L'architecture du système d'alarme proposé dans cette thèse pour la détection des situations dangereuses de sortie de voie est présentée dans la figure 1. Ce modèle prend en compte l'évolution de la dynamique et des paramètres mécaniques du véhicule.
Introduction
L’accidentologie
Principaux facteurs d’accidents
Perte de contrôle du véhicule liée à ses caractéristiques mécaniques, à celles de l'infrastructure et aux conditions de circulation et environnementales. Défaillance du conducteur liée à ses propres limites physiologiques (perception de l'environnement routier, perte d'attention, fatigue.
Les obstacles latéraux
Dans les deux cas, dans la plupart des accidents, l’excès de vitesse constitue une circonstance aggravante. Selon une étude sur les accidents publiée dans [ONI06], 25 % des accidents mortels pourraient être évités si tous les conducteurs respectaient les limites de vitesse.
Les accidents par sortie de voie
À l'aide d'un simulateur de dynamique des véhicules, des simulations et des mesures ont été réalisées pour déterminer l'influence de l'infrastructure sur la dynamique des véhicules. L'étude a révélé qu'agir sur l'infrastructure est le meilleur moyen de réduire la perte de contrôle dans les virages, qui résulte d'une forte mobilisation de l'adhérence.
Classification des accidents par sortie de voie
Le risque routier
Définition du risque
Indicateurs de risque liés au mode longitudinal
Calcul du profil de vitesse : Le profil de vitesse est calculé selon la formule suivante. Compte tenu de l'accélération longitudinale maximale (λlonacc), le profil de vitesse SPL1 surL est calculé à partir de la fin de la spirale négative du premier virage.
Indicateurs de risque liés au mode latéral
Mode Correctif : Dans ce mode, une correction est appliquée à la trajectoire du véhicule pour le ramener au centre de la trajectoire. L'angle de cap relatif indique l'erreur de cap du véhicule par rapport à la route.
L’assistance au conducteur et génération des alertes
- Les systèmes avancés d’aide à la conduite ADAS
- Les systèmes d’alerte pour les sorties de voie
- Utilisation des bases de données cartographiques
- Utilisation des observateurs
- Systèmes d’alerte déjà développés dans la littérature
Lors du calcul de la vitesse autorisée, seule la courbure de la route est prise en compte. Le concept d'alerte longitudinale repose sur la vitesse critique, calculée uniquement en tenant compte de la courbure de la route.
Conclusion
Dans le cadre du projet AWAKE16 (Assessment of Driver Vigilance and Warning in Accordance with Traffic Risk Estimation) [PA03], un système a été développé pour la détection et le diagnostic de l'hypovigilance des conducteurs en temps réel, afin d'éviter les déplacements involontaires sur la route. Le système d'alerte que nous développons est basé sur la connaissance de l'évolution de l'état dynamique et des paramètres du modèle de véhicule.
Introduction
Le véhicule
- Les différents mouvements du véhicule
- Définition des repères
- La dynamique du véhicule [Gla04, Nou02]
- Modélisation du contact pneumatique/chaussée
- Expressions des forces et des moments extérieurs
- Expressions finales du modèle de véhicule
- Validation du comportement du modèle
La figure 2.3 illustre l'origine de la vitesse résultante entre la vitesse du véhicule et . La figure 2.4 montre la vitesse au point de contact roue-sol et l'origine de la force.
L’infrastructure
Types de routes
La vitesse autorisée détermine la courbure maximale autorisée, l'angle d'inclinaison et l'inclinaison de la route. Le rayon de courbureR en fonction de la vitesse du véhiculeV est défini comme suit.
Géométrie de la route
Les changements d'angle de pente de la route sont également limités à 2 % par seconde de déplacement. La pente de la route est étudiée en fonction de la dynamique des véhicules pour différents types de routes.
