Le siècle de la voiture intelligente

Présentation de résultats récents ou en cours 217
rigidité de dérive. Ce modèle a été validé à partir de données expérimentales qui ont
montré une très bonne adéquation de ce modèle amélioré avec la réalité.
Avec un autre partenaire, nous avons abordé le contrôle automatique de véhicule, et
plus précisément le problème du contrôle longitudinal, en développant des
algorithmes robustes de type ACC ou Stop&Go. Notons que des applications de
type Stop&Go en peloton font l’objet de recherches actives dans des projets
nationaux et européens. Nous avons ainsi participé au projet CRISTAL (Cellule de
Recherche Industrielle en Systèmes de Transports Automatisés Légers) en réalisant
une démonstration d’accrochage immatériel de véhicule lors des journées organisées
par le pôle « Véhicule du Futur » et la Communauté d’Agglomération du Pays de
Montbéliard (CAPM) en novembre 2008 à Montbéliard. Lors de ces journées, les
participants ont fondé le club Move on CityMobil, club européen des villes
engagées dans l’évolution des modes de déplacements urbains.
Nous développons également des lois de commande de type « sans modèle », c'està-dire
avec une connaissance limitée de la dynamique du châssis (forces
aérodynamiques ou forces dues à la pente) mais aussi des actionneurs. En effet, la
commande physique délivrée au véhicule est l’angle papillon du moteur dans le cas
d’une accélération, ou la pression des freins dans le cas d’un freinage. Pour
compenser les dynamiques mal connues ou négligées, il est important de bien
estimer les accélérations du véhicule. Nous reviendrons ci-dessous sur la
problématique de l’estimation.
Une autre problématique importante sur le thème du contrôle automobile à laquelle
nous nous intéressons est celle de l’automatisation basse vitesse, et notamment le
problème du parking automatique. Nous travaillons sur les différents cas du créneau,
l’épi ou la bataille en développant des algorithmes de planification à partir de
raisonnements géométriques simples et d’asservissements sur les trajectoires de
référence obtenues à partir des techniques de platitude.
Estimation
En vue de la conduite automatique de véhicule, il est important de bien estimer les
variables internes de la dynamique. Pour cela, nous ne disposons que d’un nombre
limité de capteurs à bord. Nous avons par conséquent développé des estimateurs de
vitesse absolue du centre de gravité de la voiture à partir des mesures disponibles sur
les voitures de série. Ces estimations ont été élaborées à partir de méthodes
algébriques récentes développées par l’équipe ALIEN à l’INRIA (Algèbre pour
l’Identification et l’Estimation Numérique) pour l’estimation et le filtrage de
dérivées temporelles de signaux et l’identification. À cette occasion, nous avons
travaillé avec les chercheurs de ce projet et notamment Michel Fliess. Ce travail a
été soutenu financièrement par le GdR MACS du CNRS. L’obtention des
paramètres de vitesse est fondamentale, entre autres pour identifier en temps réel le
coefficient d’adhérence dans le contact pneu/sol, ce qui s’avère déterminant en
terme de sécurité.
Dans le cadre de notre collaboration avec VALEO, l’algorithme de contrôle
longitudinal que nous avons développé utilise des estimateurs algébriques,