Fusion d'informations et prise de décision dans la théorie des fonctions de croyance : applications aux systèmes de transport intelligents

Abstract

Les systèmes de transport intelligents sont au cœur des recherches multidisciplinaires visant à améliorer la sécurité et l'efficacité de la mobilité. Les systèmes d'aide à la conduite sont conçus pour promouvoir la sécurité en réduisant les erreurs humaines. Cette thèse se focalise sur la création d'un modèle d'information contextuelle et développe une architecture logicielle pour fusionner les informations provenant de différentes sources, en tenant compte de leur spécificité. Les incertitudes et la fiabilité variables de ces informations sont des défis majeurs. La théorie des fonctions de croyance, un formalisme plus souple que les probabilités, est utilisée pour quantifier l'incertitude et combiner les informations. Cette approche est appliquée aux systèmes de transport intelligents pour améliorer la prise de décision.