Modélisation de la route
Il peut être exprimé comme l'inverse de la transition de En cas d'événement imprévu, le conducteur réagit toujours avec un petit retard, qui représente son temps de réaction. Ce temps de réaction est généralement modélisé par un retard dans la boucle du système. Le temps de réponse moyen des conducteurs est égal à environ 1 seconde [PJT+99], il dépend de plusieurs facteurs complexes, nous en mentionnons quelques-uns. Le temps de réaction d'une personne est le temps nécessaire aux messages nerveux pour parcourir la chaîne d'éléments du système nerveux de son corps. Conclusion Le cœur de l’unité d’observation, qui fournit les différentes mesures avancées, est représenté sur la figure 3.1. Il montre les sous-ensembles du modèle du véhicule (calculs de différentes quantités du modèle du véhicule) et l'unité d'estimation, représentés dans des blocs d'observateurs utilisés pour la reconstruction des états et des paramètres dynamiques. Une méthode pour estimer l'état et les forces de contact d'un véhicule a été présentée dans [HAD01]. Les résultats des simulations et des expériences ont montré une bonne convergence de l'observateur pour l'estimation des états (positions et vitesses). Systèmes linéaires stationnaires Systèmes non-linéaires Le filtre de Kalman étendu consiste en une mise à jour d'état et une mesure [WB04]. Cette dernière permet d'améliorer la qualité de l'estimation de l'angle d'inclinaison latérale du véhicule [SCM03], d'où la formulation des équations du modèle d'évolution du filtre de Kalman étendu. Pour simplifier les calculs, nous utilisons les notations suivantes : 3.22) où Cf et Cr représentent respectivement les coefficients de rigidité des pneumatiques avant et arrière, Cy est le coefficient de pénétration latérale dans l'air, m représente la masse du véhicule et Iz est le moment d'inertie derrière z. On ne peut donc pas obtenir tous les paramètres Cf, Cr, lf, lr, Iz, Cy et m. L’avantage d’une telle formulation des paramètres est de les rendre indépendants de la vitesse, tout en simplifiant l’écriture du modèle. Pour garantir l'observabilité du système, nous utiliserons l'estimation de l'angle de dérive latérale du véhicule donnée par le premier EKF pour observer β. Si le gain L est choisi selon les techniques de conception de l’estimateur, l’erreur d’estimation1 diminue vers zéro. Puisque K(ˆw,x, v)ˆ est choisi de telle sorte que la dynamique de l’erreur soit stable comme le montre l’expression 3.36. 3.2 – Variations de bruit des variables d'entrée. deuxième filtre de Kalman étendu, nous n'avons en entrée que l'angle de braquage avec la même variance que celui du premier filtre. Le filtre de Kalman étendu utilisé dans la littérature utilise un modèle discrétisé du premier ordre. 3.5 – simulation et estimation de : (a) l’angle de dérive latérale, (b) la vitesse longitudinale, (c) la vitesse latérale et (d) la vitesse de lacet. La figure 3.9 montre l'estimation de la rigidité longitudinale et latérale des pneus, à l'approche d'un virage à droite et en utilisant la méthode d'ajustement décrite dans la section 3.4.4. La figure 3.16 montre l'estimation de l'angle de mouvement latéral de chaque pneu par rapport à la valeur calculée à partir de la mesure. Fig.3.15 – Courbes d'évaluation du glissement longitudinal comparées à celles obtenues par calcul à partir de mesures. Dans cette partie, nous donnons les résultats de simulation et expérimentaux pour l'estimation de la condition xˆ et de l'angle d'inclinaison du chemin φr en présence de perturbations. Dans la figure 3.20, nous présentons les résultats de l'estimation d'état et les entrées non mesurées en considérant le 2ème cas. Fig.3.23 – estimation de l'angle de pente, de l'angle de roulis du véhicule, du moment de lacet et de la force du vent latéral. Enfin, nous avons développé et appliqué une méthode de reconstruction de l'état dynamique, de l'angle d'inclinaison de la route en présence de perturbations et de défauts de mesure, basée sur l'observateur intégral proportionnel avec des entrées inconnues. Introduction Le module d'aide à la décision (SAM) propose trois statuts en fonction du niveau de risque, liés à chaque critère : pas d'alarme, niveau d'alarme bas et alarme haute. Afin de minimiser le nombre de fausses alertes possibles, une alerte forte n'est déclenchée que si un niveau d'alerte faible a déjà été déclenché. La figure 4.5 montre la variation de la vitesse critique en fonction du déplacement latéral et du glissement longitudinal. 4.5 – modification de la vitesse maximale autorisée en fonction du glissement longitudinal et de l'angle de déplacement latéral. La figure 4.8 montre l'évolution du gradient d'autodirection (SSG) en fonction de la dynamique latérale du véhicule. Dans [MGN06a] plusieurs approches du TLC ont été proposées en utilisant différentes hypothèses sur la géométrie de la route et la trajectoire du véhicule. Le processus de décision concernant la vitesse longitudinale du véhicule est le suivant : 1) Il n'y a pas d'avertissement en cas de vitesse excessive. 