Navigation sûre d'un véhicule autonome dans un environnement routier complexe

Safe Navigation of Autonomous Vehicle in Complex Traffic Environment

• Auteur / Autrice : Muluneh Heyi
• Direction : Ahmed Chaibet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département de Recherche en Ingénierie des Véhicules pour l'Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Energie, Mobilité, Intelligence et Environnement
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-....)

Mots clés

Mots clés libres

Véhicule autonome

Contrôle

Planification du parcours

Estimation de l'état

Autonomous vehicle

Control

Path planning

State estimation

Résumé

Les accidents de la route, le temps perdu dans les embouteillages et les problèmes de santé causés par la pollution atmosphérique locale sont les problèmes les plus difficiles et les plus compliqués de la vie urbaine. Pour faire face à ces problèmes et aux questions de sécurité, la conduite autonome (self-driving) est donc une alternative prometteuse. Néanmoins, le récent accident mortel impliquant la responsabilité a mis en évidence ses limites et ses imperfections. L'accident a soulevé des questions sur la fiabilité de cette technologie, et certains avis ont exprimé une forte inquiétude quant à la sécurité des utilisateurs des véhicules automobiles autonomes. De plus, les tâches de perception et les localisations des véhicules autonomes peuvent présenter des incohérences conduisant à des erreurs mettant en péril la stabilité du véhicule. Les sources de ces incohérences peuvent être différentes et agir à la fois sur le capteur lui-même (Hardware) et sur les informations de post-traitement (Software). Dans ce contexte, il est nécessaire d'aborder plusieurs problèmes pour sécuriser l'interaction des systèmes de conduite automatisée avec les conducteurs humains. Pour pallier ces inconvénients, le sujet de thèse se focalise sur la navigation sécurisée du véhicule connecté et autonome (VAC) évoluant dans un environnement dynamique contraint et incertain afin d'assurer sa sécurité. La sécurité fait référence à la capacité de respecter les règles de la route et d'éviter les collisions potentielles avec les autres participants au trafic. La diversification des scènes et des situations routières, voire la multiplicité des conditions de circulation, rendent l'objectif de navigation plus difficile. Pour faire face à ces différentes situations, une architecture de guidage globale doit être mise en place pour superviser et gérer les situations d'urgence en temps réel. Cette architecture est constituée de couches allant de l'évaluation du risque, la planification et la prise de décision jusqu'au contrôle du véhicule et l'évaluation du risque de collision avec tous les véhicules observés en considérant les prévisions de leurs trajectoires ; la planification des différentes manœuvres de conduite ; la prise de décision sur les actions les plus appropriées à effectuer ; le contrôle du mouvement du véhicule ; l'interruption sûre de la manœuvre si nécessaire. En effet, dans ce contexte, la planification de la trajectoire constitue un élément clé du système régissant le fonctionnement d'un véhicule autonome. Ce sujet a attiré une grande attention de la part de la communauté scientifique, depuis plusieurs décennies dans le cadre de la recherche sur les robots mobiles, et de l'industrie automobile depuis plusieurs années. La faisabilité des trajectoires planifiées dépend de plusieurs paramètres liés à la sécurité (évitement d'obstacles, respect des règles de circulation, etc.), au confort des passagers, et au respect des contraintes imposées par la dynamique du véhicule. Le projet de thèse se concentrera principalement sur la conception de contrôle critique pour la sécurité en utilisant la formulation des fonctions de barrière de contrôle, qui peut atteindre l'objectif de contrôle et garantir la sécurité du véhicule via un contrôle de bas niveau. Nous devons vérifier la performance du contrôleur proposé en utilisant des scénarios de conduite typiques et générés aléatoirement. Ensuite, l'applicabilité de l'approche sera vérifiée dans des scénarios de conduite sur autoroute et en ville. La validation expérimentale de la technique proposée sera effectuée sur des véhicules prototypes.

Road accidents and time wasted in traffic jams and health problems caused by local air pollution are the most challenging and complicated issues in city life. To deal with these problems and security issues, autonomous driving (self-driving) is therefore a promising alternative. Nevertheless, the recent fatal accident involving responsibility highlighted its limitations and imperfections. The accident raised questions about the reliability of this technology, and some opinions expressed a strong concern for the safety of the autonomous vehicles' users. Furthermore, perception tasks and autonomous vehicles' localizations may have inconsistencies leading to errors jeopardizing the vehicle's stability. The sources of these inconsistencies can be different and take action both on the sensor itself (Hardware) and on the post-processing information (Software). In this context, it is necessary to tackle several issues to secure the automated driving systems' interaction with human drivers. To overcome these drawbacks, the thesis topic is focused on the safe navigation of the connected and autonomous vehicle (CAV) evolving in a dynamic environment constrained and uncertain to ensure its safety. Safety refers to the ability to respect the rules of the road and to avoid potential collisions with other traffic participants. The diversification of road scenes and situations and even multiple traffic conditions make the navigation aim more difficult. To face these various situations, a global guidance architecture must be implemented to supervise and manage real-time emergency situations. This architecture consists of layers through the risk assessment, planning, and decision-making to vehicle control and the evaluation of the risk of collision with all the observed vehicles considering the forecasts of their trajectories; the planning of the different driving maneuvers; the decision making on the most appropriate actions to carry out; the control of the vehicle movement; the safe interruption of the maneuver if necessary. Indeed, in this context, path planning constitutes a key component in the system scheme governing the operation of an autonomous vehicle. This topic has attracted a great deal of attention from the scientific community, for several decades in the context of research on mobile robots, and from the automotive industry for several years. The feasibility of planned paths depends on several parameters related to safety (obstacle avoidance, respect of traffic rules, etc.), passenger comfort, and respect of the constraints imposed by the vehicle dynamics. The main focus of the thesis project will be on the Safety-Critical Control Design using Control Barrier Functions formulation, which can achieve the control objective and guarantee the vehicle's safety via low-level control and we need to verify the performance of the proposed controller using both typical and randomly generated driving scenarios. Then the applicability of the approach will be verified in both highway and city driving scenarios. Experimental validation of the proposed technique will be carried out on prototype vehicles.