LYES - Nacer K. M`SIRDI

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LRV

INPG-ENSIEG-LAG

Aide à la conduite d’un véhicule poids lourd et l’amélioration de la sécurité des routes : Détection de renversement Réalisé par : BADJI Lyes Directeur de stage : Mr. N.K. M’SIRDI Mr. J.C. CADIOU 2002/2003

Aide à la conduite d’un véhicule poids lourd et l’amélioration de la sécurité des routes

Plan du travail

Introduction

Aperçu sur la modélisation

Méthodes d’estimation

Observateur par modes glissants

Application et résultats de simulation

Conclusion et perspectives

LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

Aide à la conduite d’un véhicule poids lourd et l’amélioration de la sécurité des routes

Introduction

Objectif du projet ARCOS

Gérer les inter distances entre véhicule

Prévenir les collisions sur les obstacles fixes, arrêts ou lents

Prévenir les sorties de route

Alerter les véhicules en amont d’accidents / incidents Fonctions de l’estimateur

Détermination de la hauteur du CG en temps réel

Évaluation du risque de renversement

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Modélisation

• Hypothèses de modélisation : véhicule de type 1, CG 1 (pas d’écrasement des pneus) dont le centre est fixe au niveau du sol, roulis pur • Définition des angles : braquage, roulis, lacet et dérive. z 2 z 1 

Y 1 F l,F

f F sF Y a v

m 2 a y,2 CG 2

T/2 F sR

F lR O 1 l f X 1

m 2 g

CG 1

h . cos

  y 2 y 1

h R O a l r X a

F z , R m 1 g F z , L

Axe de roulis

route LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Modélisation

Modèle non linéaire :

En prenant :

q

  

x y

   

T

et

u

 

f

Le modèle de véhicule se met sous la forme :

q

     

M

: matrice d’inertie du système.

K

: matrice d'amortissement.

Q

: matrice de raideur du système.

Simplification du modèle :

• Vitesse longitudinale constante • Hypothèses sur les angles => Linéarisation au tour de zéro         

v y

                  

a

21

a

0 0 41 0

a

22

a

32

a

42 0

a

23

a

33

a

43 1

a

24 0

a

44  

v y

                   

b

2

b b

0 3 4        

u

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Méthodes d’estimation

Estimateur indirect

• Identification d’une fonction de transfert (continue) :   

f

s

4 

e s

3 3

a s

3 3  

e s

2 2

a s

2 2  

e s

1 1  0 • Modèle ARX équivalent (discret) : 

y(t)

  ( )  

u(t)

Véhicule   _ +  min  ˆ

J

k N

  4  2       ˆ ˆ

i j

   • Expression paramétrique des coefficients de la fonction de transfert :   

a e j i

 

f h I i g h I I j

=>      

I I h z x

            1 ( ,

w e a

2 ( ,

w e a

3

j j j

) ) )       LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Méthodes d’estimation

Estimateur direct

• Rappelons que le modèle du véhicule avec :

q

  

y

   

T

et la mesure :

M q

 (  )    avec :    

h I z I x h

²  

T

on obtient :   

f

(    ( )   (

q

,

q

 , 

q

 )         0 1  3 0  2 0 0 0  4 0 0  5      

F

(

q

,

q

 , 

q

 )         

F

2

F

1

F

3         LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Méthodes d’estimation

Algorithme utilisé dans le cas générale

(

k

1) 

t

k

avec :

Procédure d’estimation utilisé

• L’équation correspondant à l’estimation de

h

est : ˆ 1 

F

1   1

k

k

  ( )

u k

 1   1

u

ˆ

k

 1   

t

( )  ( ) (1,1) • L’équation correspondant à l’estimation de

I z

est : ˆ 2 ( ) 

F

2   2 • L’équation correspondant à l’estimation de

I x

3 ( )   

F

3  3

k

 est :  5

k

 (1,2) 2     4 (1,3) LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Méthodes d’estimation

Ajustement de l’estimateur direct

u y

x

ˆ

x

ˆ Observation par modes glissants Dérivation et filtrage Identification paramétrique  LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Observateur par modes glissants

Structure de l’observateur

  

x

ˆ  

Ax

ˆ 

C x

ˆ   ˆ) tel que :

Analyse de convergence

• Définition de la surface attractive (

y

y

ˆ )  0 On note :

S

  3 0 • Dynamique de l’erreur d’observation       

x x x x

1 2 3 4  

x x

3

x

1 2   4

x

ˆ 1

x

ˆ 2

x

ˆ 3

x

ˆ 4 => ( ) 3      1 1 0

si z si z

 

si non

0 0 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Observateur par modes glissants

