspects de la ville, dont l’éco-citoyenneté, la gouvernance durable ou encore la mobilité intelligente. C’est sur cet aspect que nos travaux se focalisent. En effet, malgré une certaine progression depuis quelques années, les personnes à mobilité réduite sont souvent oubliées dans la question de l’amélioration des déplacements urbains grâce aux technologies de l’information et de la communication.Parmi ces technologies, l’intelligence artificielle englobe plusieurs domaines et est en plein essor. Un de ces derniers, l’intelligence ambiante vise à la conception de services interconnectés interagissant avec l’environnement physique réel pour offrir des services visant à supporter les activités humaines. C’est dans ce contexte que se placent nos travaux : l’étude et la construction d’un système ambiant dédié à l’assistance des personnes à mobilité réduite en milieu urbain. Or, plusieurs verrous contraignent la conception d’un tel système. Tout d’abord, dans ces domaines, nous avons remarqué que le vocabulaire des termes issus de ces domaines était inconstant, et que toute la communauté scientifique n’est pas unanime sur la définition de certains concepts. Notre première contribution consiste en une ontologie, décrite en OWL, qui recouvre l’ensemble des éléments et concepts nécessaires à la conception de ce type de systèmes. Ensuite, plusieurs études scientifiques actuelles soulignent le manque de modèle d’architecture générique pour de tels systèmes. Ce faisant, la myriade de solutions proposées dans ce domaine souffre de limites fortes sur le plan de l’interopérabilité et de la réutilisabilité des travaux. C’est pourquoi notre deuxième contribution se traduit en un modèle générique facilitant la conception de tout type de système ambiant dédié à l’assistance. Ce modèle s’appuie sur l’ontologie proposée, tout en gardant les utilisateurs au centre du modèle. Enfin, il a été remarqué que les systèmes ambiants dédiés à l'assistance sont déployés de manière ad-hoc. Soit en simulation, en évaluant statistiquement les sorties du système. Soit en milieu réel, où l'évaluation du système se fait par la même observation statistique des sorties, ou par un questionnaire d'évaluation soumis aux utilisateurs. Nous proposons une approche originale de mise en œuvre de tels systèmes. D'une part, cette dernière se base sur une mise en opération du système par simulation hybride, sur laquelle les éléments réels sont ajoutés progressivement, jusqu'à un déploiement en milieu réel complet. D'autre part, dans le but d'évaluer l'impact direct du système, nous proposons l'analyse de son impact par les outils issus du domaine de l'analyse du réseau social des utilisateurs. Note de contenu : 1- Introduction 2- Etat de l'art : apport de l'intelligence artificielles au domaine des villes intelligentes 3- Contributions 4- Conclusion Numéro de notice : 29010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique Mathématiques : la Réunion : 2022 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03689871 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101736

Numérique versus symbolique : dialogue ontologique entre deux approches / Hélène Mathian in Revue internationale de géomatique, vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022) . - pp 21 - 45 Titre : Numérique versus symbolique : dialogue ontologique entre deux approches Type de document : Article/Communication Auteurs : Hélène Mathian, Auteur ; Léna Sanders, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 21 - 45 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] cadre conceptuel [Termes IGN] établissement d'enseignement [Termes IGN] Ile-de-France [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] simulation dynamique [Termes IGN] système multi-agents Résumé : (Auteur) L’objectif de cet article est de comparer une approche statistique, l’analyse des données (AD) et une approche de simulation, les systèmes multi-agents (SMA). Ces deux familles de méthodes sont a priori considérées comme représentatives d’une approche numérique, respectivement symbolique, de la modélisation spatiale. Le cas d’application qui est mobilisé tout au long de l’article est celui de la ségrégation de l’espace scolaire en Île-de-France. En premier lieu sont explicitées et discutées les différentes étapes menant d’une question thématique à l’opérationnalisation d’une méthodologie d’analyse statistique ou de simulation destinée à analyser cette question. Pour effectuer cette comparaison, on développe un cadre conceptuel à l’interface entre les deux, qui permet de vérifier la compatibilité entre les arrières plans théoriques associés aux domaines thématiques et de modélisation en jeu. Ce cadre conceptuel prend appui sur une démarche ontologique qui est ensuite présentée. Celle-ci permet d’identifier les complémentarités entre AD et SMA et de montrer comment ces deux méthodes peuvent dialoguer dans le cadre d’une même recherche. Nous montrons combien les aspects numériques et symboliques sont finalement étroitement imbriqués au sein même de chacune de ces méthodes. Cette imbrication permet de construire une « spirale d’interactions » entre les deux familles de méthodes dont l’intérêt est illustré par les va et vient entre les phases d’analyse de structure et de simulation dynamique dans le cas de la ségrégation scolaire. Numéro de notice : A2022-807 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.3166/rig31.21-45 Date de publication en ligne : 06/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig31.21-45 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102219 [article]

