Controle d'interdistance de convoi des véhicules
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2008-07-20T17:41:54Z
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/* définir l'approche de commande à utiliser */
{{à wikifier}}
==Introduction==
La recherche des solutions aux problèmes scientifiques ou technologiques par les chercheurs ne se fait pas toujours avec l’impartialité, et le sens critique nécessaires.
La conséquence est que très souvent, on continue pendant des années à utiliser des méthodes ou des procédés parce qu’ils donnent des bons résultats, alors qu’en les modifiant ou tout simplement en abordant le problème sous un angle différent on peut trouver des solutions plus simples, moins coûteuses et parfois plus performantes.
C’est dans cette optique que nous avons abordé le problème de maintenir l’inter-distance entre les [[véhicule]]s dans les convois pour les systèmes de transport intelligents. En effet, la recherche bibliographique montre que toutes les stratégies de commande pour contrôler ces inter-distances basées soit sur la loi fondamentale de la dynamique pour dériver le modèle dynamique du système de convoi des véhicules, ou sur des algorithmes de la [[logique floue]] pour modéliser le système à l’aide des équations mathématique.
Parmi les importantes applications de commande floue dans le domaine de la recherche des véhicules automatisés :
Dans <ref>G.D Lee, S.W. Kim. A longitudinal control system for a Platoon of vehicles using a fuzzy-sliding mode algorithm. Electrical and computer engineering division, POSTECH university, Hyoja San-31, Pohang 790-784, South Korea received 6 April 1999; accepted 29 May 2000 available online 4 December 2001</ref>, G.D.Lee présente une stratégie de contrôle longitudinal pour un convoi de véhicules, basé sur un algorithme FSMC (fuzzy-sliding mode control) qui consiste à contrôler les inter-distance, la vitesse et l’accélération des véhicules, le résultat obtenu achève une garantit de la stabilité du système de convoi dans plusieurs conditions même lorsque chaque véhicule a différente performance (différent genre ou type du véhicule de convoi). Sugeno <ref>M. Sugeno, M. Nishida (1986), ‘Fuzzy control of model car’, Fuzzy sets and systems, 86
</ref>{{,}}<ref>M. Sugeno and M. Murakami (1985), ' An experimental study n fuzzy parking control using a model car’, in industrial applications of fuzzy control / North Holland p125-138</ref> a conçu un contrôleur flou basé sur une modèle flou des actions de la commande d’opérateur humain pour diriger et garer une voiture. Les chercheurs <ref>S.Bentalba, A. El hajjaji and A. Rachid, ‘Fuzzy Path Tracking Control of Vehicule’, laboratoire des systèmes automatique, université de Picardie-Jules Verne</ref> focalisent sur la conception du contrôleur flou du véhicule, en employant le modèle dynamique non linéaire pour traiter des non linéarités des systèmes de commande, en utilisant l’approches de Lyapunov et techniques convexes d'optimisation basées sur les inégalités linéaires de Matrice (LMI). Toutes ces études basés sur cet ongle d’approche de modélisation à l’aide de la logique floue, dont les performances ont été démontrées mais qui conservent toute leur complexité.
D’autre part on trouve que certains groupes de recherche focalisent ces travaux sur des approches d’algorithmes basés sur la loi fondamentale de la dynamique pour modéliser les systèmes dynamique ce qu’on appelle les systèmes multi-masse qui est inclut les bobineuses, les convois de véhicules routières, les circuits électrique RLC (par équivalence des modèles), etc. Nous présentons l’études d’un système multi-masse, correspondant à un convoi de véhicules, qui ouvre la voie au développement de correcteurs, pouvant être guidé par une plus grande intuition du concepteur qui consiste à atteindre la maintenance autonome de la vitesse et l’inter-distance désirées des véhicules .
Plusieurs recherches ont été faites pour développer une structure de commande bien adaptée capable d’améliorer la stabilisation et la performance du système face à des perturbations inattendu agissant sur les véhicules.
