Thèse de Hassan Omran

Analyse de performance de régulateurs de vitesse adaptatifs coopératifs

Cette thèse est consacrée à l'analyse de performance de Régulateurs de Vitesse Adaptatifs Coopératifs(CACC) pour un train de véhicules intelligents afin de réduire la congestion du trafic et améliorer la sécurité routière. Premièrement, la politique d'espacement, à Intervalles Constants de Temps (CTH) est introduite. Basé sur cette politique d'espacement, un nouveau système décentralisé de Deux-Véhicules-Devant CACC (TVACACC) est proposé, dans lequel l'accélération souhaitée de deux véhicules précédents est prise en compte. Ensuite, la stabilité de la chaîne du système proposé est analysée théoriquement. Il est démontré que grâce à l'aide de la communication multiple entre véhicules, une meilleure stabilité de la chaîne est obtenue par rapport au système conventionnel. Un train de véhicules dans le scénario Stop-and-Go est simulé avec une communication parfaite puis dégradée. Le système proposé donne un comportement stable de la chaîne, correspondant à l'analyse théorique. Deuxièmement, une technique de dégradation pour CACC est présentée comme stratégie alternative lorsque la communication sans fil est partiellement ou complètement perdue. La stratégie proposée, appelée DTVACACC, utilise le filtre de Kalman pour estimer l'accélération actuelle du véhicule précédent qui remplace l'accélération souhaitée. Il est démontré que la performance pour le DTVACACC, peut être maintenue à un niveau beaucoup plus élevé. Enfin, une approche d’Apprentissage par Renforcement (RL) pour système CACC est proposée. Un algorithme basé sur le gradient est introduit pour réaliser le contrôle longitudinal validé par simulation qui a montré que cette nouvelle approche par RL est efficace

Jury

Directeur : J.P. RICHARD, L. HETEL (CNRS LAGIS), F. LAMNABHI-LAGARRIGUE (CNRS LSS)


Président : J. DAAFOUZ (Univ. Lorraine)


Rapporteurs : F. MAZENC (Inria DISCO), L. ZACCARIAN (CNRS LAAS)


Examinateur : W. MICHIELS (KUL Leuven)

Thèse de l'équipe SyNeR soutenue le 24 mars 2014

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