Soutenance mémoire
Systèmes intelligents de transport
Généralités
Sans avoir une définition unifiée, les systèmes intelligents de transport (ITS, « Intelligent Transportations Systems ») désignent les recherches et les technologies appliquées au transport pour le rendre plus sûr, plus efficace ou plus écologique. Il y a quatre paramètres de base dans le développement et l’utilisation des systèmes intelligents de transport : le conducteur, le véhicule, l’environment et les pouvoirs publics.
Le conducteur
La présence du conducteur dans le système constitue une des principales raisons de la mise en place des systèmes intelligents de transport. L’informer sur son véhicule et son environnement, l’avertir des dangers potentiels et l’assister dans le processus de décision et des ses tâches de conduite constituent autant d’applications différentes dans le cadre de l’amélioration de la sécurité routière. Deux aspects soulèvent aujourd’hui des incertitudes ; d’une part l’accommodation du conducteur à ces systèmes et les effets pervers que cela peut engendrer, et d’autre part, le partage et le transfert de responsabilité. Les dispositifs, embarqués aujourd’hui sur les véhicules, assistent mais ne remplacent pas le conducteur qui continue à garder la responsabilité de la conduite.
Le véhicule
Le véhicule a beaucoup évolué au cours des deux dernières décennies. C’est aujourd’hui un système mécatronique complexe qui rassemble des composants mécaniques, électriques, électroniques et informatiques. Les équipements électroniques qui renforcent la sécurité des occupants sont catégorisés en systèmes de sécurité passive ou active. Les premiers ont pour rôle de diminuer les conséquences d’un accident lorsque celui-ci n’a pu être évité. À titre d’exemple, lors d’un choc, les ceintures de sécurité à prétensionnement retiennent le passager mais limitent l’effort exercé sur le thorax et réduisent ainsi le risque de fracture. Les équipements de sécurité active influencent la dynamique du véhicule avant l’apparition de la situation dangereuse pouvant amener à l’accident. C’est le cas du système anti-blocage des roues au freinage ABS , qui permet d’optimiser la distance de freinage et préserve la contrôlabilité du véhicule, ou encore du système qui contrôle le mouvement de rotation de lacet du véhicule grâce au freinage différentiel des roues ESP ou ESC . De même, un système d’aide au freinage d’urgence amplifie la pression de freinage du conducteur pour réduire la distance d’arrêt. Si les systèmes de sécurité passive sont arrivés à maturité, l’enjeux actuel est de rendre les dispositifs de sécurité active suffisamment sûrs et performants pour renforcer leur déploiement [Njo06]. Une autre perspective de développement est l’intégration du véhicule avec son environnement, constitué par les autres véhicules et l’infrastructure, l’objectif étant d’augmenter l’efficacité des systèmes par une perception étendue.
L’environnement
Un environnement intelligent se compose d’une infrastructure dotée en moyens de communication et de véhicules capables de recevoir, interpréter et transmettre des informations. Par d’exemple, un véhicule équipé avec des moyens de diagnostic et de communication pourrait envoyer des informations sur son état en cas d’accident ou de passage dans une zone dangereuse. Cette dimension de progrès dans les transports, impliquant l’infrastructure, nécessite des initiatives à long terme et un engagement fort des pouvoirs publics. Néanmoins, l’équipement des véhicules avec des technologies de perception permettant de caractériser leur environnement pourrait la suppléer à court terme.
Les pouvoirs publics
Les pouvoirs publics n’ont pas seulement la tâche de s’impliquer dans le développement et le déploiement des systèmes intelligents de transport, mais aussi le devoir de réglementer l’usage de ces équipements. À cet égard, la question de la responsabilité pour les systèmes de sécurité active est encore ouverte. Le déploiement rapide des systèmes peut être soutenu par la législation, comme ce fût le cas avec l’ABS qui est devenu obligatoire en première monte sur les véhicules vendus en Europe.