• Étude de la convergence de l’observateur

V

1  1 2

x

2 3 =>

V

1 

x x

3 3 

x a

3 ( 32

x

2  3 ( )) 3 Condition d’attractivité de la surface de glissement et le régime glissant :

H

3 

a

32

x

2 =>

sign eq x

3 

H a x

3 1 32 2 ( Dynamique équivalente )

x

3  0   0 Condition de la convergence exponentielle de l’erreur d’observation :   

x

3

x

   0

Q x

x

  ( , , 1 2 4 )

T

on choisit :

V

2  1 2 =>

V

2 

x

T

pour avoir la convergence de l’erreur =>

x

 

x

T Q

 0

Q x

 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Résultats de simulations

Passage de Chicane

Angle de braquage ( °) Pour mieux simulé la réalité (la route) => + bruit 10 5 0 -5 -10 0 1 2

I. Résultats de l’estimateur indirect

3 4 5 6 temps (sec) 7 Paramètres estimés

I Z N m

2

I X

( .

2 ) ) réel  1.15

34917 24201 estimé 1.1629

34483 24550 8 9 10 Erreur en % 1.12% 1.24% 1.44% LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Résultats de simulations

II. Résultats de l’estimateur direct

Résultats de simulations de l’observateur par mode glissant :

Angle de roulis ( °) Vitesse lateral Vy ( °/s) 10 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 Vitesse de lacet ( °/s) 8 9 10 5 0 -5 -10 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 8 Vitesse de roulis ( °/s) 10 15 Réel Observé 9 10 10 5 5 0 -5 -10 0 1 2 8 9 10 0 -5 -10 -15 0 1 2 3 3 4 5 6 temps (sec) 7 8 9 10 4 5 6 temps (sec) 7 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Résultats de simulations

Teste de robustesse vis à vis des paramètres, 13% d’erreur sur h et I

z

:

Angle de roulis ( °) Vitesse lateral Vy ( °/s) 6 10 4 2 5 0 -2 -4 -6 -8 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 Vitesse de lacet ( °/s) 8 9 10 0 -5 -10 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 Vitesse de roulis ( °/s) 8 10 15 Réel Observé 9 10 10 5 5 0 -5 -10 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 8 9 10 0 -5 -10 -15 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 8 9 10 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Résultats de simulations

Teste de robustesse vis à vis des paramètres, 25% d’erreur sur I

x

:

Angle de roulis ( °) Vitesse lateral Vy ( °/s) 6 4 10 5 2 Réel Observé 0 -2 -4 -6 -8 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 Vitesse de lacet ( °/s) 8 9 10 0 -5 -10 0 1 2 3 4 5 6 temps (sec) 7 Vitesse de roulis ( °/s) 8 9 10 15 10 5 10 5 0 -5 -10 0 1 2 3 8 0 -5 -10 -15 0 1 2 3 8 9 4 5 6 temps (sec) 7 9 10 4 5 6 temps (sec) 7 10 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Résultats de simulations

Résultats de simulation de l’estimation :

1.2

1.15

1.1

1.05

1 0 Hauteur du centre de gravité h (m) 2 3.5

4 x 10 4 Inertie selon l'axe z : Iz (N m²) 2.5

3 2 4 6 temps (sec) 2.6

x 10 4 2.4

2.2

2 1.8

1.6

1.4

1.2

1 0 8 2 10 4 1.5

1 0 Inertie selon l'axe x : Ix (N m²) 6 temps (sec) 1 8 2 3 10 4 5 6 7 temps (sec) 8 9 10 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

Étape 1

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Application

Étape 3 Étape 2

Acquisition

Observateur d’état

Traitement de données La hauteur de CG Les paramètres Ix et Iz LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Estimation de la hauteur de CG

4 x 10 4 3.5

3 2.5

2 1.5

1 0 2 4 6 Temps (sec) 8 10 1.8

1.6

1.4

1.2

2.6

x 10 4 2.4

2.2

2 1 0 2 Traitement de données 4 6 Temps (sec) 8 Inertie Iz La hauteur H 1.2

1.18

1.16

1.14

1.12

1.1

1.08

1.06

1.04

1.02

1 0 2 10 Inertie Ix 4 6 Temps (sec) 8 10 LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

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Conclusion et Perspectives

Conclusion :

 E stimateur indirect : applicable que pour les modèles linaires, hors ligne  E stimateur direct : linéaire en les paramètres à identifier  Système embarqué : Estimateur direct

Perspectives :

 Appliquer l’estimateur direct au modèle non linaire  Valider expérimentalement les résultas obtenus  Élargir le problème au modèle du véhicule global : Ajout du mouvement de tangage Position selon l’axe longitudinal LRV-LAG-INPG promotion 2002 -2003

LRV - LAG Je vous remercie

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