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Laetitia Li a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse, intitulée « Modélisation et contrôle d’un véhicule tout-terrain à deux trains directeurs ». La soutenance aura lieu le vendredi 15 janvier 2021 à 10h00 en salle L109 à l’école des mines de Paris. Le nombre de places étant limité à 20 personnes, elle sera diffusée en ligne au lien suivant:  

https://mines-paristech.zoom.us/j/93859044756?pwd=YU5UZVh6dXM5c0ZkZHB0RkVIZjFtQT09

Le jury est composé de :

M. Hugues Mounier – Professeur, Polytech Paris Saclay/UFR de Physique (rapporteur)
M. Dominique Gruyer – Directeur de recherche, COSYS PICS-L Université Gustave Eiffel (rapporteur)
M. Michel Basset – Professeur, Université de Haute Alsace (Examinateur)
Mme Brigitte d’Andréa-Novel, Directrice de recherche, UMR IRCAM (Directrice de thèse)
M. Arnaud Quadrat, Ingénieur Safran Electronics & Defense (Co-encadrant)
M. Sylvain Thorel, Ingénieur Nexter Robotics (Invité)
M. Arnaud de La Fortelle — Professeur, MINES ParisTech (Invité)

Résumé :
L’intérêt pour les véhicules autonomes n’a cessé de croître ces dernières années. La conduite autonome sur des terrains accidentés, ou encore avec des conditions d’adhérences faibles sont encore des défis technologiques à relever. Le système de contrôle doit être capable d’identifier la variabilité de ces terrains tout en suivant une trajectoire de la meilleure manière possible. Les travaux décrits dans ce mémoire se focalisent sur le développement d’une stratégie globale de commande pour adresser le problème de la conduite de véhicule autonome à deux trains directeurs en milieu tout-terrain. Dans de tels milieux et lors de déplacement à vitesse élevée, les pneumatiques sont soumis à d’importants glissements qui entraînent un comportement sous vireur ou survireur du véhicule. L’objectif est donc d’évoluer le plus rapidement possible dans des environnements difficiles tout en gardant un suivi précis quelles que soient les conditions d’adhérence.
Pour ce faire, plusieurs points ont été abordés notamment au niveau de la modélisation du véhicule et des pneumatiques, de l’estimation des efforts pneumatiques et de la commande de véhicule à deux trains directeurs. Les contributions principales sont les suivantes : un algorithme d’estimation des forces latérales à partir de deux paramètres fondamentaux : le coefficient de rigidité de dérive et le coefficient de friction latérale maximale, et un algorithme de commande qui assure le suivi de la trajectoire de référence. La commande est basée sur un modèle dynamique afin de prendre en compte les interactions entre la roue et le sol. En effet, à des vitesses importantes, les fortes dynamiques rendent les modèles cinématiques peu réalistes. Ceux-ci sont uniquement capables de représenter des phénomènes relativement lents et donc ne conviennent que pour des véhicules se déplaçant à vitesse faible. Cette commande cherchera à maintenir, dans la mesure du possible, le comportement du pneumatique dans un domaine linéaire. L’exploitation du deuxième train directeur permettra de réguler l’orientation du véhicule relativement à une trajectoire de référence. Cela permettra de contrôler le véhicule même en présence de glissements importants et ainsi de pousser les limites de stabilité du véhicule.

Abstract : Interest in autonomous vehicles has increased steadily over recent years. Autonomous driving on rough terrain or with low grip conditions are still technological challenges to be met. The control system must be able to identify the variability of these terrains while following a trajectory. The work described in this thesis focuses on the development of a control strategy to address the problem of autonomous driving with four steering wheels in an off-road environment. In such environments, at high speed, tires are subject to significant slippage which causes the phenomenon of understeering or oversteering. Thus, the objective is to evolve as quickly as possible in difficult environments while following a reference path whatever the grip conditions. 
To do so, several points were addressed, such as vehicle and tires modeling, estimation of tire forces and control of four wheel steering vehicles. The main contributions are:
a lateral forces estimation algorithm obtained from two fundamental parameters: the cornering stiffness coefficient and the maximum lateral friction coefficient and a control algorithm allowing to follow a reference trajectory. The control strategy is based on a dynamic model in order to take into account the interactions between the wheel and the ground. Indeed, at high speeds, vehicles are subject to important dynamic phenomena making the kinematic models unrealistic. Kinematic models are only able to represent relatively slow phenomena and therefore are only suitable for low speed vehicles. The developped control strategy will maintain, as far as possible, the tire’s behavior in the linear domain. The second steering axle will add an additional degree of freedom allowing to control the vehicle yaw angle with respect to a reference trajectory. This will allow to control the vehicle even in presence of significant slippage and thus increase the vehicle stability.

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