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Youla-Kucera based multi-objective controllers : Application to autonomous vehicles

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Contrôleurs multi-objectifs basés sur Youla-Kucera : Application aux véhicules autonomes Les véhicules automatisés reçoivent de plus en plus d’attention en raison de leur potentiel d’améliorer la vie des conducteurs, d’assurer la sécurité routière, d’accroître la capacité routière ou de réduire les émissions de carbone. Une conduite autonome adéquate exige la stabilité du véhicule, la précision du mouvement et un comportement naturel garantissant le confort des passagers à l’intérieur du véhicule. Cependant, les situations de conduite changent en fonction de l’aménagement de la route et des interactions potentielles avec d’autres agents de la circulation. En outre, les capacités du véhicule peuvent être dégradées en raison des limites des capteurs embarqués ou de la complexité de l’algorithme traitant les données de perception. Cette thèse propose une architecture de contrôle multi-objectifs qui peut adapter le comportement du véhicule pour surmonter les changements dans les conditions de fonctionnement et assurer la performance du véhicule et maintenir la stabilité du mouvement avec un comportement naturel de véhicule. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles structures de contrôle basées sur la reconfiguration des contrôleurs, améliorant l’état de l'art des techniques de contrôle latéral et longitudinal en résolvant les problèmes suivants : 1) Le compromis entre la précision dans le suivi de la trajectoire et le confort lorsque la situation de conduite change dans le mouvement latéral; 2) Le compromis entre la robustesse et la performance lorsque le bruit apparaît dans la mesure de l'inter-distance dans les systèmes Adaptive Cruise Control (ACC). La stabilité du contrôleur proposé est garantie grâce à la parametrisation de Youla-Kucera. La validation des structures de contrôle proposées est assurée par la simulation et l’expérimentation en temps réel avec un véhicule Renault ZOE. L’adaptabilité des contrôleurs aux tâches de conduite autonome est démontrée.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Youla-Kucera based multi-objective controllers : Application to autonomous vehicles
Description:
Contrôleurs multi-objectifs basés sur Youla-Kucera : Application aux véhicules autonomes Les véhicules automatisés reçoivent de plus en plus d’attention en raison de leur potentiel d’améliorer la vie des conducteurs, d’assurer la sécurité routière, d’accroître la capacité routière ou de réduire les émissions de carbone.
Une conduite autonome adéquate exige la stabilité du véhicule, la précision du mouvement et un comportement naturel garantissant le confort des passagers à l’intérieur du véhicule.
Cependant, les situations de conduite changent en fonction de l’aménagement de la route et des interactions potentielles avec d’autres agents de la circulation.
En outre, les capacités du véhicule peuvent être dégradées en raison des limites des capteurs embarqués ou de la complexité de l’algorithme traitant les données de perception.
Cette thèse propose une architecture de contrôle multi-objectifs qui peut adapter le comportement du véhicule pour surmonter les changements dans les conditions de fonctionnement et assurer la performance du véhicule et maintenir la stabilité du mouvement avec un comportement naturel de véhicule.
Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles structures de contrôle basées sur la reconfiguration des contrôleurs, améliorant l’état de l'art des techniques de contrôle latéral et longitudinal en résolvant les problèmes suivants : 1) Le compromis entre la précision dans le suivi de la trajectoire et le confort lorsque la situation de conduite change dans le mouvement latéral; 2) Le compromis entre la robustesse et la performance lorsque le bruit apparaît dans la mesure de l'inter-distance dans les systèmes Adaptive Cruise Control (ACC).
La stabilité du contrôleur proposé est garantie grâce à la parametrisation de Youla-Kucera.
La validation des structures de contrôle proposées est assurée par la simulation et l’expérimentation en temps réel avec un véhicule Renault ZOE.
L’adaptabilité des contrôleurs aux tâches de conduite autonome est démontrée.

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