Les technologies sémantiques pour simplifer les interactions inter-domaines pour des véhicules connectés complexes
par Benjamin Klotz
Thèse de doctorat en Informatique
Sous la direction de Christian Bonnet et de Raphaël Troncy.
Soutenue le 24-09-2019
à Sorbonne université , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris , en partenariat avec Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) .
Le président du jury était Khalil Drira.
Le jury était composé de Maxime Lefrançois, Jérôme Härri.
Les rapporteurs étaient Khalil Drira, Birte Glimm.
- Véhicule
- Sémantique
- Signal
- Contexte
- Ontologie
- Connecté
- Véhicules autonomes
- Web sémantique
- Internet des objets
- Signal, Théorie du (télécommunications)
mots clés
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Résumé
Les véhicules automobiles sont en pleine évolution de machines purement mécaniques à des entités connectées et autonomes. Tandis que l'accès à cette nouvelle mine de données riches présage des opportunités techniques et économiques, l’interopérabilité entre véhicules reste un défi de taille au vu des nombreux standards sont en compétition, des milliers d'attributs et signaux automobiles dans des formats hétérogènes, et architectures électroniques variées. Afin d'assurer réplicabilité et interopérabilité nous proposons de nous baser sur le Web sémantique. Dans cette thèse nous proposons l'ontologie de signaux et attributs automobiles, VSSo, basée sur les standards VSS et SSN/SOSA. Cette ontologie nous permet de représenter de manière formelle et exhaustive des données produites ou consommées par des véhicules. Nous proposons aussi une ontologie décrivant un contexte de conduite plus général modélisant les évènements et les états des différents acteurs : conducteurs, passagers, véhicules, routes, trajectoires. Nous présentons outils et démonstrateurs mettant en lumière les avantages de cette ontologie dans la prédiction de conduite agressive et des recommandations contextuelles. Nous avons enfin contribué à la spécification W3C du Web des Objets en y alignant nos ontologies. Nous avons apporté des contraintes, usages et implémentations adaptées au domaine automobile.
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Titre traduit
Semantic Technologies for Vehicle Data
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Résumé
Vehicles are evolving from purely mechanical entities to highly connected and autonomous ones. While accessing this new rich data leads to new business and technical opportunities, making vehicle fleets interoperable is still highly challenging with competing standards, numerous vehicle signals and attributes, heterogeneous formats and vehicle architectures. In order to ensure replicability and interoperability we propose to use Semantic Web technologies in this thesis. In this thesis, we propose VSSo, a vehicle signal and attribute ontology that builds on the automotive standard VSS, and that follows the SSN/SOSA design pattern. VSSo is comprehensive while being extensible for OEMs, so that they can use additional private signals in an interoperable way. We describe a more general driving context ontology supporting the description of events and states of the various agents of driving situations: drivers, passengers, vehicles, roads, trajectories. We develop tools and demonstrators to highlight the benefit of the driving context ontology in predicting and contextualizing aggressive driving, and recommending POIs and safer routes. Finally, we contribute to the Web of Things specification by aligning our ontologies with it. We provide automotive-specific requirements and implementations, and highlight the benefit of the Web of Things for automotive application developers.
