Caractérisation expérimentale du comportement des conducteurs en situation d'urgence pour la spécification de systèmes de sécurité active

par Mohamed Ouala Kassaagi

Thèse de doctorat en Productique, génie industriel

Sous la direction de Jean-Claude Bocquet.

  • Titre traduit

    Experimental characterization of driver’s behavior in emergency situation for the specification of active safety systems


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Les accidents de la route font chaque année en France 8 000 tués et 180 000 blessés (soit un coût total de 120 milliards de francs pour la société). De récentes études en sécurité automobile ont montré qu'environ la moitié des automobilistes tués ne peut être sauvée par des dispositifs de sécurité passive techniquement et économiquement envisageables, malgré les améliorations significatives des structures et des systèmes de retenue. La technologie permet désormais d'envisager des systèmes de sécurité active visant à éviter les accidents ou à réduire leur sévérité : assistance au freinage d'urgence (AFU), contrôle de stabilité, alarme anticollision. . . La conception de tels systèmes nécessite des données sur le comportement réel des conducteurs en situations d'urgence, et plus précisément en phase de pré-collision. Le présent travail de recherche s'intègre dans le cadre d'un projet PREDIT. Deux expérimentations, en simulateur de conduite puis sur pistes d'essais, ont été menées. Elles ont pour objectif la caractérisation du comportement de conducteurs « lambda » en situation d'accident « fronto-arrière » pour la spécification de systèmes de sécurité active. Dans chacune de ces 2 études, 114 conducteurs volontaires représentatifs en termes d’âge et de sexe, ont été confrontés à leur insu à une situation accentogène, puis interviewés par un psychologue. L'analyse a principalement porté sur la caractérisation du comportement de freinage et des actions volant des conducteurs dans les situations d'urgence, ainsi que dans certaines situations normales de conduite. Elle a montré que les différences entre freinages d'urgence et freinages normaux permettent d'établir des critères de détection des freinages d'urgence. L'étude sur piste a permis, entre autres, de valider les premiers résultats de l'étude en simulateur, et de dresser des typologies de régulation du freinage en situation d'urgence, utiles pour la détermination des stratégies de régulation des systèmes d'évitement d'accidents. Les résultats expérimentaux montrent que la moitié des conducteurs n'atteignent pas la régulation ABS en freinage d'urgence. De plus, dans 55% des freinages, la phase d'attaque de la pédale de frein comporte un palier d'effort ou de course, voire une chute, d'où l'utilité d'une AFU pour améliorer la performance des freinages. Par ailleurs, tous les conducteurs qui tentent un évitement par déport latéral relâchent le frein pendant leur manœuvre, soulageant ainsi le véhicule pour rendre le déport plus efficace. Il est donc nécessaire que les AFU tiennent compte du comportement habituel des conducteurs afin de ne pas aller à leur encontre et leur laisser la possibilité de soulager le freinage une fois activées. . . Cette étude a montré que les critères de déclenchement de telles assistances, du type « seuil sur un seul paramètre », ne peuvent garantir à la fois un taux réduit de déclenchements intempestifs et un taux élevé de détection des freinages d'urgence. Ceci est principalement imputable au recouvrement important des distributions de ces paramètres entre les 2 situations, ainsi qu'à leur forte dispersion en situation d'urgence. Afin de définir des critères de déclenchement optimises, qui maximisent le taux de détection des freinages d'urgence pour un taux de déclenchements intempestifs donné, une approche multifactorielle a été mise en œuvre pour définir des critères multi-variables reposant simultanément sur plusieurs paramètres caractérisant l'action des conducteurs (sur les pédales d'accélérateur et de frein). Plusieurs méthodes, linéaires et non linéaires, ont été utilisées pour cette optimisation (analyse discriminante, régression logistique, optimisation multidimensionnelle et réseaux de neurones). Les résultats montrent qu'une telle approche permettrait d'augmenter significativement le nombre de personnes aidées en situation d'urgence. Elles montrent aussi, que dans les scénarios d'accidents étudies, une AFU ainsi optimisée aurait permis d'éviter jusque 30 à 40 % des collisions et de réduire la vitesse d'impact de plus de 15 km/h dans encore 1/3 des cas.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (290 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliog. 215 réf.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TH 61478
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