Le travail présenté dans ce mémoire de thèse, traite le problème des accidents par sortie de voie et les systèmes d’alertes au conducteur, à court et à long terme. Nous nous sommes aussi intéressés à l’estimation des états dynamiques et des paramètres mécaniques du véhicule. Ces estimées constituent les mesures avancées dont a besoin l’unité d’alerte.
Dans le chapitre 1, L’intérêt est porté sur les accidents de type sortie de voie, afin de comprendre et identifier les différentes raisons et les conditions de ce type d’accident. Les accidents ont été classés en trois grandes catégories :
– les accidents liés à un problème de guidage, résultant d’une forte dégradation du contrôle de trajectoire par le conducteur.
– Les accidents liés à un problème de dynamique de véhicule en virage, résultant d’un freinage inadapté étant donnée la vitesse initiale excessive.
– Les accidents liés à un problème de dynamique latérale du véhicule, résultant d’un effet de survirage ou de sous-virage et/ou d’un mouvement de lacet excessif. Cette classification a permis de définir les fonctions de risques adaptées, pour la dé-tection de ces situations. Nous avons traité également, le risque routier et nous avons donné les différents indicateurs de risque, liés aux modes latéral et longitudinal. Par la suite, les différentes méthodes de détection des sorties de voie ont été présentées et les avantages et les inconvénients de chacune de ces méthodes sont mis en évidence. Ceci a permis de conclure que la prise en compte de la dynamique du véhicule dans le développement des systèmes d’alerte des sorties de voie est nécessaire.
Dans le deuxième chapitre, nous nous sommes intéressés à la modélisation du vé-hicule. Nous avons développé un modèle de véhicule à quatre degrés de liberté, suffi-samment précis, pour étudier la dynamique latérale et longitudinale dans des situations critiques de conduite et, en particulier, les pertes de contrôle. Nous avons modélisé le contact pneumatique/chaussée par le modèle d’effort de Pacejka. Le modèle de véhicule à été validé par la suite par simulation et, en utilisant des mesures réelles collectées à l’aide d’un véhicule instrumenté du LIVIC. Les états mesurés par les capteurs et ceux obtenus par le modèle du véhicule ont été comparés. Les résultats ont montré la validité du modèle pour le développement d’observateurs et l’unité d’alerte.
Le troisième chapitre a traité l’observation de la dynamique du véhicule et l’esti-mation des paramètres dynamiques, tels que les coefficients des raideurs pneumatiques, la masse du véhicule et le moment d’inertie vertical. Pour cela, nous avons donné une architecture d’une unité d’observation, constituée des blocs d’observateurs en cascade.
178 Détection de situations critiques et alerte à long terme Nous avons appliqué dans un premier temps, la technique du filtrage de Kalman étendu pour estimer l’état dynamique, le glissement longitudinal et la dérive latérale au niveau de chaque pneumatique. Dans un deuxième temps, nous avons développé une méthode d’adaptation, afin d’estimer les coefficients des raideurs pneumatiques à partir des ré-sultats d’estimations du filtre de Kalman étendu. Par la suite, un deuxième filtre de Kalman étendu est développé, afin d’estimer la masse et le moment d’inertie vertical du véhicule, en utilisant un modèle bicyclette non linéaire qui utilise les raideurs latérales des pneumatiques adaptées par le premier filtre de Kalman étendu. La stabilité et la convergence du processus des observateurs en cascade ont été démontrées.
L’approche développée a été validée en utilisant des mesures du Correvit. L’angle de dérive latérale du véhicule donné par le Correvit a été comparé à celui estimé avec et sans adaptation des raideurs pneumatiques. Les résultats présentés, montrent que la prise en compte des variations des coefficients des raideurs pneumatiques, permet impli-citement de rendre compte de certaines non-linéarités du comportement du véhicule. La dernière partie du chapitre a été l’objet des travaux réalisés durant l’encadrement d’un stage de DEA et porte sur l’estimation du dévers de la route et les défauts, agissant sur le système, en utilisant un observateur proportionnel intégral à entrée inconnue. Cette technique d’observation, assure une convergence rapide de l’observateur. Le gain de l’observateur est calculé en résolvant des contraintes LMI, qui sont des conditions de stabilité et de vitesse de convergence de l’observateur. Des résultats obtenus en simula-tions et par l’expérience, montrent la convergence de l’observateur et la boucle intégrale de l’observateur, permet de minimiser le transfert des perturbations sur l’erreur d’esti-mation.