La recherche menée dans le cadre des projets
D’un point de vue historique, les systèmes intelligents de transport ont suivi quatre phases de développement relativement distinctes [Yng99]. Dans les décennies 60 – 70, des premières études et travaux de recherche ont été menés dans l’esprit de démontrer l’aptitude des systèmes à accroître la sécurité et les performances du transport routier. Bien que certains aient débouché sur des applications pratiques, comme par exemple le bus à guidage latéral en Allemagne [Kan87] (voir Section 2.2.1), la plupart des systèmes mis en œuvre nécessitaient des équipements lourds (ordinateurs volumineux) ou des applications complémentaires inexistantes à l’époque. En conséquence, nombre de ces études sont restées au stade du concept, comme par exemple le système de guidage communicant ALI [Kuh05]. Dans les années 80 – 95, des investissements forts dans l’information routière embarquée ont été réalisés. Des projets ambitieux, comme PROMETHEUS (1986-1995) en Europe, PATH (lancé en 1986) aux États-Unis ou RACS et ASV au Japon, visaient principalement les systèmes avancés de gestion du trafic et d’information aux voyageurs et aux conducteurs. La période 1995-2000 a vu les recherches s’orienter fortement vers la réalisation de l’autoroute automatisée. En août 1997, le consortium américain public-privé NAHSC a organisé à San Diego une grande démonstration autour des résultats obtenus dans le projet AHS à laquelle avaient participé plus de 4000 visiteurs [Ste98]. Avant même d’attendre la tenue de cette démonstration, qui fût par ailleurs une grande réussite, USDOT , qui soutenait financièrement la plupart de ces recherches, demanda quelques mois auparavant la réorientation des recherches vers des projets qui pourraient déboucher à court terme sur des bénéfices pour la sécurité. En 1998, USDOT décidait de mettre fin aux activités du consortium NAHSC. Dans la période récente, 2000-2008, les aspects de la mobilité durable, de la multimodalité et surtout de la sécurité routière ont été renforcés. Mentionnons que le découpage temporel présenté ne peut pas rendre compte de toute la réalité des développements dans le cadre des systèmes intelligents de transport. Pour illustrer cet aspect, signalons que le projet PROMETHEUS traitait déjà la conduite automatisée et ses bénéfices ainsi que les gains sur la sécurité grâce à l’équipement électronique des véhicules. Les développements dans le domaine des transports intelligents ont suivi approximativement le même parcours partout dans le monde. L’état actuel dans les transports intelligents au Japon est résumé par les auteurs de [Bru05]. Une synthèse comparative des systèmes intelligents de transport aux États-Unis et au Japon a été réalisée dans [ADI03]. Cette synthèse évoque les visions nationales et l’intégration de ces systèmes à l’environnement socio-économique, les facteurs de blocage et les leviers à l’innovation aussi bien que les processus d’émergence technologique nationaux. Les technologies clefs de l’innovation en transport pour le futur en Europe sont dévoilées dans [The05].
Comme mentionné précédemment, nombre de projet de recherche ont ciblé soit la conception de technologies de transport intelligents, soit l’évaluation de systèmes déjà existants. Quelques projets seront présentés succinctement dans la suite, l’objectif étant de donner une image synoptique des orientations des recherches dans ce domaine. Nous serons plus attentifs aux développements impliquant le conducteur et le véhicule sachant que les aspects portant sur l’environnement et les politiques de transport seront traités de manière secondaire.
ARCOS
Le projet français ARCOS (Action de Recherche pour la COnduite Sécurisée), d’une durée de 3 ans, 2001-2004, a fait partie des travaux de recherche conduits dans le cadre du PREDIT II (Programme de Recherche et d’Innovation dans les Transports Terrestres). Ce projet financé à hauteur de 15 Me, a réuni une soixantaine de partenaires dont : des instituts de recherche publiques (INRETS, INRIA, LCPC), des laboratoires CNRS (IRCCyN, LAAS, LAMIH, LASMEA), des laboratoires des Universités (Supélec, Université de Haute Bretagne, LAUREPS, Université La Rochelle, Laboratoire Informatique et Imagerie Industrielle, Université Technologique de Belfort-Montbéliard, ERCO, Université Technologique de Troyes, LM2S, Université Versailles-Saint Quentin, LRV) et des industriels (EADS /MATRA Systèmes et Information, PSA, Renault, Renault Véhicules Industriels, SAGEM, Valeo, Vectra). Ce projet a été piloté par le LIVIC, unité de recherche mixte INRETS et LCPC.
Les travaux du projet ARCOS ont été menés autour de quatre fonctions génériques : la gestion des interdistances entre véhicules, la prévention des collisions, la prévention des sorties de route et l’alerte des véhicules en amont d’accidents ou d’incidents [ARC04]. Onze thèmes techniques ont permis de traiter les composants nécessaires à la réalisation de ces fonctions :
1. Amélioration de la perception de l’environnement du véhicule. Deux types de recherches ont été conduits : la détection des objets et des obstacles sur la route [Lab04(a)], [Lab03] et la détection de la route qui permet de fournir la position et l’évolution de la trajectoire du véhicule par rapport aux voies de circulation [Lab04(b)].
2. Visibilité [Hau05] et adhérence [Ste04(a)], [Ste04(b)].
3. Traitement de l’information et élaboration de l’action. Quatres tâches ont été accomplies dans ce thème [Rah04(a)], [Mam04], [Net03], [Mar04] : la construction des bases de données géolocalisées pour les aides à la conduite, la localisation précise et robuste du véhicule et des obstacles, le calcul des trajectoires et la sécurisation des trajectoires par une conduite partagée qui empêche les sorties de routes à travers plusieurs modes, modes qui seront exposés dans la Section 2.2.1.
4. Systèmes de télécommunications. Trois sous-projets ont été ciblés : analyse des besoins, communication véhicule-véhicule et communication véhicule-infrastructure [Rob03].
