Thèse de Gerardo Ayala Jaimes

Supervision du système de direction d'un véhicule lourd sur-actionné et omnidirectionnel

Ce travail se concentre sur la modélisation et l’analyse d’un système de direction actionnée d’un robot poids lourd holonome. C’est un robot appelé RobuTAINeR, utilisé pour le transport de conteneurs de 40 pieds à l’intérieur des espaces confinés de terminaux maritimes. Dans cette classe de robots, les systèmes de traction et de direction jouent un rôle crucial pour la conduite autonome. Par conséquent, il est nécessaire de comprendre et modéliser les comportements du mouvement omnidirectionnel, la commutation entre ces comportements dynamiques, et les interactions multi-physiques. Le Bond Graph est une méthodologie pour réaliser et analyser les systèmes physiques aussi bien que l’échange de puissance. Le modèle peut ainsi être utilisé pour le diagnostic du système de direction. La validation du modèle a été effectuée en premier avec un outil de simulation en temps réel, établie à partir de données réelles grâce au simulateur SCANeR Studio et en second avec le logiciel 20simc. Les systèmes concernés par la modélisation sont : la direction hydraulique ; la partie électromécanique du système de traction ; les dynamiques longitudinale, latérale, lacet et l’interaction roue-sol. Le diagnostic robuste du système de direction est appliqué sur le modèle Bond Graph hybride en présence d’incertitudes paramétriques.

Jury

Directeur de thèse : Rochdi MERZOUKI

Rapporteurs : Kamal MEDJAHER, Hichem ARIOUI

Examinateurs : Jean-Charles MARE, Anne-Lise GEHIN, Kumar Arun SAMANTARAY, Pushparaj Mani PATHAK

Thèse de l'équipe MOCIS soutenue le 15 décembre 2016

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