Observateurs pour l'Estimation de la Dynamique Latérale du Véhicule et Application à la Détection de Situations Limites

par Zedjiga Yacine

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Saïd Mammar.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec IBISC - Informatique, Biologie Intégrative, & Systèmes Complexes (laboratoire) et de université d'Evry-Val-d'Essonne (établissement opérateur d'inscription) .


  • Résumé

    Le travail entrepris dans cette thèse se place dans le contexte de l'étude et d'analyse du véhicule léger. L'objectif principal porte sur la synthèse d'observateurs pour l'estimation de la dynamique latérale du véhicule ainsi que les attributs de la route. Une application à la détection de situations de conduite critiques est ensuite élaborée dans le but de développer un système d'aide à la conduite préventif contre les sorties de voie. Dans un premier temps, l'objectif est dédié à la représentation de la dynamique latérale du véhicule d'un point de vue non linéaire via le formalisme polytopique Takagui-Sugeno (TS). Une transformation exacte est élaborée afin de garantir l'exactitude de la représentation en prenant en considération les variations non linéaires des caractéristiques des efforts de contact pneumatique-chaussée traduisant leurs évolution dans les zones de pseudo glissement ou de glissement total, avec des paramètres variables dans le temps. Cela est dans le but de représenter fidèlement le comportement du véhicule tout en disposant d'une expression mathématique exploitable par rapport aux outils d'analyse. Le modèle TS exacte obtenu est validé par des tests de simulation et d'essais réalisés avec des données réelles obtenues à partir d'un véhicule prototype. Dans un second temps, des observateurs basés sur le modèle TS développé sont proposés pour la reconstruction des états de la dynamique latérale du véhicule ainsi que l'estimation des attributs de la route (vitesse latérale, dérive latérale, efforts latéraux de contact pneumatique-chaussée, courbure de la route, coefficient d'adhérence). Pour cela, différentes stratégies d'estimations et d'analyse de stabilité ont été utilisées. Ces stratégies, de représentation et d'estimation, ont été également validées par des tests de simulation ainsi que par des données issues de tests réels dont les résultats sont satisfaisants. La détection de situations critiques est ensuite abordée, basée sur les estimations obtenues avec les différents observateurs et stratégies d'estimation proposés. L'objectif étant de fournir au conducteur une information sur l'état de sa conduite et la dynamique du véhicule suffisamment à temps pour éviter une sortie de voie imminente. Les indicateurs de de situations limites utilisés consistent en l'effort de contact pneumatique-chaussée estimé obtenu via les observateurs TS proposés. Cela a pour avantage de s'affranchir des incertitudes de modélisation liées à l'effort de contact, de pourvoir prévenir la situation critique avant qu'elle ne se produise et d'autre part, l'effort considéré comme indicateur renseigne sur l'état dynamique du véhicule en tenant compte de beaucoup de paramètres de façon implicite. Deux stratégies de détection de sortie de voie sont proposées, validées par des tests de simulations. En perspective, nous envisageons la validation des stratégies de détections proposées avec des données réelles ainsi qu'une application au déclenchement d'une aide active basée sur la détection de l'instant critique, afin d'éviter des éventuelles sorties de voie.

  • Titre traduit

    Observers for vehicle lateral dynamics estimation, application to critical situation detection


  • Résumé

    The work undertaken in this thesis is in the field of vehicle staudy and analysis. The main objective is to synthesis observers for vehicle lateral dynamics and road attributes estimation. An application to the detection of critical driving situations is elaborated in the objective to developpe a driving assistance system preventing lane departures. First, the objective is dedicated to the representation of the vehicle lateral dynamics from a nonlinear point of view via the Takagi-Sugeno (TS) formalism. An exact transformation is elaborated guarantying an exact representation taking into account the nonlinear parameters variation of the lateral contact efforts road-pneumatic reflecting their evolution in the pseudo sliding and sliding regions, with time varying parameters. This is performed to represent the vehicle behaviour in a realistic way and having in the same time an exploitable mathematical expression from the analysis tools availability point of view. The exact Ts model obtained is validated by simulation test and experiments performed on a prototype vehicle. Secondly, observers based on the TS model obtained are synthesised to reconstruct the state and estimate the uknown inputs acting on the vehicle system. For this, different estimation strategies are proposed and different stability analysis are performed and ensured. These estimation strategies are also validated by simulation and experimental tests. The detection of critical driving situations is then addressed, based on the estimations obtained from the observers proposed. The objective is to provide the driver an information on the state of his behavior and the dynamics of the vehicle in time to avoid an impending lane departure. The indicators used in the extreme situations consist of the estimated pneumatic-road contact efforts obtained via the proposed TS observers. This has the advantage of dispensing modeling uncertainties related to the contact force, to prevent critical situation before it really occurs and on the other hand, the effort considered as an indicator provides information on the dynamic state of the vehicle taking into account many parameters implicitly. Two strategies detections are proposed validated by simulation tests. For perspectives, we plan validation of the proposed detection strategies with real data and an application to trigger active assistance based on the detection of the critical moment, to avoid possible lane departures.