19/09/2024 - 14H00 - Salle du conseil du bloc central de l'IUT Henri Poincaré à Longwy

"Algorithmes Avancés d'Estimation pour des Applications aux Véhicules Autonomes et Connectés"

(Thèse Hichem BESSAFA)

Résumé :
Cette thèse se concentre sur le développement d'algorithmes d'estimation avancés pour les véhicules autonomes. Elle commence par un panorama détaillé des différents systèmes de contrôle des véhicules et des dispositifs d'assistance à la conduite, préparant ainsi la discussion sur les modèles dynamiques et cinématiques des véhicules. Nous examinons ensuite deux types d'observateurs : les observateurs classiques basés sur des modèles et ceux issus de l'apprentissage automatique, en analysant leur littérature et leurs applications en robotique et pour les véhicules. Notre recherche introduit plusieurs contributions innovantes. Tout d'abord, une méthode d'estimation par intervalle en temps fini est proposée pour les systèmes linéaires à paramètres variables (LPV) en temps discret. Elle est appliquée à la dynamique latérale des véhicules, permettant d'estimer le dérapage en présence d'incertitudes liées à la rigidité en courbe. Ensuite, un observateur neuro-adaptatif combinant réseaux neuronaux et apprentissage concurrent est développé pour estimer les forces inconnues dans le modèle longitudinal du véhicule. Nous présentons également un observateur à grand gain généralisé, intégrant des conditions d'inégalités matricielles linéaires (LMI) et une contrainte de seuil sur le paramètre de grand gain. Cet observateur, conçu pour prendre en compte des mesures supplémentaires, garantit la stabilité entrée-état (ISS) face au bruit de mesure et s'adapte aux systèmes non canoniques grâce à une transformation de sortie et une modélisation augmentée. Enfin, nous validons nos approches à travers des simulations poussées sur le simulateur CARLA et en utilisant le jeu de données KITTI pour l'estimation de trajectoires. Les résultats montrent une amélioration considérable en termes de précision, rapidité de convergence et robustesse par rapport aux méthodes traditionnelles, démontrant ainsi le potentiel des techniques proposées pour optimiser les performances des véhicules autonomes.
Mots clés : Théorie de l'estimation,Dynamique des véhicules.

Jury :
- Rapporteurs :	Angelo Alessandri, Professeur à l'université de Gênes
	Thierry-Marie Guerra, Professeur à l'université Polytechnique Hauts-de-France
- Autres membres :	Présidente :Catherine Bonnet, Directrice de recherche à Inria de Saclay Examinateurs : - Redouane Khemmar, Enseignant-chercheur (HDR) à l'ESIGELEC de Rouen - Zehor Belkhatir, Lecturer, Université de Southampton, au Royaume Uni - Michel Zasadzinski, Professeur à l'université de Lorraine