Architecture de commande tolérante aux défauts capteurs proprioceptifs et extéroceptifs pour un véhicule autonome

Le véhicule autonome offre plusieurs avantages : le confort, la réduction du stress, et la réduction de la mortalité routière. Néanmoins, les accidents mortels impliquant sa responsabilité, ont mis en exergue ses limitations et ses imperfections. Ces accidents soulèvent des questions sur la fiabilité et des voix ont fait part d'une forte préoccupation pour la sécurité des usagers du véhicule autonome. En outre, les tâches de perception et de localisation des véhicules autonomes peuvent avoir des incohérences amenant à des erreurs qui nuiraient à la stabilité du véhicule. Les sources de ces incohérences peuvent être de natures différentes et agir à la fois sur le capteur lui-même (Hardware), ou bien sur le post-traitement de l'information (Software). Dans ce contexte, plusieurs difficultés doivent être surmontées pour arriver à sécuriser l'interaction des systèmes automatisés de conduite avec les conducteurs humains face à ces problèmes, l'adoption d'une stratégie de commande tolérante aux défauts est primordiale. Dans le cadre de cette thèse, des stratégies de détection et de tolérance aux fautes pour la perception et la localisation sont mise en œuvre. En outre, des stratégies de détection et d'estimation de défauts pour les capteurs proprioceptifs sont par ailleurs proposées. L'objectif est d'avoir une localisation fiable de défaut et assurer un fonctionnement avec des performances acceptables. Par ailleurs, vue l'imprédictibilité et la variété des scènes routières, une fusion tolérante aux fautes à base des algorithmes de vote est élaborée pour une meilleure perception. La fusion tire profit des technologies actuelles de détection d'obstacles (détection par radio, faisceaux lumineux ou par caméra) et l'algorithme de vote assure une sortie qui s'approche le plus de la réalité. Des tests avec des données réelles issues d'un véhicule démonstrateur sont utilisés pour valider les approches proposées dans cette thèse.