Thèse de Qing Shi

Planification et optimisation de trajectoires pour un système actif d’évitement d’obstacles de véhicules intelligents

Cette thèse de doctorat est consacrée à l'étude de nouvelles approches de contrôle optimal dans les systèmes actifs d'évitement des collisions pour véhicules intelligents, visant à améliorer la sécurité et l'efficacité de chaque véhicule et à obtenir une conduite coopérative dans un réseau partiellement connecté entre véhicules multiples. En partant d'une revue de la littérature sur les différentes méthodes de planification intelligente, une approche d'optimisation à base de modèle est apparue comme une méthode largement utilisée dans la planification et la coordination des manœuvres pour véhicules connectés et automatisés. La méthodologie de contrôle prédictif par modèle (MPC) est dérivée pour les problèmes de planification et de contrôle de trajectoire dans cette thèse. Tout d'abord, une architecture de contrôle pour la planification des trajectoires est mise en place pour un seul véhicule parmi plusieurs participants, elle formule un problème de contrôle optimal pour obtenir une trajectoire optimale tout en satisfaisant les différentes contraintes d'évitement de collision. En particulier, en raison de l'occupation des obstacles, plusieurs fonctions de partition sont générées en tant que contraintes de collision linéaires pour le processus d'optimisation. Cette MPC variable dans le temps avec un modèle de processus de mise à jour permet de traiter les non-linéarités, en même temps que la fonction de partition permettant de convexifier la région sans collision en sous-régions, en considérant le problème crucial de réduction de l'effort de calcul. Deuxièmement, un schéma de contrôle prédictif à modèle distribué est proposé pour la prévention des collisions et le contrôle de la coordination des véhicules parmi un groupe de véhicules. Il consiste en plusieurs sous-systèmes découplés avec un réseau interconnecté dans une zone de voisinage. Ce réseau partiellement connecté permet à chaque véhicule individuel de résoudre son propre problème de contrôle optimal contraint, en tenant compte des contraintes de communication et de sécurité de la conduite coopérative. Nous avons également établi des conditions permettant d'assurer la faisabilité et la stabilité du système en boucle fermée. En tirant profit des contraintes d'interconnexion entre les sous-systèmes et en utilisant un modèle de processus de mise à jour pour faire des prévisions sur l'évolution de chaque sous-système. La communication entre les agents est utilisée pour s'assurer que les techniques locales ont un comportement sous-optimal, et elle peut être mise en œuvre plus efficacement dans l'application d'évitement des collisions.

Jury

M. Abdelkader EL KAMEL - Centrale Lille Institut - Directeur de thèse M. Yacine CHITOUR - Université Paris-Saclay - Rapporteur Mme Shaoping WANG - Beihang University - Rapporteure M. Pierre BORNE - Centrale Lille Institut - Examinateur M. Mohamed DAHANE - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Metz - Examinateur M. jin ZHAO - Guizhou University - Examinateur

Thèse de l'équipe OSL soutenue le 19/01/2021