5. Accidentologie, simulation [Bar02].
6. Systèmes homme-machine [Anc03], [Hoc03].
7. Acceptabilité sociale, questions juridiques.
8. Aspects économiques.
9. Expérimentation et intégration.
10. Analyse fonctionnelle.
11. Poids lourds. Ce sujet a porté sur la perte de contrôle du véhicule lorsqu’elle est engendrée par un des facteurs suivants : ses caractéristiques mécaniques, celles de l’infrastructure, la défaillance du véhicule et la défaillance du conducteur [ElH03].
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Table des matières
INTRODUCTION
Partie I Introduction
Chapitre 1 Motivations
1.1 Contexte du sujet
1.2 Objectifs et contributions
1.3 Organisation du mémoire
Bibliographie
Chapitre 2 État de l’art
2.1 Systèmes intelligents de transport
2.1.1 Généralités
2.1.2 La recherche menée dans le cadre des projets
2.2 L’aide active au maintien dans la voie
2.2.1 Progression de l’intrusion de l’aide au guidage latéral
2.2.2 Méthodes d’action sur la dynamique latérale du véhicule
2.2.3 Contrôle latéral du véhicule
2.2.4 Systèmes intégrés d’assistance active au contrôle latéral du véhicule
2.3 Le conducteur et l’assistance au maintien dans la voie
2.3.1 Prise en compte du conducteur par l’assistance
2.3.2 Acceptabilité des assistances à la conduite et adaptation au comportement
2.4 Les systèmes sur le marché
2.4.1 Responsabilité juridique
2.4.2 Systèmes de prévention active de sortie de voie disponibles sur le marché
2.4.3 Gains en sécurité des systèmes commercialisés
2.5 Conclusion
Bibliographie
Partie II Outils pour la modélisation et la commande du véhicule
Chapitre 3 Éléments théoriques de la commande des systèmes
3.1 Les inégalités matricielles linéaires et bilinéaires
3.1.1 Ensemble convexe, fonction convexe et problème d’optimisation convexe
3.1.2 Problème d’optimisation convexe sous contraintes LMI
3.1.3 Problème d’optimisation sous contraintes BMI
3.2 Ensemble atteignable et ensemble invariant
3.2.1 Ensemble atteignable
3.2.2 Ensemble invariant
3.2.3 Approximation des ensembles atteignables par des ensembles invariants
3.3 Fonction de Lyapunov
3.3.1 La stabilité au sens de Lyapunov
3.3.2 Fonction de Lyapunov et ensembles invariants
3.4 Fonction de Lyapunov quadratique et inégalités matricielles
3.4.1 Système dynamique linéaire invariant autonome
3.4.2 Système dynamique linéaire invariant commandé par retour d’état
3.4.3 Système dynamique linéaire invariant commandé par retour d’état avec perturbations
3.4.4 Système dynamique linéaire à paramètres variants
3.5 Fonction de Lyapunov composée
3.5.1 Propriétés de la fonction quadratique composée
3.5.2 Fonction de Lyapunov composée : stabilité et ensemble invariant
3.6 Systèmes hybrides avec des entrées et des sorties
3.6.1 Représentation
3.6.2 Définitions
3.7 Utilisation de ces outils théoriques dans le contexte de la thèse
Bibliographie
Chapitre 4 Modèle du véhicule pour le suivi de voie et instrumentation
4.1 Modèle « bicyclette » du véhicule
4.1.1 Repères et mouvements du véhicule
4.1.2 Application des lois fondamentales de la dynamique
4.1.3 Étude des forces et des moments extérieurs pour la dynamique latérale
4.1.4 Modèle « bicyclette » du véhicule
4.2 Modèle de la colonne de direction assistée électrique
4.3 Positionnement du véhicule sur la voie
4.3.1 Écart latéral, angle de cap relatif et courbure de la voie
4.3.2 Modèle « bicyclette » du véhicule lié à la voie
4.3.3 Modèle « bicyclette » équivalent du véhicule sur la voie
4.3.4 Coordonnées sur la voie des roues avant du véhicule
4.4 Modèle « bicyclette » intégrant la colonne de direction et le positionnement sur la voie
4.5 Capteurs et actionneurs pour le contrôle latéral
4.6 Équipement du véhicule prototype, CARLLA
4.6.1 Fonctionalités du véhicule prototype CARLLA
4.6.2 Équipement
Bibliographie
Partie III Contribution : loi d’assistance au maintien de voie
Chapitre 5 Concept et architecture de l’assistance : automate hybride d’assistance à la conduite
5.1 Caractérisation des situations de conduite
5.1.1 Capacité de conduite dégradée
5.1.2 Situation de « conduite normale »
5.2 Automate hybride d’assistance à la conduite
5.2.1 Démarche et hypothèse
5.2.2 Définition de l’automate hybride
5.2.3 Transitions du système commuté
5.2.4 Cahier des charges pour la loi de commande
5.2.5 Stabilité de l’automate hybride
CONCLUSION
Bibliographie
