Challenges
Results of the 2007 “Humies” Awards
Competition Winners for Humies 2007: human-competitive results that had been produced by some form of genetic and evolutionary computation, (including, but not limited to genetic algorithms, genetic programming, evolution strategies, evolutionary programming, learning classifier systems, grammatical evolution, gene expression programming, differential evolution, etc.)
presented at GECCO 2007, University College London, July 7-11
Gold Winners:
Evolutionary Design of Single-Mode Microstructured Polymer Optical Fibres using an Artificial Embryogeny Representation,
Steven Manos, Maryanne C. J. Large, Leon Poladian, $5000
All the entries (titles and texts) are on the web site

Meridian - Un avion sans pilote d'exploration polaire
Pour étudier la désintégration de la banquise, une équipe de l'Université du Kansas construit un avion d'exploration sans pilote, équipé d'un radar de cartographie.
L'avion pourra voler dans des conditions trop risquées pour un équipage humain, à basse altitude, permettant aux capteurs d'obtenir de meilleures images. L'instrument essentiel est un radar qui enverra des signaux de diverses fréquences sur plusieurs kilomètres dans l'épaisseur de la couche glaciaire, dont l'image est créée par le calculateur de bord, avec visualisation des poches d'eau et du fond.
L'avion fait partie d'un plus large travail entrepris à l'Université du Kansas, Lawrence, au sein du Centre spécialisé dans le sondage des revêtements glaciaires (Center for the Remote Sensing of Ice Sheets -CRESIS).
Le radar, décrit comme pouvant voir plus profond que d'autres, avec une meilleure image du fond sur lequel repose la glace, a déjà été utilisé durant l'été 2007 au Groenland pour déterminer un site de forage de la glace pour l'été 2008.
Si tout va bien, Meridian fera son premier vol au Groenland à l'été 2008, puis il fera des vols en antarctique durant l'été antarctique.
Tous les détails du projet, sont consultables sur le site de CReSIS

Quand l'innovation fait jouer des nano-robots
Une équipe d'ETH Zurich (IRIS-Institute of Robotics & Intelligent Systems) a remporté une compétition de football robotique grâce à un dispositif de quelques centaines de microns. De cette invention pourrait déboucher de nouvelles applications, notamment en biomédecine.
Organisée pour la première fois cette année, la Nanogram league, compétition footballistique de la RoboCup 2007 (Atlanta, juillet 2007), a consacré la victoire d'un robot suisse mesurant tout juste 300 microns sur 300. Pour l'emporter, le chercheur Dominic Frutiger de l'ETH Zurich IRIS et ses coéquipiers ont du réaliser des exploits technologiques. Les prérequis étaient importants : les robots en lice devaient en effet tirer leur énergie de l'environnement et ne pouvaient être connectés à aucun câble et devaient bien sûr se déplacer automatiquement.
Tous les détails du projet, sont consultables sur le site d'IRIS

Existant depuis 1997, les compétitions de football robotique de la RoboCup sont devenues un fort aiguillon et une occasion de présenter des avancées dans la recherche de la robotique mobile et des agents co-opératifs. Les tournois de football aident à motiver et focaliser les efforts de recherches pour les étudiants et les universitaires.
Les prochaines RoboCups auront lieu en juillet 2008 à Suzhou, Chine, puis à Graz, Autriche en 2009. Tous les résultats de la RoboCup 2007, sont consultables sur le site web

Urban Challenge: Une compétition d'automobiles robots
Le 3 novembre 2007, Boss, une Chevrolet Tahoe bourrée de capteurs et de calculateurs par une équipe de Carnegie Mellon, Pittsburgh, PA, a gagné la course de robots organisée par la DARPA (U.S. Defense Advanced Research Projects Agency), et le premier prix de 2 millions de dollars.
Sans assistance humaine, les onze véhicules restant en course pour la finale devaient, en respectant toutes les règles de sécurité et le code de la route, parcourir un circuit urbain, en évitant d'autres véhicules non programmés initialement. Le deuxième prix, 1 million, va à Junior, le robot de Stanford University; Odin, du Virginia Tech, troisième, emporte 500000 $.
Même si l'objectif initial de la DARPA en lançant cette compétition visait des applications militaires, on peut deviner, comme pour l'Internet, qu'il y aura des retombées civiles non négligeables. La sécurité active peut jouer un très grand rôle vis à vis d'accidents causés par l'usage de téléphones mobiles, la conduite en état d'ivresse, etc...Urban Challenge peut contribuer à améliorer la sécurité et l'expérience de la conduite. On peut regretter qu'aucun de nos champions nationaux n'a participé à cet exercice (il y avait quatre universités allemandes, dont deux dans les 11 finalistes).
Historique
Urban Challenge est la troisième compétition de véhicules autonomes organisée par la DARPA. En 2004, le Grand Challenge, la première course dans le désert Mojave, sur le parcours prévu de 150 miles sur les routes du désert, le meilleur véhicule n'avait fait que 7 miles. En 2005, le deuxième Grand Challenge voyait plus de réussites: cinq véhicules terminaient la course, le prix allant à l'équipe de Stanford. Carnegie Mellon était seconde.
Cette année, la course était encore plus complexe que les précédentes. Les robots devaient circuler sur un vrai circuit urbain, une ancienne base de l'US Air Force, à Victorville, CA. La course se faisait sur 60 miles de routes et de parkings, un parcours d'environ six heures. Pendant tout ce temps les véhicules devaient respecter les règles de la circulation, et éviter autant des véhicules avec conducteurs, que les autres robots en course.
La technologie - Les règles
Boss est une Chevy Tahoe avec plus de 300000 lignes de code pour sa navigation autonome urbaine. Boss utilise un logiciel de perception, planning et conduite pour raisonner sur la circulation et prendre les décisions appropriées pendant qu'il se dirige en sécurité vers sa destination.
Boss a réalisé une vitesse moyenne de 14 miles par heure sur environ 55 miles, terminant la course 20 minutes devant Stanford, le second. Boss est équipé de plus d'une douzaine de lasers, caméras et radars pour voir le monde extérieur. Un planning de trajet détermine le meilleur chemin à suivre. Le planning de déplacement doit prendre en compte les obstacles fixes ou mobiles détectés par le programme de perception, autant que informations sur la rue et ses abords, les lieux de stationnements, les points d'arrêts, les vitesses limites, etc. Boss doit aussi intégrer des surprises: les autres véhicules brûlant un stop, freinant ou tournant brusquement.
La technologie Carnegie Mellon Tartan Racing permet à Boss de:
Détecter et positionner d'autres véhicules à moyenne distance
Observer le code de la route
Trouver une place libre et se garer sur un parking
Suivre les règles aux croisements
Suivre un véhicule à distance de sécurité
Réagir en temps réel à une route bloquées ou un véhicule en panne
Voir le site Urban Challenge de DARPA



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