Etudiant : ABIBOU SOUKAYNA

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. YAHYAOUYI ALI

Annèe : 2022

Résumé : Actuellement, l'Intelligence Artificielle (IA) se développe à pas de géant dans presque tous les domaines de la technologie, faisant de la conduite autonome une alternative sûre,réalisable et meilleure est l'un des principaux problèmes auxquels le monde est confronté. Ce mémoire de fin d’études propose l'implémentation d'un algorithme basé sur le Deep Learning (DL) dans la couche de contrôle d'un véhicule autonome. Plus précisément, un algorithme de Deep Reinforcement Learning (DRL) tels que Deep Q-Learning (DQN). L'objectif de ce travail est de disposer d’un modèle entraîné, appliquant un algorithme DRL, capable d'envoyer des commandes de contrôle au véhicule pour naviguer correctement et efficacement suivant un itinéraire spécifié. À cette fin, un simulateur open-source tel que Unity est utilisé, permettant au système d'effectuer une multitude de tests confortablement dans un environnement de simulation urbaine réaliste.