Architecture fonctionnelle pour la planification des trajectoires des véhicules automatisés dans des environnements complexes

par David González Bautista

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Fawzi Nashashibi.

Soutenue le 03-04-2017

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre de robotique (Paris) (laboratoire) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (Etablissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Said Mammar.

Le jury était composé de Fawzi Nashashibi, Serge Boverie, Joshue Perez, Vicente Milanes.

Les rapporteurs étaient Jean-Christophe Popieul, José Eugenio Naranjo.


  • Résumé

    Un des buts de la recherche et du développement des systèmes de transport intelligents est d'augmenter le confort et la sécurité des passagers, tout en réduisant la consommation d'énergie, la pollution de l'air et le temps de déplacement. L'introduction de voitures complètement autonomes sur la voie publique nécessite la résolution d'un certain nombre de problèmes techniques et en particulier de disposer de modules de planification de trajectoire robustes. Ce travail de thèse s'inscrit dans ce cadre. Il propose une architecture modulaire pour la planification de trajectoire d'un véhicule autonome. La méthode permet de générer des trajectoires constituées de courbes interpolées adaptées à des environnements complexes comme des virages, des ronds-points, etc., tout en garantissant la sécurité et le confort des passagers. La prise en compte de l'incertitude des systèmes de perception, des limites physiques du véhicule, de la disposition des routes et des règles de circulation est aussi assurée dans le calcul de la trajectoire. L'algorithme est capable de modifier en temps réel la trajectoire prédéfinie de façon à éviter les collisions. Le calcul de la nouvelle trajectoire maintient les accélérations latérales à leur minimum, assurant ainsi le confort du passager. L'approche proposée a été évaluée et validée dans des environnements simulés et sur des véhicules réels. Cette méthode permet d'éviter les obstacles statiques et dynamiques repérés par le système de perception.Un système d'aide à la conduite pour le contrôle partagé basé sur cette architecture est introduit. Il prend en compte l'arbitrage, la surveillance et le partage de la conduite tout en maintenant le conducteur dans la boucle de contrôle. Il laisse le conducteur agir tant qu'il n'y a pas de danger et interagit avec le conducteur dans le cas contraire. L'algorithme se décompose donc en deux processus : 1) évaluation du risque et, s'il y a un risque avéré 2) partage du contrôle à l'aide de signaux haptiques via le volant.La méthode de planification de trajectoire présentée dans cette thèse est modulaire et générique. Elle peut être intégrée facilement dans toute architecture d'un véhicule autonome.

  • Titre traduit

    Functional architecture for automated vehicles trajectory planning in complex environments


  • Résumé

    Developments in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field show promising results at increasing passengers comfort and safety, while decreasing energy consumption, emissions and travel time. In road transportation, the appearance of automated vehicles is significantly aiding drivers by reducing some driving-associated tedious tasks. However, there is still a long way to go before making the transition between automated vehicles (i.e. vehicles with some automated features) and autonomous vehicles on public roads (i.e. fully autonomous driving), specially from the motion planning point of view. With this in mind, the present PhD thesis proposes the design of a generic modular architecture for automated vehicles motion planning. It implements and improves curve interpolation techniques in the motion planning literature by including comfort as the main design parameter, addressing complex environments such as turns, intersections and roundabouts. It will be able to generate suitable trajectories that consider measurements' incertitude from the perception system, vehicle’s physical limits, the road layout and traffic rules. In case future collision states are detected, the proposed approach is able to change---in real-time---the current trajectory and avoid the obstacle in front. It permits to avoid obstacles in conflict with the current trajectory of the ego-vehicle, considering comfort limits and developing a new trajectory that keeps lateral accelerations at its minimum. The proposed approach is tested in simulated and real urban environments, including turns and two-lane roundabouts with different radii. Static and dynamic obstacles are considered as to face and interact with other road actors, avoiding collisions when detected. The functional architecture is also tested in shared control and arbitration applications, focusing in keeping the driver in the control loop to addition the system's supervision over drivers’ knowledge and skills in the driving task. The control sharing advanced driver assistance system (ADAS) is proposed in two steps: 1) risk assessment of the situation in hand, based on the optimal trajectory and driving boundaries identified by the motion planning architecture and; 2) control sharing via haptic signals sent to the driver through the steering wheel. The approach demonstrates the modularity of the functional architecture as it proposes a general solution for some of today's unsolved challenges in the automated driving field.


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