Soutenance de thèse

[THÈSE] Johana CATTIN, "Prise en compte des conditions de trafic dynamique dans l’évaluation des consommations énergétiques des véhicules industriels en intégrant les stratégies d’aide à la conduite"

Le 18/04/2019
Type d'événement:
Soutenance
Horaire :
14h00
Lieu :
IFSTTAR Bron, Salle Léonard de Vinci

Soutenance publique de thèse de Johana CATTIN, LICIT/COSYS, IFSTTAR et ENTPE.

/// Résumé

Le monde industriel, et en particulier l’industrie automobile, cherche à représenter au mieux le réel pour concevoir des outils et produits les plus adaptés aux enjeux et marchés actuels, en diminuant les délais de mise au point et les coûts de prototypage. Dans ce but, il est de plus en plus fait appel à la modélisation et à la simulation.
Dans cette optique, le groupe Volvo a développé de puissants outils pour la simulation de la dynamique des véhicules industriels. Ces outils permettent notamment l’optimisation de composants véhicules ou de stratégies de contrôle. De nombreuses activités de recherche portent sur des technologies innovantes permettant de réduire la consommation des véhicules industriels et d’accroitre la sécurité de leurs usages dans différents environnements. En particulier, le développement des systèmes d’aide à la conduite (ADAS – Advanced Driver Assistance Systems) et des systèmes de transports intelligents (ITS – Intelligent Transportation Systems) est en plein essor.
Afin de pouvoir développer ces systèmes, un environnement de simulation permettant de prendre en compte les différents facteurs pouvant influencer la conduite d’un véhicule doit être mis en place. Les outils de simulation de la cinématique véhicule étant déjà développés, le travail se concentre sur la simulation de l’environnement du véhicule et des interactions entre le véhicule et son environnement direct, i.e. le véhicule qui le précède.
L’environnement du véhicule peut être représenté par deux catégories de paramètres : (i) les paramètres statiques et (ii) les paramètres dynamiques. Les paramètres statiques décrivent les informations liées à l’environnement qui ne changent pas au cours du temps : le nombre de voies, la pente, la limitation de vitesse par exemple, tandis que les paramètres dynamiques sont susceptibles d’évoluer au cours du trajet du véhicule : l’état des feux tricolores rencontrés, la vitesse et l’inter-distance du véhicule qui le précède, l’état du réseau (congestionné ou non), par exemple.
Les interactions entre le véhicule étudié (Follower) et le véhicule qui le précède (Leader) sont modélisées à l’aide de modèles mathématiques, nommés lois de poursuites (car-following models). De nombreux modèles existent dans la littérature, la plupart d’entre eux utilisent comme paramètres la vitesse désirée et l’accélération du Follower, l’inter-distance et la différence de vitesse entre les deux véhicules, le temps de réaction du Follower par exemple.
Le travail réalisé dans cette thèse se divise en deux parties. La première partie se concentre sur l’étude des lois de poursuites et le calage de leurs paramètres sur des données poids lourds. Pour cette étude, quatre lois de poursuite fréquemment utilisées pour la simulation microscopique du trafic routier ont été sélectionnées : le modèle de Gipps, l’Improved Intelligent Driver Model (IIDM), le modèle de Newell et le modèle de Wiedemann. L’impact du choix de la méthode de calibration ainsi que des indicateurs sur lesquels les erreurs sont calculées est mis en avant. Les lois de poursuites sont évaluées sur leur capacité à produire des trajectoires véhicules similaires aux trajectoires réelles mais également suffisamment précises pour une estimation de la consommation de carburant pertinente.
La seconde partie de la thèse présente une étude de l’environnement usuel rencontré par un véhicule industriel lors de son usage. En particulier, des indicateurs statistiques des usages usuels sont estimés tels que la densité d’intersections, le nombre de voies, … Ces indicateurs sont évalués selon différents usages, urbain ou régional par exemple.
La première partie de la thèse a permis de proposer une méthode de calage multi-objectif basé sur trois indicateurs (la position, la vitesse et l’accélération) adaptée pour chacune des quatre lois de poursuites étudiées. La comparaison des résultats de calage de ces modèles a permis de conclure que le modèle le plus précis pour représenter la trajectoire d’un poids lourd et le plus robuste dans les conditions des tests effectués est le modèle de Gipps. L’IIDM permet également d’avoir des résultats corrects mais avec des erreurs supérieures aux erreurs mesurées avec le modèle de Gipps. Les deux autres modèles ne donnant pas de résultats satisfaisants, ils ne seront pas conservés pour la suite de l’étude.
L’impact du calage sur l’estimation des consommations de carburant a ensuite été évalué. Les consommations énergétiques correspondant aux trajets utilisés pour le calage sont estimées à l’aide d’un outil de simulation utilisé au sein du groupe Volvo. La comparaison entre les consommations mesurées et simulées a montré que les erreurs pouvaient être assez élevées, ainsi lorsque l’objectif final est l’évaluation des consommations énergétiques, un calage des lois de poursuites uniquement basé sur des indicateurs liés à la trajectoire (position, vitesse, accélération) n’est pas suffisant. Pour résoudre ce problème, l’estimation des consommations énergétiques a été incluse dans le processus de calage des lois de poursuite. Cette méthode a permis d’améliorer de façon significative les résultats sans détériorer la représentativité des trajectoires.
La seconde partie de la thèse se concentre sur la mise en place de méthodes permettant de générer automatiquement des réseaux routiers simplifiés pour la simulation en respectant les statistiques des cycles usuels.
Dans un premier temps, une étude statistique a été réalisée sur un ensemble de cycles usuels afin de déterminer les données statistiques permettant de les définir, telles que le nombre et le type d’intersections rencontrées, la pente, le nombre de voies, les vitesses légales, etc… Cinq types de route (urbain, interurbain, régional, périphérique, autoroute) et deux usages (livraison locale, livraison régionale) ont également été définis.
Par la suite un ensemble de routines ont été développées permettant de générer, à partir des informations statistiques définies précédemment, un réseau simplifié, utilisable en simulation avec le logiciel SUMO, statistiquement représentatif d’un usage réel. La vérification de la pertinence des réseaux générés a été vérifiée.
Finalement, la chaîne de simulation proposée est illustrée par l’évaluation d’un système d’aide à la conduite augmentant la sécurité des usagers, l’ACC (Adaptive Cruise Control), sur un trajet long routier.

/// Membres du jury

Rapporteurs : M. Azedine BOULMAKOUL, M. Jérome HÄRRI

Jury :

  • M. Ludovic LECLERCQ
  • M. Nour-Eddin EL FAOUZI
  • M. Florian PEREYRON
  • M. Jérome HÄRRI
  • M. Azedine BOULMAKOUL
  • Mme Salima HASSAS