Auteur / Autrice : | Martin Soyer |
Direction : | Sorin Olaru, Zhou Fang |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 20/07/2022 |
Etablissement(s) : | université Paris-Saclay |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....) |
référent : CentraleSupélec (2015-....) | |
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Sihem Tebbani |
Examinateurs / Examinatrices : Nikolaos Athanasopoulos, Guillaume Colin, Morten Hovd, Antonio Feramosca, Ewa Girejko | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Nikolaos Athanasopoulos, Guillaume Colin |
Mots clés
Résumé
Les simulateurs dynamiques de conduite à haute performance restituent les accélérations du véhicule à l’aide d’un système de mise en mouvement de plateforme. Le conducteur est immergé dans un environnement de synthèse multi-sensoriel (stimulations visuelles, haptiques, vestibulaires et sonores). La performance d’un tel simulateur en dehors de sa capacité mécanique (latence visuelle, le retard de restitution de mouvement, etc...) et de la cohérence temporelle des différents stimuli sont des facteurs pouvant conditionner la qualité de la perception. La présente thèse a pour objectif de développer un algorithme de restitution de mouvement qui minimise le temps de calcul et corrige le retard du simulateur tout en conservant la performance de restitution de mouvement. Cet algorithme de restitution fait l’objet d’un intérêt spécifique de la communauté de la simulation de conduite via la dénomination MCA (Motion Cueing Algorithm). Cette thèse porte sur la commande optimale et en particulier sur la récente utilisation de la commande prédictive par modèle (ou Model Predictive Control ou MPC) comme base de l’algorithme. Les différentes pistes d’amélioration évoquées dans cette thèse concernent l’utilisation des ensembles invariants pour la poursuite de trajectoire en temps réel. Ainsi, un algorithme de compensation de retard inertiel est proposé dans une version allégée du point de vue du temps d’exécution. Un algorithme non prédictif basée sur la commande par interpolation adapté à la poursuite de trajectoire dynamique est également proposé. Enfin, une base théorique permettant la relaxation des concepts d’invariance est conçue afin de minimiser la complexité des problèmes d’optimisation utilisés dans la commande prédictive.