ADAS – Véhicule autonome

Programme

• INTRODUCTION SUR LE VÉHICULE AUTOMATISÉ - Durée : 0.25 Jour

  • Introduction générale.
  • Les recherches sur le véhicule automatisé.
  • L’architecture générale du véhicule automatisé.
  • L’histoire du développement du véhicule automatisé.
  • Les feuilles de route du VA chez les industriels.
  • Les cas d’usages complexes du VA.

• LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRE POUR LE VÉHICULE AUTOMATISÉ - Durée : 0.5 Jour

  • Méthodes de planification de trajectoire.
  • Les échelles de planification.
  • Utilisation de l'optimisation mono-objectif.
  • Optimisation multi-objectifs.
  • Planification multi-objectifs.
  • Application à la planification pour le VA.

• UNE INTRODUCTION AU VÉHICULE CONNECTÉ, ASSISTÉ OU AUTOMATISÉ, COMME UN SYSTÈME CYBER-PHYSIQUE & HUMAIN – CPHS - Durée : 0.5 Jour

  • Introduction aux systèmes cyber-physiques & humains.
  • Le véhicule automatisé comme un CPHS.
  • Un regard sur les ADAS et des défis humains et technologiques associés.
  • L’humain comme un opérateur du système complexe le véhicule automatisé.
  • Le temps comme une variable clé.
  • Les traités internationaux.
  • Regards croisés : l’automatique & l’humain, et évaluation des ADAS.

• CONTRÔLE DU VÉHICULE : UN DÉFI POUR LE VA - Durée : 0.25 Jour

  • Les différents défis liés aux ADAS et au VA en termes des systèmes de commande.
  • Notions d’automatique : espace d’état et fonction de transfert, Lyapunov.
  • Modes de coopération homme-machine.
  • Aperçu des lois de commande existantes et leurs cas d’usage.
  • Exemple d’application : commande du modèle latéral d’Ackermann du véhicule.

• PERCEPTION DE L’ENVIRONNEMENT: UN PROBLÈME CLÉ POUR LES VA. GESTION, TRAITEMENTS, ET FUSION DE DONNÉES MULTI-CAPTEURS - Durée : 1 Jour

  • Contexte : l’écosystème routier pour la mobilité.
  • Enjeux, défis et contraintes du développement des VA.
  • La perception de l’environnement et la fusion de données pour les VA.
  • Concepts, définitions, contraintes.
  • Composants-clés : obstacles, route, égo-véhicule, environnement, conducteur.
  • Architectures de fusion : centralisée, décentralisée, hybride, bouclée, … - gestion du temps : stratégie, recalage, propagation, …
  • Théories de l’incertain, modélisation des données imparfaites : probabilité ; théorie des croyances ; possibilité et floue ; théorie des intervalles.
  • Capteurs embarqués : modèles, limites, ODD, performances.
  • La perception dynamique locale et embarquée.
  • Détection et suivi des obstacles.
  • Détection et suivi des attributs de la route.
  • Ego-localisation (mono et multi-modèles, multi-hypothèses, bio-inspirée, …).
  • Environnement (détection des conditions dégradées et climatique : niveau de visibilité).
  • Exemple d’application et outils de développement et de prototypage.
  • L’IA et le VA : avantages, limites, défis.

• PERCEPTION COOPÉRATIVE ET ÉTENDUE. FUSION MULTI-ACTEURS, SYSTÈMES COOPÉRATIFS ET COMMUNICANTS - Durée : 0.5 Jour

  • Contexte : limites de la perception locale et besoin des VA.
  • Nécessité d’anticiper et de prédire.
  • La perception coopérative multi-composants.
  • Détection coopérative par fusion.
  • Localisation coopérative (GPS, INS, carto, marquage).
  • La perception étendue et distribuée.
  • Communication et stratégies de routage et de clustering.
  • Fusion des données multi-sources.
  • Localisation distribuée et coopérative (DDGPS, CMM).
  • Impact du déploiement des communications sur le VA.
  • Estimation des risques (local, local étendue, global).
  • Problème de la cyber sécurité : impact sur les performances et la fiabilité des VA.
  • Exemple d’application.

• TRAVAUX PRATIQUES - Durée : 2 Jours

  • Contrôle (1 jour).
  • Contrôle de maintien sur la voie d’un véhicule.
  • Planification de trajectoire (Matlab - 0,5 jour).
  • Mise en œuvre de planification par méthodes paramétriques.
  • Planification multiobjectifs.
  • La perception (0,5 jour).
  • Mise en œuvre un localisation par utilisation d’un EKF.