Le quatrième chapitre a été consacré au développement de l’unité d’alerte, pour éviter les sorties de voie. L’architecture globale et les différents modules du système ont été présentés. L’unité est constituée de quatre sous-systèmes qui fonctionnent d’une ma-nière parallèle. Le premier sous-système, traite la vitesse longitudinale du véhicule. Pour cela, un nouveau modèle de vitesse critique dans les virages, a d’abord été développé. Il tient compte les trois facteurs de la situation de conduite (le véhicule, le conducteur et la route). Ce modèle prend en considération l’évolution de l’état dynamique et les limites dynamiques du véhicule, en tenant compte des efforts que le véhicule pourra développer au niveau du contact pneu/sol. L’influence des différents paramètres de la route (le dévers, la pente et l’adhérence disponible sur la route), les états dynamiques du véhicule (la dérive latérale du véhicule et le glissement longitudinal), ainsi que les paramètres mécaniques (la masse du véhicule et les raideurs des pneumatiques), sur la vitesse critique en courbe a été présentée. Les résultats obtenus montrent que le modèle de vitesse critique en courbe développé, prend en compte les limites dynamiques de stabilité du véhicule. Afin de limiter la vitesse longitudinale en section de route ligne droite, une génération d’un profil de vitesse automatique est utilisée.
Le deuxième sous-système, analyse la dynamique latérale du véhicule. Pour cela, nous avons traité le mouvement de lacet et l’accélération latérale du véhicule. Nous
5.7. Conclusion 179
avons défini le gradient du caractère sur-virage ou sous-virageSSG. Cette grandeur est
calculée à partir des raideurs pneumatiques estimées précédemment. La vitesse de lacet est aussi analysée, en comparant celle mesurée par le gyromètre et l’autre, obtenue par le modèle de véhicule.
Le troisième et le quatrième sous-systèmes analysent, respectivement, le déplace-ment latéral du véhicule (l’écart latéral par rapport au centre de la voie) et le temps de sortie de voie. Ces indicateurs sont utilisés pour détecter des sorties de route invo-lontaires, liées à un problème de guidage sur la route.Un module d’évaluation du risque et le système décisionnel pour l’alerte a été présenté. Pour valider l’unité d’alerte, des essais sur la piste de Satory à Versailles ont été réalisés avec le véhicule instrumenté du LIVIC (Peugeot 307), afin de collecter des données réelles de plusieurs scénarios de conduite. Nous avons d’abord calibré les seuils des déclenchements des alertes, en fonction des ressentis des conducteurs au cours des essais. Nous avons testé, ensuite, les algorithmes de détection sur plusieurs scénarios et les alertes obtenues correspondent bien aux ressentis des conducteurs et aux endroits exacts.
Dans le cinquième chapitre, nous nous sommes intéressés à une autre catégorie d’accidents, liés au risque à long terme (> 5sec). Contrairement aux accidents par sortie de voie, la prise en compte du comportement de conducteur n’est pas nécessaire. Nous avons développé un système d’alerte, dans le cadre des systèmes coopératifs, traitant les cas des accidents avec obstacle sur la route, dégradation de l’adhérence sur la chaussée à cause des conditions atmosphériques, problème d’une faible visibilité sur la route et autres cas, qui sont liés directement à l’infrastructure. Le module de détection est constitué de portes logiques et d’autres fonctions supplémentaires, pour minimiser les fausses détections. Le système est validé d’abord par simulation entre un PC portable et un PDA, ensuite il a été validé par expérimentation sur un véhicule prototype. Les résultats obtenus sont satisfaisants.
Perspectives
En perspectives, il serait intéressant de valider les blocs observateurs qui permettent d’estimer les attributs de la route. L’identification en ligne de la géométrie de la route, permet de limiter l’utilisation des cartographies numériques enrichies pour le dévelop-pement des systèmes d’alerte au conducteur. Les résultats d’estimation par les obser-vateurs, ainsi que l’unité d’alerte des sorties de voie, présentés dans ce mémoire, sont donnés hors ligne. Il serait donc intéressant de valider ces résultats en temps réel, sur le véhicule prototype et de considérer aussi le couplage des risques (longitudinal et latéral) pour l’alerte.
Actuellement, nous considérons que le véhicule est seul sur la voie. Cependant, le risque n’est pas le même si on considère d’autres véhicules sur la route. Un autre aspect concerne alors, l’utilisation des systèmes coopératifs entre les véhicules ou le véhicule et l’infrastructure.