Shared control authority between human and autonomous driving system for intelligent vehicles

par Shriram Jugade

Thèse de doctorat en Automatique et Robotique : Unité de recherche Heudyasic (UMR-7253)

Soutenue le 20-09-2019

à Compiègne , dans le cadre de École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) , en partenariat avec Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne] / Heudiasyc (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Autorité de contrôle partagée entre le système de conduite humain et autonome pour les véhicules intelligents


  • Résumé

    Ce travail aborde le problème de l’autorité de contrôle partagée entre les conducteurs et système de conduite autonome sans retour haptique utilisant la fusion des entrées de conduite. Le développement d’une autorité de contrôle partagée est divisé en différentes étapes : cadre de contrôle partagé, évaluation des facteurs de conduite, prévision du comportement de conduite, processus de fusion, etc. La résolution des conflits est la stratégie de haut niveau introduite dans le cadre permettant de réaliser la fusion. Les entrées de conduite sont évaluées en fonction de différents facteurs tels que le risque de collision, la limitation de vitesse, la prévention de voie / départ, etc., sous la forme d’un degré de confiance dans l’admissibilité d’une entrée de conduite à l’aide de données de capteur. La résolution de conflit est ciblée pour un horizon temporel particulier dans le futur en utilisant une prédiction d’entrée de conduite basée sur un capteur utilisant des réseaux de neurones. Un jeu non coopératif à deux joueurs (comprenant l’admissibilité et l’intention de conduite) est défini comme représentant la résolution du conflit comme un problème de négociation. L’entrée motrice finale est calculée en utilisant l’équilibre de Nash. La stratégie de contrôle partagé est validée à l’aide d’un banc d’essai intégré aux logiciels Simulink et IPG CarMaker. Divers aspects de la stratégie de contrôle partagé, tels que l’accent mis sur l’homme, la prévention des collisions, l’absence de toute information sur la conduite, l’affinement de la conduite manuelle, etc., ont été inclus dans le processus de validation.


  • Résumé

    Road traffic accidents have always been a concern to the driving community which has led to various research developments for improving the way we drive the vehicles. Since human error causes most of the road accidents, introducing automation in the vehicle is an efficient way to address this issue thus making the vehicles intelligent. This approach has led to the development of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) functionalities. The process of introducing automation in the vehicle is continuously evolving. Currently the research in this field has targeted full autonomy of the vehicle with the aim to tackle the road safety to its fullest potential. The gap between ADAS and full autonomy is not narrow. One of the approach to bridge this gap is to introduce collaboration between human driver and autonomous system. There have been different methodologies such as haptic feedback, cooperative driving where the autonomous system adapts according to the human driving inputs/intention for the corrective action each having their own limitations. This work addresses the problem of shared control authority between human driver and autonomous driving system without haptic feedback using the fusion of driving inputs. The development of shared control authority is broadly divided into different stages i.e. shared control framework, driving input assessment, driving behavior prediction, fusion process etc. Conflict resolution is the high level strategy introduced in the framework for achieving the fusion. The driving inputs are assessed with respect to different factors such as collision risk, speed limitation,lane/road departure prevention etc in the form of degree of belief in the driving input admissibility using sensor data. The conflict resolution is targeted for a particular time horizon in the future using a sensor based driving input prediction using neural networks. A two player non-cooperative game (incorporating admissibility and driving intention) is defined to represent the conflict resolution as a bargaining problem. The final driving input is computed using the Nash equilibrium. The shared control strategy is validated using a test rig integrated with the software Simulink and IPG CarMaker. Various aspects of shared control strategy such as human-centered, collision avoidance, absence of any driving input, manual driving refinement etc were included in the validation process.


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