Un cadre de planification et de contrôle des mouvements sécuritaire
Les véhicules automatisés (VA) sont devenus un maillon essentiel dans le développement de systèmes de transport intelligents en raison de leur vaste potentiel pour améliorer la sécurité, réduire la consommation d'énergie et optimiser la fluidité du trafic. Avec l'augmentation des fonctionnalités avancées incluses dans les véhicules utilitaires, la sécurité pendant leur phase opérationnelle est d'une importance primordiale pour l'industrie des véhicules routiers.
Cependant, plusieurs accidents mortels impliquant des VA ont eu lieu, ce qui souligne l'importance et l'urgence de garantir leur sécurité. Les raisons des accidents ci-dessus peuvent être attribuées à trois problèmes de sécurité typiques auxquels sont confrontés les VA : la sécurité fonctionnelle, la sécurité de la fonctionnalité prévue (SOTIF) et la cybersécurité.
Parmi ces trois enjeux, la SOTIF se démarque à la fois comme un haut lieu de la recherche académique actuelle et un défi immédiat pour les applications audiovisuelles. La SOTIF vise à gérer les comportements potentiellement dangereux, y compris les insuffisances ou limitations liées aux spécifications, aux performances et à la connaissance de la situation, avec ou sans mauvaise utilisation raisonnablement prévisible, et les impacts environnants (par exemple, autres utilisateurs, infrastructures passives, conditions météorologiques et interférences électromagnétiques).
Compte tenu de cette considération, une étude publiée dans Ingénierie intitulé « Cadre de planification et de contrôle des mouvements sécurisés pour les véhicules automatisés avec TRMPC zonotopique » a déduit que les techniques actuelles de planification et de contrôle des mouvements souffrent également de problèmes qui relèvent du champ d'application de la SOTIF. Par exemple, des incertitudes telles que des inadéquations de modèles conduiront inévitablement à des erreurs de contrôle à l'avenir. Cependant, la couche de planification ne prend pas en compte l'impact de ces erreurs au sein du cycle de planification.
Cette étude s'appuie sur la théorie des ensembles, la théorie du contrôle robuste et l'analyse de l'accessibilité pour proposer un cadre de planification et de contrôle de mouvement sécurisé (SMPAC), visant à améliorer le SOTIF de la conduite automatisée dans des incertitudes multidimensionnelles.
Pour réaliser le cadre SMPAC, les auteurs emploient des méthodologies avancées aux niveaux de contrôle et de planification de la conduite automatisée. Au niveau de la couche de contrôle, ils exploitent la théorie des ensembles pour analyser efficacement toutes les incertitudes possibles au sein de la boucle de contrôle grâce à l'analyse d'accessibilité.
En s'appuyant sur cette analyse, ils développent un contrôleur prédictif de modèle robuste basé sur des tubes (TRMPC), flexible et efficace, assurant la convergence de toutes les évolutions futures possibles des incertitudes vers un ensemble minimal robuste positivement invariant. Simultanément, le TRMPC garantit que la propagation des erreurs de contrôle sur un certain horizon est délimitée dans un ensemble compact.
En passant à la couche de planification, les auteurs introduisent un concept d'ensemble de sécurité pour décrire les limites géométriques atteignables du véhicule de l'ego et des obstacles. Les ensembles de sécurité sont construits selon l'ensemble compact borné dérivé des erreurs de la couche de contrôle. Ils servent de constructions fondamentales pour l’évaluation et la sélection ultérieures de trajectoires.
En résumé, l'intégration profonde du TRMPC zonotopique au niveau de la couche de contrôle et des ensembles de sécurité au niveau de la planification garantit que les trajectoires réelles des véhicules automatisés sont toujours contraintes dans des limites sûres, améliorant ainsi le SOTIF.
Dans les expériences de matériel dans la boucle, les auteurs proposent deux scénarios typiques : un scénario de changement de voie actif dans des conditions de manœuvre extrêmes et un scénario d'évitement de collision dans des conditions de fonctionnement normales. Ces expériences valident la sécurité, l'efficacité et les performances en temps réel du cadre SMPAC proposé. Ils démontrent que le SMPAC peut réduire les zones potentiellement dangereuses/inconnues au sein des catégories SOTIF en conduite automatisée.
Les auteurs encouragent d'autres orientations de recherche, notamment : Utiliser des méthodes de linéarisation modernes pour modéliser les systèmes de véhicules, affinant ainsi les ensembles de perturbations pour réduire le conservatisme du cadre SMPAC et intégrant des méthodes de planification de mouvement de pointe dans le cadre SMPAC pour améliorer davantage la capacités de conduite automatisée.
Fourni par l'ingénierie
