Estimation pour le développement de systèmes d'aide à la conduite des véhicules à deux-roues motorisés - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2018

Estimation for the development of powered two-wheeled vehicles riding assistance systems

Estimation pour le développement de systèmes d'aide à la conduite des véhicules à deux-roues motorisés

Résumé

The road accidents investigations are unanimous : Powered Two-Wheeled Vehicles (P2WV) users are the most vulnerable on the road. Although the global number of road accidents tend to decrease for several years, the number of accidents involving motorcycles are still alarming. Unfortunately, this observation concerns many regions in the world and, even more, Asian countries where the use of motorcycle is much higher than elsewhere. Nowadays, safety of P2WV users become a major concern in our society. During the two last decades, the development of Intelligent Transport Systems (ITS) has largely contributed to decrease the number of road accidents while improving safety and comfort in our vehicles. Among the ITS, one can find the well-known Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). The most common ADAS are the ABS, the ESP, the ACC, etc. Nevertheless, most of them are only dedicated to Powered Four-Wheeled Vehicles (P4WV). The P2WV dynamics attributes such that the large roll motion or the load transfer phenomenon do not allow to extend directly what were done for P4WV. Hence, such systems are called Advanced Rider Assistance Systems (ARAS) for P2WV. The ARAS development is a real challenge for the actors on the motorcycle market. Indeed, P2WV are generally cheaper than other motorized vehicles. Hence, it requires low cost solution. Moreover, they are more and more compact leading to difficulties for the hardware integration. Furthermore, their dynamics is very complex because of their unstable and highly nonlinear behavior. These three reasons make the ARAS development drastically more complex. This PhD takes place in this context and proposes several works addressing P2WV dynamics estimation. Indeed, the development of ARAS is based on handling indicators computed from some pertinent dynamics variables. Among the latter, some are unmeasurable like the tire forces, whereas some others require expensive sensors such as the lateral speed, etc. For both technical or economic reasons, the use of observation techniques turns out to be an adequate solution in the development of ARAS. Such techniques allow to estimate the vehicle dynamics while reducing the number of sensors and overcoming the unmeasurability of some dynamics states. A part of this PhD is dedicated to model-based observers. It means that the observers are designed using a mathematical model of the P2WV. In this context, three different observers were proposed : an unknown input observer, a nonlinear Luenberger observer and an algebraic observer. Both of them require a simple combination of sensors and take into account realistic assumption like the longitudinal speed variation. They were validated by means of the wellknown simulator BikeSim and even with experimental data. We demonstrated that these three observers have a serious potential for industrial applications. A second part of this PhD deals with vision-based estimation techniques. Indeed, a such approach allows to bypass the use of a P2WV model and all the restrictive assumptions necessary to estimates some dynamics. In a first time, we proposed an estimation and prediction algorithm to assist the rider in turn. It allows to estimate the P2WV relative lateral position and heading angle to the road. Simultaneously, it predicts the road curvature within 30 meters ahead of the vehicle. Then, we used this algorithm to propose a steering behavior characterization technique for over and under-steering detection. In a last work, we proposed an image-based observer to estimate the P2WV roll angle. All these works were validated using BikeSim and we are currently testing them with experimental data.
Les études d’accidentologie sont unanimes : les conducteurs de Véhicules Deux-Roues Motorisés (V2RM) sont les usagers de la route les plus vulnérables. Alors que depuis plusieurs années, le nombre total d’accident tend à diminuer, celui impliquant les motards reste alarmant. Malheureusement, ce constat est valable dans de nombreuses régions et encore plus dans les pays d’Asie où l’usage des V2RM est beaucoup plus rependu. La sécurité de ces usagers devient un enjeu majeur dans nos sociétés. Ces 20 dernières années, le développement des Systèmes de Transport Intelligents (STI) a largement contribué dans la diminution du nombre d’accidents sur les routes. Parmi ces derniers, on retrouve les systèmes d’aide à la conduite aussi connus sous le nom d’Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Les plus répandus sont l’ABS, l’ESP, l’ACC, etc. Néanmoins, la plupart d’entre eux sont uniquement destinés aux Véhicules Quatre-Roues Motorisés (V4RM). Les spécificités de la dynamique du V2RM, à savoir l’amplitude du mouvement de roulis ou encore les phénomènes de transfert de charge ne permettent pas de transposer directement ce qui a été développé pour les V4RM. Dans le cas des V2RM, on ne parlera donc pas d’ADAS, mais d’Advanced Rider Assistance Systems (ARAS). Le développement des ARAS est un vrai challenge pour les acteurs du domaine. En effet, les V2RM sont des véhicules bon marché, ce qui implique le développement de solutions bas-coûts. Ils sont également très compacts menant à des contraintes d’intégration sévères. Pour finir, leur dynamique est très complexe à cause de leur comportement fortement non-linéaire et instable. Ces raisons complexifient considérablement le développement des ARAS. Cette thèse s’inscrit dans ce contexte en proposant différents travaux d’observation. En effet, le développement d’ARAS est basé sur le calcul d’indicateur de manœuvrabilité à partir de la connaissance de variables dynamiques pertinentes. Parmi ces dernières, certaines ne sont pas mesurables comme les forces pneumatiques, alors que d’autres sont très coûteuses à mesurer comme la vitesse latérale, etc. Que ce soit pour des raisons techniques ou économique, le recours aux outils d’observation s’inscrit parfaitement dans le cadre du développement des ARAS. Il permet l’estimation de la dynamique tout en réduisant le nombre de capteurs et en contournant la problématique de non-mesurabilité de certains états. Une partie de cette thèse est dédiée aux observateurs basés modèle. Cela signifie que la synthèse de l’observateur est réalisée à partir d’un modèle mathématique du V2RM. Un observateur à entrées inconnues, un observateur de Luenberger non-linéaire et un observateur algébrique ont été proposés. Ces derniers requièrent une combinaison simple de capteurs et prennent en compte les réalités d’un scénario de conduite comme les variations de vitesse longitudinale. Ils ont été validés à l’aide du célèbre simulateur BikeSim et même sur des données expérimentales. Ils s’avèrent donc être de sérieux candidats pour des applications plus concrètes. Une seconde partie aborde l’estimation basée sur des techniques de perception visuelle. En effet, la vision permet de nous affranchir à la fois d’un modèle du V2RM et aussi des nombreuses hypothèses restrictives nécessaires à l’estimation de certaines dynamiques. Dans ce contexte, un premier algorithme d’estimation et de prédiction a été proposé pour un système d’aide à la conduite en virage. Il permet d’estimer la position latérale et la trajectoire du V2RM sur la chaussée tout en prédisant la géométrie de la route sur un horizon de 30 mètres. Dans la continuité de ce travail, nous avons proposé une technique de caractérisation du comportement de braquage pour la détection de sur et sous-virage. Enfin, un observateur basé sur des primitives visuelles a été proposé pour l’estimation de l’angle de roulis. Encore un fois, ces travaux ont été validés sur BikeSim et sont en cours de validation sur des données expérimentales.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-02024804 , version 1 (19-02-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02024804 , version 1

Citer

Pierre-Marie Damon. Estimation pour le développement de systèmes d'aide à la conduite des véhicules à deux-roues motorisés. Automatique / Robotique. Université Paris-Saclay; Université d'Evry-Val-d'Essonne, 2018. Français. ⟨NNT : 2018SACLE034⟩. ⟨tel-02024804⟩
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