Reshaping perception for autonomous driving with semantic keypoints / Lorenzo Bertoni (2022)  

Public Titre : Reshaping perception for autonomous driving with semantic keypoints Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lorenzo Bertoni, Auteur Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2022 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] détection de piéton [Termes IGN] estimation de pose [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) The field of artificial intelligence is set to fuel the future of mobility by driving forward the transition from advanced driver-assist systems to fully autonomous vehicles (AV). Yet the current technology, backed by cutting-edge deep learning techniques, still leads to fatal accidents and does not convey trust. Current frameworks for 3D perception tasks, such as 3D object detection, are not adequate as they (i) do not generalize well to new scenarios, (ii) do not take into account measures of confidence in their predictions, and (iii) are not suitable for large-scale deployment as mainly based on costly LiDAR sensors. This doctoral thesis aims to study vision-based deep learning frameworks that can accurately perceive the world in 3D and generalize to new scenarios. We propose to escape the pixel domain using semantic keypoints, a sparse representation for every object in the scene containing meaningful information for 2D and 3D reasoning. The low-dimensionality enables downstream neural networks to focus on essential elements in the scene and improve their generalization capabilities. Furthermore, driven by the limitation of deep learning architectures outputting point estimates, we study how to estimate a confidence interval for each prediction. In particular, we emphasize vulnerable road users, such as pedestrians and cyclists, and explicitly address the long tail of 3D pedestrian detection to contribute to the safety of our roads. We further show the efficacy of our framework on multiple real-world domains by (a) integrating it in an existing AV pipeline, (b) detecting human-robot eye contact in real-world scenarios, and (c) helping verify the compliance of safety measures in the case of the COVID-19 outbreak. Finally, we publicly release the source code of all our projects and develop a unified library to contribute to an open science mission. Note de contenu : 1- Introduction 2- Semantic keypoints detection 3- Monocular 3D pedestrian localization and uncertainty estimation 4- Tackling the long tail of 3D pedestrian localization with stereo cameras 5- Autonomous driving applications of pedestrian 3D detection 6- Detecting pedestrians attention: Human-robot eye contact in the wild 7- Beyond autonomous driving: Social interactions and social distancing 8- Conclusion Numéro de notice : 24077 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : EPFL : 2022 DOI : 10.5075/epfl-thesis-10072 En ligne : https://doi.org/10.5075/epfl-thesis-10072 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102212

Simulation of dispersion effects by considering interactions of pedestrians and bicyclists using an agent space model / Mingwei Liu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)  

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Modeling transit-assisted hurricane evacuation through socio-spatial networks / Yan Yang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 12 (December 2021)  

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A multiagent systems with Petri Net approach for simulation of urban traffic networks / Mauricio Flores Geronimo in Computers, Environment and Urban Systems, vol 89 (September 2021)  

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Using multi-agent simulation to predict natural crossing points for pedestrians and choose locations for mid-block crosswalks / Egor Smirrnov in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 4 (December 2020)  

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Urban expansion in Auckland, New Zealand: a GIS simulation via an intelligent self-adapting multiscale agent-based model / Tingting Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)  

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NEAT approach for testing and validation of geospatial network agent-based model processes: case study of influenza spread / Taylor Anderson in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 9 (September 2020)  

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Incorporating behavior into animal movement modeling: a constrained agent-based model for estimating visit probabilities in space-time prisms / Rebecca W. Loraamm in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 8 (August 2020)  

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Real-time mapping of natural disasters using citizen update streams / Iranga Subasinghe in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)  

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Collaborative visual-inertial state and scene estimation / Marco Karrer (2020)  

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Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe / Claire Prudhomme in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)  

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