Évaluation et gestion des risques basées sur l'analyse par intervalles pour une navigation sûre et fiable des véhicules intelligents

Autor: Ben Lakhal, Nadhir Mansour
Přispěvatelé: STAR, ABES, Institut Pascal (IP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Université Clermont Auvergne, Université de Sousse (Tunisie), Lounis Adouane, Jaleleddine Ben Hadj Slama
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Electronics. Université Clermont Auvergne; Université de Sousse (Tunisie), 2021. English. ⟨NNT : 2021UCFAC067⟩
Popis: Huge advancements have been witnessed recently in the field of Intelligent Transportation Systems (ITSs). In particular, a special focus has been dedicated to ensure the safe and reliable operation of Intelligent Vehicles (IVs). This issue is very challenging due to the considerable environmental uncertainties impacting IVs. Besides, the sophisticated architectures of modern IVs have brought new complications and uncertainty sources, such as failures, communication latencies, etc. This Ph.D thesis aims to provide guaranteed navigation strategies i.e., approaches that consider all potential uncertainty states. To meet this goal, the interval analysis is employed. The principle part of this Ph.D contribution concerns the IV architectures and control aspects. First, a reliable reachability scheme is proposed to present strong safety guarantees for a flexible Navigation Strategy based on Sequential Waypoint Reaching (NSbSWR). The risk management proposed for the NSbSWR reveals the vehicle reachable space, while explicitly considering different uncertainties in modelling and/or perception, etc. The reachability analysis is proceeded via an interval Taylor series expansion method. It uses also the system historical features to improve accuracy of the navigation system reachable space. Once a collision risk is detected, the risk management acts on the control parameters to master the critical situation. Then, this thesis tackles the establishment of risk management solutions for a car-following scenario, which is performed by an Adaptive Cruise Control (ACC) system. Instead of an uncertain probabilistic prediction of threats, the suggested solution has resorted to an interval-based conjoint modeling/data-driven characterization of uncertainties. Hence, a novel extension of the Time-To-Collision (TTC) indicator is introduced to carry out the inroad risk assessment with a comprehensive consideration of uncertainties and material constraints. This extension of TTC is improved later by combining the interval-based computation with a stochastic approach for optimality purposes. The second part of this thesis contributions addresses the tight link between the high-level control aspect and hardware one of IVs. To enhance the risk management robustness to the IV material constraints, relevant techniques to quantify intervals of the inter/intra-vehicular communication latencies are presented. These techniques may avoid any inappropriate and slow reactions of the IV risk management to the in-road threats. Even more, an interval-based extension is proposed for the Principle Component Analysis (PCA) diagnosis method to overcome impacts of failures on IVs. The interval-based PCA is integrated into an ACC architecture to provide a fault-aware risk management level. The sensitivity to faults is increased and the system is monitored in respect to the uncertainty worst cases. The mutuality between the interval-based diagnosis and uncertainty handling approaches enabled to simultaneously detect failures and master all uncertainties. Finally, all the interval-based solutions suggested in this thesis have been validated through extensive simulation work and experiments.
Le domaine de développement des Systèmes de Transport Intelligents (STIs) a été ces dernières décennies une source de multiples évolutions marquantes. En revanche, il est primordial d’améliorer davantage la fiabilité et la sûreté des systèmes autonomes de navigation ainsi que la sécurité routière. Ceci représente un grand défi vu les considérables incertitudes liées à l’environnement d’évolution des Véhicules Intelligents (VIs). Ces problématiques de fiabilité sont accentuées en raison de la complexité des architectures modernes des VIs. Ainsi, les VIs sont à présent de plus en plus soumis aux défauts, aux latences de communication, etc. Cette thèse de doctorat cherche à présenter des stratégies garanties de navigation (approches qui sont censées tenir compte de toutes les sources d’incertitudes potentielles). Pour ce faire, l’analyse par intervalle est adoptée pour assurer un fonctionnement fiable des VIs. Cette thèse présente deux catégories de contributions. La principale partie des travaux est liée aux architectures de contrôle des VIs. En premier lieu, une méthode d’estimation de l’espace d’atteignabilité des VIs est proposée pour vérifier la sureté d’une méthode de navigation nommée NSbSWR (pour Navigation Strategy based on Sequential Waypoint Reaching). Le management des risques proposé pour la NSbSWR prédit l’espace atteignable du véhicule en considérant notamment des incertitudes de modélisation ainsi que de perception. L’étude d’atteignabilité est abordée en utilisant les développements de Taylor par intervalles. L’historique de la propagation des incertitudes au sein du système de navigation est exploité afin d’optimiser la précision de l’atteignabilté. Si un danger de collision est détecté en observant l’Espace Atteignable (EA), la méthode proposée agit sur les paramètres de la loi de commande pour éviter les situations critiques. Les travaux de thèse ont porté par la suite sur le développement des solutions du management des risques pour un scenario de suivi des véhicules assuré par un Système de Régulation Adaptative de la Vitesse (SRAV). La solution adoptée rejoint l’arithmétique par intervalles et l’analyse des données. Dans cette optique, une nouvelle extension de l’indicateur de risque TTC (pour Time-To-Collision) est introduite. L’évaluation des risques se manifeste ainsi en considérant plusieurs incertitudes et contraintes matérielles. L’extension ensembliste de la TTC est améliorée ultérieurement en combinant le calcul par intervalles avec une approche stochastique à des fins d’optimisation. Le deuxième volet des contributions de cette thèse vise à renforcer le lien entre l’aspect de commande et l’aspect matériel des VIs. Pour faire face aux contraintes matérielles des STIs, des approches de quantification des intervalles des latences de communication inter/intra-véhiculaire sont proposées. En outre, une extension par intervalles de la méthode de diagnostic par Analyse en Composantes Principales (ACP) est développée pour détecter les défauts affectant un SRAV. La sensibilité aux défauts est améliorée en prenant compte des pires cas d’incertitudes. La mutualité entre les approches de diagnostic et du management des risques permet de détecter simultanément les défauts et d’éliminer les risques liés aux incertitudes. Au final, un travail extensif de simulations et d’expérimentation est abordé pour valider les travaux de cette thèse.
Databáze: OpenAIRE
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