Auteur / Autrice : | Carolina Rengifo cadavid |
Direction : | Andras Kemeny, Jean-Rémy Chardonnet, Hakim Mohellebi |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique (AM) |
Date : | Soutenance le 30/06/2020 |
Etablissement(s) : | Paris, HESAM |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LISPEN |
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Daniel Mestre |
Examinateurs / Examinatrices : Andras Kemeny, Jean-Rémy Chardonnet, Jean-Christophe Popieul, Stéphane Espié, Damien Paillot, Hans-Peter Schoener | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Christophe Popieul, Stéphane Espié |
Résumé
Les travaux présentés dans ce manuscrit s'inscrivent dans le contexte de la simulation de conduite et plus concrètement dans celui des simulateurs de conduite dynamique a hautes performances utilises pour la validation des systèmes avances et du véhicule autonome. Afin de répondre aux enjeux de performance et de perception du mouvement, nous présentons différentes approches d’amélioration des algorithmes de restitution de mouvement (MCA). L'ensemble de nos études montre que la stratégie de contrôle prédictif est le meilleur choix pour contrôler les mouvements des nouveaux simulateurs a hautes performances. Cependant, dans ce MCA l'optimisation en temps réel et le modèle de perception doivent être garantis afin améliorer l'immersion du conducteur dans l'environnement virtuel. Nous avons donc comparé différentes techniques pour résoudre les problèmes d'optimisation sous contraintes et avons propose une technique d'optimisation a partir de circuits integres, qui propose une solution intuitive et rapide au problème d'optimisation. Enfin, nous avons établi des recommandations de paramétrage des MCA en fonction du comportement de conduite auto-declare qui permet une meilleure perception du mouvement dans un simulateur de conduite, en conduite interactive et en mode autonome.