Un modèle de contrôle coopératif multi-agent appliqué à la gestion de trains de véhicules

A multi-agent based cooperative control model applied to the management of vehicles-trains

• Auteur / Autrice : Bofei Chen
• Direction : Franck Joseph Aimé Gechter
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/02/2017
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018) - laboratoire Electronique, Informatique et Image
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de technologie de Belfort-Montbéliard (1999-....)
• Jury : Président / Présidente : Sidi-Mohammed Senouci
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Romuald Aufrère, Abder Koukam
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Chevrier, Yacine Ouzrout

Mots clés

Mots clés contrôlés

Circulation, Technique de la

Systèmes de transport intelligent

Mots clés libres

Systèmes multi-Agents

Conduite en convoi

Train de vehicles

Contrôle coopératif

Multi-Agent systems

Platoon control

Vehicles-train

Cooperative control

Résumé

L'utilisation de véhicules individuels est de plus en plus importante dans les centres-villes. Ceci entraîne de nombreux effets secondaires tels que la pollution, l'embouteillage et une augmentation des accidents. Les technologies liées au développement des véhicules intelligents ont pour but de surmonter ces problèmes. Certaines des solutions proposées sont déjà accessibles au grand public, telles que les systèmes de préventions des collisions ou les aides aux maintient dans les files de circulation... Actuellement, de nombreux travaux se concentrent sur la recherche de solutions adaptées et acceptables à ces problèmes et notamment sur la gestion des embouteillages. Les solutions proposées permettent de résoudre le problème du trafic, que ce soit au niveau du système, en se concentrant sur la gestion de feux de circulation ou au niveau individuel en offrant aux véhicules de meilleurs systèmes de contrôle et de perception visant à réduire le temps de réponse et / ou à accroître la capacité des routes.Du point de vue des véhicules, l'une des solutions les plus prometteuses est de regrouper les véhicules en convoi (trains de véhicules ou platoon). Deux principales tendances peuvent être trouvées dans la littérature. D'un côté, les approches globales sont basées sur un référentiel commun, généralement lié au lieu d'évolution des véhicules, et partagé par tous les véhicules du train. Ensuite, chaque véhicule se comporte en prenant en compte cette référence partagée qui peut être soit la trajectoire du premier véhicule du train, soit une trajectoire de référence construite au préalable. La seconde catégorie dite de type approche locale est basée sur les capacités de perception locales des véhicules. Dans ce cadre, certaines méthodes, basées sur des algorithmes de contrôle classiques ou sur des liaisons d'interaction physiques et inter-véhicules, sont développées.Malgré de nombreux travaux sur ce sujet, qui se concentrent principalement sur le contrôle des véhicules individuels, peu d'entre eux considèrent le contrôle de convoi d'un point de vue système de transport. Or, ce point de vue système est particulièrement important lorsque plusieurs convoi doivent partager le réseau routier et se rencontrer à des nœuds critiques tels que carrefours et ronds-points. Cette problématique introduit de nouveaux défis tels que: 1) l'organisation des véhicules en trains de véhicules, 2) les interactions entre les trains de véhicules et 3) les stratégies de partage de l'infrastructure routière efficaces, fiables et sûres. Résoudre ces problèmes permettra alors d'envisager la solution train de véhicules comme un bon candidat pour résoudre les problèmes de flux de trafic au niveau du système de transport.Le but de cette thèse est de proposer une approche basée sur le paradigme multi-agent se focalisant sur les problématiques liées aux intersections entre des trains de véhicules. Ainsi, nous proposons un modèle de contrôle coopératif reposant sur des processus décisionnels multi-niveaux. Ce contrôle permet à la fois de préserver la cohérence et la sécurité de chaque train de véhicule et d'adapter leur comportement de manière à rendre efficace le partage de l'infrastructure. le modèle proposé est divisé en trois niveaux différents: au niveau du train, au niveau véhicule et au niveau composant de la chaîne de contrôle/commande. Cette thèse se focalise principalement sur les deux premiers niveaux. Ainsi, le processus décisionnel du train prend ses informations au niveau des autres trains et de ses constituants et envoi des requêtes au niveau véhicule. Le processus décisionnel au niveau véhicule fusionne les informations locales de sa perception propre et celles fournies par le train et produit des consignes appliquées par le niveau contrôle/commande. Cette thèse étudie également les possibilités de reconfiguration dynamique des trains en utilisant les intersections.

The use of individual vehicles is becoming more and more important in inner cities, leading to many side problems such as traffic jam, air pollution and accidents. Intelligent vehicles have been studied so as to overcome these problems. Some solutions provided by these works are already available to the general public market such as city safety systems, lane assists,... Many research works are focusing on finding suitable and acceptable solutions to these problems and dealing with traffic jam management. The proposal can tackle the traffic jam problem whether on system level or on individual vehicle providing better control and perception systems aimed at reducing time response and/or at increasing the road capacity.On the vehicle side, one promising solutions is vehicles platoons (vehicles-train) making possible a huge reduction of the longitudinal distance between vehicles and thus allowing an increase of roads capacity. Basically, two main trends can be found literature. On one side, global approaches are based on a common reference frame, generally tied to the vehicles playground, shared by all vehicles of the train. Then, each vehicle behaves according to this shared reference which can be either the trajectory of the first vehicle of the train or a reference trajectory built offline. On the other side, local approaches are based on vehicle local perception abilities. Some methods, based on classical control algorithms or physical-inspired and inter-vehicular interaction link, are developed.Despite numerous research works on this subject, which are focusing on individual vehicle control, few of them consider the platoon control solution on the system point of view. However, this system point of view is particularly important when several platoons have to share the road network and meet at critical nodes such as crossroads and roundabouts. This introduces new issues such as (1) how to organize vehicles and trains of vehicle, (2) the interactions between trains of vehicles and (3) the strategies of sharing the road infrastructure efficient, reliable and safe. Solving these problems will then allow considering vehicles-train solution as a good candidate for solving traffic flow issues at transportation system level.The goal of this thesis is to propose an approach, based on multi-agent paradigm, which aims at dealing with systems level issues focusing mainly on intersections between vehicles-trains of vehicles. Thus, we propose a cooperative control system which relies on multi-level decision processes aimed at dealing with the interaction of platoons at road network nodes. This cooperative control system allows both to maintain the coherence and the safety condition of each involved train of vehicles and to adapt each train components behavior so as to make train shared the road, and especially roundabouts and crossroads, efficiently (i.e. without stopping any vehicle). This cooperative control system is divided into three different levels. The global train state is managed at the train-level decision process based on the train level perceptions. The vehicle-level process makes the decision concerning each individual vehicle according to data provided by the train-level and to the interaction between vehicles. Finally, the motor-level process makes the link between the vehicle-level command and hardware level of vehicles. In this thesis, we focus on the train-level and vehicle-level. When encountering, trains exchange information such as one part of their perceptions.Besides the goal of having an efficient approach so as to enable several vehicles-trains to share the road infrastructure, we also strategies to transform the meetings of vehicles-trains at road nodes into reconfiguration spots where trains can reconfigure and recombine.The developed algorithm are tested in simulation so as to obtain proper evaluation of our proposal using suitable indicators.