Planification et commande pour véhicules à deux trains directeurs en milieu encombré

• Main Author: Nizard, Ange
• Other Authors: Clermont Auvergne
• Language: fr
• Published: 2017
• Subjects: Véhicules à deux trains directeurs; Planification en temps-réel; Manoeuvres; Modélisation cinématique; Suivi de chemin; Commande prédictive; Bi-steerable vehicles; Realtime planning; Maneuvers; Kinematic modeling; Path following; Predictive control
• Online Access: http://www.theses.fr/2017CLFAC061/document

Le prochain secteur à être fortement automatisé est sans doute celui du transport routier. D’abord en environnement peu complexe comme c’est déjà le cas sur autoroute, puis à terme dans les scénarios les plus difficiles, comme ceux rencontrés au coeur du trafic urbain. Une étape intermédiaire consiste à introduire des véhicules autonomes en milieu urbain, mais hors du trafic, comme sur des sites fermés. Ces environnements présentent des caractéristiques particulières, comme un encombrement important. Alors, pour être en mesure de naviguer en toute autonomie, les véhicules doivent être à la fois agiles, précis et sûrs, mais aussi efficaces, donc rapides. Ce travail de thèse adresse deux problématiques clés de la navigation autonome en milieu encombré : la planification et le suivi de chemin pour les véhicules à deux trains directeurs (4WS). En effet, la cinématique 4WS est la réponse des constructeurs au besoin d’agilité et nécessite le développement de techniques de commande adaptées. La planification de chemin en temps-réel permet l’évitement d’obstacles, de façon à rendre le service robuste aux aléas de l’environnement. Le contrôle automatique de la direction permet ensuite de suivre ces chemins avec précision. La principale difficulté concernant la planification de chemin est le contraste entre la faible puissance de calcul embarquée sur le véhicule et la forte contrainte temporelle qu’impose le besoin de réactivité. Il s’agit donc de choisir l’approche adéquate et de mettre en place les simplifications algorithmiques les plus efficaces, c’est-à-dire qui réduisent la quantité de calculs nécessaires sans réduire la qualité des chemins générés. De plus, la planification de chemin en milieu encombré pose le problème des impasses dans lesquelles les méthodes les plus réactives restent coincées. De fait, l’approche retenue consiste à construire une fonction de navigation en deux dimensions dont est extrait le chemin. Au sens des critères choisis, il est optimal pour un véhicule circulaire. Des stratégies sont alors mises en place pour adapter cet algorithme aux véhicules 4WS de forme rectangulaire, comme la notion centrale de double-chemin qui permet de représenter la trajectoire d’un mobile à trois degrés de liberté dans un espace en deux dimensions. Enfin, d’autres stratégies et heuristiques sont introduites pour optimiser les performances de l’algorithme de planification et lui permettre de générer des manoeuvres efficaces. Concernant le développement du contrôleur de direction, il s’agit de choisir le modèle d’évolution qui retranscrit au mieux le comportement du véhicule vis-à-vis du double chemin qu’il doit suivre, puis d’en déduire les lois de commande des trains avant et arrière. Ayant été éprouvé par de nombreux travaux, le modèle bicyclette 4WS a été choisi. Ce modèle cinématique permet d’introduire facilement des angles de dérive utiles à la compensation des glissements des pneus sur le sol, qu’ils soient dus à un manque d’adhérence ou à une géométrie imparfaite des trains. Des lois de commande par retour d’état sont ensuite synthétisées et une stratégie de gestion de la saturation des actionneurs est proposée. Enfin, ce premier contrôleur est décliné en une version prédictive qui apporte un suivi de chemin d’une grande stabilité sur les véhicules réels. Les contributions ont toutes été évaluées en simulation et lors d’expérimentations en vraie grandeur sur l’EZ10, une navette électrique 4WS industrielle. Enfin, il se trouve que les performances obtenues dépassent les attentes initiales. === The next sector to be highly automated is probably road transport. First in an uncomplicated environment as is already the case on highway, then eventually in the most difficult scenarios, such as those encountered at the heart of the urban traffic. An intermediate step is to introduce autonomous vehicles in urban areas, but outside traffic, as on closed sites. These environments have particular characteristics, they can be very cluttered. So to be able to navigate autonomously, the vehicles have to be agile, precise and safe, but also efficient, i.e. fast. This thesis addresses two key issues of autonomous navigation in cluttered environments: path planning and tracking for bi-steerable (4WS) vehicles. Indeed, the 4WS kinematics is the response of the manufacturers to the need for agility and requires the development of adapted control techniques. Real-time path planning allows the avoidance of obstacles in order to make the service robust to the vagaries of the environment. The automatic control of the direction then makes it possible to follow these paths with precision. The main difficulty about path planning is the contrast between the low onboard computing power and the high temporal constraints imposed by the need for reactivity. It is thus necessary to choose the appropriate approach and to implement the most efficient algorithmic simplifications, i.e. reducing the amount of calculations without reducing the quality of the generated paths. In addition, path planning in cluttered environment raises the problem of dead-ends in which the most reactive methods remain stuck. Then, the adopted approach consists in constructing a navigation function in two dimensions from which the path is extracted. In the sense of the chosen criteria, it is optimal for a circular vehicle. Strategies are then put in place to adapt this algorithm to 4WS vehicles of rectangular shape, such as the central dual-path concept which allows to represent the trajectory of a mobile with three degrees of freedom in a two-dimensional space. Finally, other strategies and heuristics are introduced to optimize the performance of the planning algorithm and allow it to generate efficient maneuvers. Concerning the development of the controller, it is about choosing the evolution model which best reflects the behavior of the vehicle with respect to the dual-path that it must follow and then deducing the front and rear control laws. The 4WS bicycle model has shown itself to be very effective. This kinematic model makes it possible to easily introduce useful side-slip angles allowing to compensate the slippage of the tires on the ground, whether due to a lack of grip or an imperfect geometry of the axles. State feedback control laws are then synthesized and a strategy for managing the saturation of the actuators is proposed. Finally, this first controller is declined in a predictive version that provides a very stable tracking on real vehicles.The contributions were all evaluated in simulation and in full-scale experiments on the EZ10, an industrial 4WS electric shuttle. Finally, it turns out that the performances exceed initial expectations.