Outils de pré-calibration numérique des lois de commande de systèmes de systèmes : application aux aides à la conduite et au véhicule autonome

Tuning tools for systems of systems control : application to driving assistances and to autonomous vehicle

• Auteur / Autrice : Simon Éliakim Mustaki
• Direction : Philippe Chevrel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance le 08/07/2019
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Commande - Département Automatique, Productique et Informatique - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Said Mammar
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Chevrel, Jamal Daafouz, Pierre Apkarian, Elena Panteley, Pedro Kvieska, François Fauvel, Mohamed Yagoubi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jamal Daafouz, Pierre Apkarian

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande robuste

Commande H-infini

Véhicules autonomes

Automobiles -- Systèmes d'aide à la conduite

Mots clés libres

Commande H2/H∞

Commande multi-modèle

Optimisation multi-objectif

Contrôle latéral

ADAS

H2/H∞ control

Multi-model control

Multi-objective optimization

Lateral control

ADAS

Résumé

Cette thèse est dédiée à la pré-calibration des nouveaux systèmes d’aides à la conduite (ADAS). Le développement de ces systèmes est devenu aujourd’hui un axe de recherche stratégique pour les constructeurs automobiles dans le but de proposer des véhicules plus sûrs et moins énergivores. Cette thèse contribue à une vision méthodologique multi-critère, multi-modèle et multi-scénario. Elle en propose une instanciation particulière pour la pré-calibration spécifique au Lane Centering Assistance (LCA). Elle s’appuie sur des modèles dynamiques de complexité juste nécessaire du véhicule et de son environnement pour, dans le cadre du formalisme H2/H∞, formaliser et arbitrer les compromis entre performance de suivi de voie, confort des passagers et robustesse. Les critères élaborés sont définis de manière à être d’interprétation aisée, car directement liés à la physique, et facilement calculables. Ils s’appuient sur des modèles de perturbations exogènes (e.g. courbure de la route ou rafale de vent) et de véhicules multiples mais représentatifs, de manière à réduire autant que possible le pessimisme tout en embrassant l’ensemble des situations réalistes. Des simulations et des essais sur véhicules démontrent l’intérêt de l’approche.

This thesis deals with the tuning of the new Advanced Driving Assistance Systems (ADAS). The development of these systems has become nowadays a strategic line of research for the automotive industry towards the conception of safer and fuel-efficient vehicles.This thesis contributes to a multi-criterion, multi-modeland multi-scenario methodological vision of the tuning process. It is presented through a specific application of the tuning of the Lane Centering Assistance (LCA). It relies on vehicle and environment’s dynamical models of adequate complexity in the aim of formalizing and managing, in a H2/H∞ framework, the trade-off between performance, comfort and robustness. The formulated criteria are easy to compute and defined in a way to be understandable, closely linked to practical specifications. The whole methodology is driven by the research of a pertinent trade-off between realism (being as closest as possible to reality) and complexity (quick evaluation of the criterion). The efficiency and the robustness of the approach is demonstrated through high-fidelity simulations and numerous tests on real vehicles.