146 Restrictions dynamiques transversales et longitudinales à la sortie de la chaussée. le véhicule est plus grand que vf. La figure 4.19-c montre la vitesse réelle (mesurée) du véhicule (graphique plein) ainsi que le profil de vitesse calculé, à l'aide de la formule 4.4 (graphique en pointillés). Sur la figure 4.26-c on peut observer que le système détecte une situation critique de perte de contrôle latéral, alors que la vitesse du véhicule est inférieure à celle autorisée. Un avertissement T LC moyen est également détecté (la LED s'allume en orange), mais le niveau de risque affiché au conducteur est de 2. Sur l'image, nous pouvons voir que l'écart latéral par rapport au centre de la voie est de 20 cm, et l'écart relatif l'angle de cap est de 0,5 degrés. Introduction La présence d'obstacles ou de véhicules qui avancent lentement sur la route, notamment dans les virages, sont souvent à l'origine d'accidents de la route mortels. Pour plus de clarté, nous avons présenté dans le tableau 5.1 les différentes causes d'accidents correspondant aux types de dangers. Architecture du système Le schéma fonctionnel, illustré à la figure 5.6, montre principalement la configuration de la détection des risques. Les informations en bleu sont les informations les plus importantes pour la détection des risques et les informations en vert sont destinées à l'évaluation et à la catégorisation des risques. Le schéma fonctionnel, qui permet de détecter une situation de freinage d'urgence, est présenté sur la figure 5.8. La détection d'un freinage d'urgence est évaluée en fonction de l'état du système d'assistance au freinage (BAS), de l'activation de l'ABS et de la décélération du véhicule. Freinage d'urgence : les informations sur le freinage d'urgence sont obtenues directement à partir de la quantité de freinage appliquée par le conducteur. L'état d'activation de l'ABS ou la mesure de l'accélération longitudinale en combinaison avec la vitesse longitudinale du véhicule permet également la détection d'une situation de freinage d'urgence. Autres situations dangereuses La figure 5.13-a montre le simulateur de véhicule où les entrées de direction sont l'angle de braquage et l'accélération longitudinale. Pour les autres capteurs, ils ont été simulés sur Labview, comme le montre la Figure 5.13-b. L'unité routière RSU du système WillWarn est conçue pour simuler des travaux routiers, un véhicule lent (arrêté) et tout risque lié à l'infrastructure. Test expérimental Cela a permis de conclure qu'il est nécessaire de prendre en compte la dynamique du véhicule lors du développement des systèmes d'avertissement de sortie de voie. L'influence des différents paramètres de la route (la pente, la pente et l'adhérence disponible sur la route), des états dynamiques du véhicule (la dérive latérale du véhicule et le glissement longitudinal), ainsi que des paramètres mécaniques (la masse du véhicule et la rigidité des pneus) sur la vitesse critique dans les virages a été présentée. Pour déterminer le vecteur L, qui représente le gain de l'observateur, nous utilisons le théorème 1 [Mar03]. Vitesse de convergence : Pour éviter une convergence trop lente de l'observateur vers les valeurs réelles, il est possible d'ajouter une contrainte LMI définie par B.10 qui impose la vitesse de convergence en imposant que les pôles de A−LC soient dans la moitié gauche complexe. plan défini par {z|Re(z) <−λ}, pour λ >0. Modèle du véhicule Trajectoire circulaire des véhicules : Cette approximation prend en compte la route rectiligne et la trajectoire circulaire des véhicules (LD/CE). Trajectoire rectiligne du véhicule : supposons maintenant que le véhicule se trouve sur une section de route circulaire (virages) avec un rayon de courbure Rr constant.Le comportement du conducteur
Temps de réaction du conducteur
Adhérence mobilisée par le conducteur
Introduction
Les observateurs et leurs applications dans le monde automobilemonde automobile
Critère de l’observabilité des systèmes
Estimation conjointe des états et des para- mètres dynamiques du véhiculemètres dynamiques du véhicule
Estimation des paramètres mécaniques du vé- hicule
Le modèle bicyclette non linéaire
Estimation des paramètres avec le modèle bicyclette
Stabilité des estimateurs en cascade
Résultats des simulations et expérimentaux
Paramétrage des EKF et les sources d’erreurs
Résultats de simulations
Validation expérimentale
Estimation des entrées inconnues [SSMG07]
Conclusion
Unité d’alerte pour les sorties de voie
Dynamique longitudinale
Dynamique limite latérale
Le couplage entre l’assistance longitudinale et l’assistance latérale
Expérimentation
Conclusion
Présentation du système "WILLWARN "
Classification des dangers
Le module de détection des dangers (HDM)
Quelques fonctions du bloc logique HDM
Détection d’obstacles
Détection d’une adhérence dégradée
Simulation du système et affichage sur PDA
Expérimentation
Démonstration de la balise RSU de WILLWARN
Conclusion
Synthèse d’observateur PI à entrée inconnue
Études des cas d’application