Système d'évaluation de la dynamique du véhicule et d'aide à la conduite : détection des sorties de route et des renversements
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Abstract EN:
Many research around the world aim to design driver assistance systems to ensure an optimum safety. The driver may be partially supported or the vehicle may be completely independent in the case of the automated road. In this context, all manufacturers, equipment manufacturers and research organizations working on improving the safety of drivers and passengers with a best interaction with the infrastructure. This work was carried out in the framework or the SEDV AC project conducted by the laboratory MIS and the laboratory HEUDIASYC. This project is jointly supported by European Regional Development Fund and the "Conseil Régional de Picardie" and aims to develop techniques for evaluating vehicle dynamics in interaction with his environment based on the means of perceptions such as GPS and cameras. The main objectives of the thesis was to study vehicle lane departure accidents and vehicle rollover situations. In order to detect lane departure situations, we develop a technique based on the estimation of the road curvature, which is then compared to that of the vehicle trajectory. The vehicle dynamics is represented by a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. In order to estimate the states of the model in the presence of unknown inputs, TS observers are developed using H∞ approach, stability conditions are given in terms of Linear Matrix Inequalities (LMI). Changes in vehicle parameters and modeling errors have been considered throught the use of an uncertain TS model. Finally, we proposed a lane departure detection algorithm which evaluate lane departure risk and warm the driver. This algorithm take into account of driver actions and calculate the time required to the vehicle lane keeping according to the driver manœuvres. The second accident situation, which was the subject of our work is the vehicle rollover. Our goal is to estimate parameters and variables of the vehicle dynamics and estimate the risk of rollover. In this context a model of the lateral and roll dynamics of the vehicle was considered. The TS representation is also adapted to this model in cases of banked road. In order to characterize the risk of the vehicle rollover, we define a dynamic lateral transfer Ratio (LTRd), given in the roll variables estimated by the proposed TS observer. The LTR dis an approximation of the lateral transferRatio (LTR) which is inaccessible to measurement because of the high cost of vertical force sensors. After Matlab/Simulink simulations, experimental tests are conducted on the CarSim simulator and then using real vehicles and inertial measuring unit RT2500
Abstract FR:
De nombreux travaux de recherche à travers le monde traitent de l'aide à la conduite sur route pour garantir une sécurité optimale. L'automobiliste peut être partiellement assisté ou bien le véhicule évolue complètement seul dans le cadre de la route automatisée. Dans ce contexte, tous les constructeurs, équipementiers et organismes de recherche travaillent sur l'amélioration de la sécurité des conducteurs et des passagers par une meilleure interaction avec l'infrastructure. Mes travaux de thèse sont effectués dans le cadre du projet SEDVAC mené par le laboratoire MIS et le laboratoire HeuDiasyc. Ce projet financé conjointement par le Fond Européen du Développement Régional et le Conseil Régional de Picardie vise à développer des techniques d'évaluation de la dynamique du véhicule en interaction avec son environnement en s'appuyant sur des moyens de perceptions tel que le GPS et les caméras. Comme principaux objectifs de la thèse, nous avons fixé deux situations les plus accidentogènes à traiter, à savoir les sorties de route et les renversements des véhicules. Afin de détecter les situations de sorties de route, nous avons effectués des travaux basés sur l'estimation de la courbure de la route. Cette dernière est ensuite comparée à celle de la trajectoire suivie par le véhicule. Une représentation floue de type TS (Takagi-Sugeno) est développée pour la dynamique du véhicule en virage. Afin de reconstituer les états du modèle en présence de l'entrée inconnue, des observateurs de type TS sont synthétisés en utilisant l'approche H∞ et le formalisme LMI (Inégalités Matricielles Linéaires). Les variations des paramètres du véhicule et les erreurs de modélisation ont été considérées par la suite à travers l'utilisation d'un modèle TS incertain. Enfin, nous avons proposé un algorithme pour caractériser le risque des sorties de route et alerter le conducteur. L'algorithme développé a l'avantage d'intégrer les corrections du conducteur en tenant compte de la dynamique du braquage et le calcul du temps de correction qui ne doit pas dépasser le seuil autorisé. La deuxième situation accidentogène qui a fait l'objet de nos travaux est le renversement de véhicules en virage. Notre objectif est d'estimer des paramètres et des variables de la dynamique du véhicule qui serviront à évaluer le risque de renversement. Dans ce contexte un modèle de la dynamique dérive-lacet-roulis du véhicule a été considéré. La représentation floue de type TS développée dans la première partie est adaptée également à ce modèle. Nous nous sommes intéressés aux cas de route non plane en prenant en considération le devers de la route. Afin de caractériser le risque de renversement, nous définissons un taux de transfert de charge latérale dynamique (LTRd), donnés en fonction des variables de roulis estimées par les multiobservateurs proposés. Ce dernier est une approximation du taux de transfert de charge latérale (LTR) inaccessible à la mesure à cause du prix élevé des capteurs de forces verticales (roues dynamomètriques ). Après avoir validé ces travaux sur Matlab/Simulink, nous avons réalisé des essais expérimentaux sur le Simulateur CarSim et ensuite sur des véhicules réels équipés d'une centrale inertielle RT2500