Martin Brossard

Martin est actuellement en troisième année de thèse au Centre de Robotique de l’école des Mines de Paris. Ses recherches abordent la question suivante : comment un robot mobile ou un véhicule peut-il se localiser de façon autonome et construire une carte de son environnement ?

Pour y répondre, Martin s’est d’abord reposé sur les théoriques mathématiques de ses encadrants. Il a ensuite découvert le pouvoir de l’apprentissage profond et, depuis, travaille à l’utiliser pour obtenir une localisation plus fiable et plus précise de ces travaux de début de thèse.

• Retrouvez Martin Brossard dimanche 31 mai à 12H30 !
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    [|Mathématiques, localisation et véhicules autonomes|]
    Les drones sont actuellement utilisés lors de catastrophes naturelles (séisme, inondations, …) pour repérer et porter assistance aux personnes en danger. Cependant, la rapidité d’action des drones est limité par leur incapacité à se localiser rapidement, de façon autonome et sans GPS.
     
    Aujourd’hui deux approches existent pour obtenir une localisation autonome du drone : la première basée sur des probabilités, de la géométrie…, c’est à dire des maths classiques, et la seconde basée sur l’apprentissage machine, vulgarisée sous le terme intelligence artificielle. Ne pourrait-on pas prendre le meilleur des deux approches en les combinant en une troisième ?
     
    

• Retrouvez la vidéo "Ma thèse en 10 minutes" réalisée avec Martin par le Palais de la Découverte.
   
  Ma thèse en 10 minutes par Martin Brossard - YouTube

   
  Martin Brossard, doctorant au Centre de Robotique de MINES ParisTech et rattaché à l’unité de mathématiques du Palais de la découverte résume en 10 min son sujet de recherche sur "Les véhicules autonomes et l’apprentissage machine", dans le cadre de l’édition 2020 de la Semaine des jeunes chercheurs.
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