Dans ce chapitre, nous avons essayé de fournir une étude détaillée de la conception d'un système de prévention de risque de collision avec les autres véhicules à l'approche d'une intersection. Notre système coopératif utilise uniquement les informations échangées
Fig. 4.22 Le temps d'arrivée TA de Lara2 à la zone de con it
entre les véhicules par la voie de la communication pour fournir à chaque véhicule une prédiction des trajectoires des diérents véhicules avoisinants et pour estimer le risque de collision avec ceux-ci.
Dans le but d'intégrer les erreurs de positionnement dans le processus d'estimation de risque, nous avons proposé de remplacer la notion de position exacte du véhicule par la notion de l'ellipse d'incertitude de positions.
Pour rendre le calcul plus aisé, nous modélisons cette ellipse par un modèle géométrique de cercles adjacents.
Pour eecteur la prédiction des trajectoires qui est au c÷ur de notre système de prévention de risque, nous avons proposé aussi un modèle de déplacement du véhicule. Ce modèle est ensuite utilisé dans un processus de ltrage par un ltre de Kalman. L'utilisation de ce ltre possède deux avantages : il permet à la fois de réduire les erreurs de positionnement et d'estimer les dimensions des ellipses d'incertitude des véhicules.
Au niveau expérimental, nous avons testé notre système sur notre otte de véhicule. Ainsi, nous avons étudié deux des scénarios les plus risqué sur croisement : l'arrivée sur intersection par des voies adjacentes et la man÷uvre de tourner à gauche pour prendre la voie latérale.
La particularité du premier scénario réside dans la prédiction des trajectoires recti-lignes des véhicules. Nous proposons une analyse du risque basée sur trois paramètres : le TTC ou temps à collision, la durée du choc prévue et la dimension du véhicule impliqué dans le choc. Ces trois paramètres fournissent un indice de risque qui prend en compte le
temps, la persistance et la con guration du choc.
Tandis que dans le deuxième scénario, le système vise à aider le passage du véhicule sur l'intersection. Il estime le temps de passage du véhicule tournant et le compare au temps d'arrivée du véhicule en face. Le système recommande ainsi de passer avant l'arrivé du véhicule ou d'attendre son passage pour rejoindre la voie latérale.
Contrairement à la plupart des solutions proposées dans la littérature, cette étude expérimentale nous a permis de mettre en ÷uvre une gestion d'une intersection par une manière décentralisée sur chaque véhicule et sans le passage par une station de base. Cette gestion décentralisée permet de réduire le coût de déploiement d'une telle applica-tion puisque nous n'avons plus besoin d'équiper toutes les intersecapplica-tions par des moyens de communication ; sauf peut être les intersections si profondes où la communication entre les véhicules est fonctionnellement insu sante pour la gestion de risque. Dans ce cas, les intersections peuvent être équipées d'un point relais au milieu de l'intersection qui jouera le simple rôle de miroir qui "ré échit" les informations provenant d'une des branches du carrefour dans les autres branches.
A n d'améliorer ce système, nous citons quelques pistes :
Pour une prédiction plus able, nous proposons de modéliser le comportement du véhicule par un modèle dynamique qui prend en compte les paramètres dynamiques du véhicule de test.
La précision du système de positionnement pèse sur l'ensemble des processus d'esti-mation de risque. L'amélioration de système de positionnement ne peut qu'améliorer les performances du système.
Le remplacement de la notion des ellipses d'incertitude par le modèle plus complet des gaussiennes de probabilité de positions. La détection de collision se fait donc à partir du produit des gaussiennes des deux véhicules. L'utilisation de ces gaussiennes permet de combiner les trois paramètres étudiés dans le calcul de risque ; à savoir le TTC, la durée et la dangerosité du choc. Une généralisation de l'utilisation de ce modèle permet de faciliter l'extension de ce modèle vers un nombre plus important de véhicule.
Dans le cas de l'utilisation des ellipses d'incertitude, une amélioration du modèle géométrique par cercles consiste à moduler le nombre et les dimensions des cercles par les dimensions de l'ellipse en temps réel.
La proposition d'un indice unique de risque plus complet, qui combine tous les paramètres de risque étudiés.
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5.1 Introduction
Le changement de voie est une man÷uvre typiquement appréhendée. En eet, durant la phase préparatoire au changement de voie, le conducteur examine son environnement de conduite. Il cherche toute source d'informations sur l'état de l'infrastructure routière et sur les pro ls de conduite des véhicules voisins. La communication peut s'avérer un moyen approprié pour assurer ce canal de transmission de l'information. Dans ce chapitre, nous étudions dans un premier temps et en détail les problèmes de changement de voie. Nous présentons ainsi une étude accidentologique liée au changement de voie. Cette étude des causes et des modalités d'accidents pendant un changement de voie nous guidera par la suite dans la conception d'un système d'assistance lors de la préparation d'un changement de voie. Ce système a pour objectif la prévention et l'estimation d'un risque de collision avec les véhicules environnants. L'idée principale est de prédire dans un horizon temporel plus ou moins proche les trajectoires des véhicules et d'estimer toute possibilité de collision. L'estimation de trajectoire repose sur une modélisation du mouvement des véhicules et dans ce cas particulier le mouvement durant le changement de voie. Nous proposons ainsi un modèle mixte géométrique et dynamique de changement de voie. Ce système sera ensuite testé et validé dans des scénarios réels en utilisant notre otte de véhicules.