Shahab Sheikholeslam [10], propose une loi de commande longitudinal pour contrôler automatiquement la vitesse et l’interdistance d’un convoi de véhicules en cas de la perte de communication entre les véhicules de convoi, le résultat obtenu étais comparé avec la stratégie de commande qui utilise la communication entre les véhicules de convoi, la performance de la loi de commande longitudinale est dégradé; cependant, cette dégradation n’est pas catastrophique.
Beaucoup de travail a été effectué dans l'étude de la commande longitudinale d'un convoi de véhicules concernant par exemple, les méthodes exactes pour lineariser et normaliser le modèle dynamique du système [l1], [l2]. D’autre côté, Diana Yanakiev [15] traite une problématique critique dans le fonctionnement des véhicules automatisés, la présence d’un retard significatif dans les déclencheurs du carburant et du frein. Ceux-ci fait dégrader la performance dans la commande longitudinale qui n'utilise pas la communication d'intervehicle, parce que leur effet devient cumulatif pendant qu'il propage en amont.
==Résumé==
Plusieurs algorithmes et technologies ont été proposés afin de maintenir les inter-distances entre les véhicules dans les convois pour les systèmes de transport intelligents. Les stratégies centralisées (commande H∞ par exemple) sont peu attrayantes puisqu’elles demandent un échange important d’informations entre les véhicules. La conception des commandes décentralisées tient peu compte des interactions entre les différents sous-systèmes. Nous recherchons ainsi une solution qui permettra d’établir une structure de commande à la fois efficace et intuitive.
L’objectif principal de notre travail est de concevoir une stratégie de commande bien adaptée pour contrôler ces inter-distances, notamment pour contrôler les distances longitudinale et latérale de chaque véhicule, en se basant sur un algorithme qui implémente une impédance virtuelle (une chaîne de ressort-amortisseur) pour imposer les effets d’interactions désirés entre chaque paire de véhicules adjacents. Cette loi de commande doit prendre en considération les incertitudes de certains paramètres du modèle du système et les perturbations dues aux forces externes qui agissent sur les véhicules, tel que les rafales de vent, ainsi que celles engendrées par les variations de la courbure de la route. Afin d’améliorer la stabilité du système de convoi de véhicules, deux structures de commande seront évaluées : la structure maître-esclave et la structure cascade couplée.
==définir l'approche de commande à utiliser==
[[Image:Modèl de convoi de deux véhicules.JPG|right|270px|thumb|Modèle de convoi de deux véhicules]]
Le système est analysé à l’aide d’une approche de modélisation d’un véhicule par une masse en faisant appel à la loi de newton.
Le ressort-amortisseur, et F représenteront les forces extérieures exercées sur le véhicule
les interaction entre les véhicules sont représentés par une série de ressort-amortisseur, ainsi la synthèse d’un contrôleur actif PI est possible à partir de l’interprétation des éléments de couplage passifs en se basant sur l’équations qui présente la force ressort-amortisseur.
<math>
f_{f} = k (p_{n+1} - p_{n} - d_{n}) + c (\dot{p}_{n+1} - \dot{p}_{n})
</math>
<math>
f_{r} = k (p_{n} - p_{n-1} - d_{n-1}) + c (\dot{p}_{n} - \dot{p}_{n-1})
</math>
Étudier et évaluer la performance de deux structure de commande, pour améliorer la stabilité du système de convoi de véhicules :
* la structure maître esclave qui consiste en le fait que la vitesse de la véhicule en tête de convoi représente la vitesse de consigne pour toutes les autres véhicules en arrières.
* la structure cascade couplée qui utilise la vitesse de la véhicule en avant comme vitesse de consigne pour la véhicule en arrière. Cette stucture peut se découper en deux visions:
** la structure croisée la véhicule en avant est influencée par la variation de vitesse du véhicule en arrière
** et la structure cascade non croisee ou c'est le cas contraire.
==Réferences==
<references/>
[5]: Simon Hallé, Brahim Chaib-draa. A collaborative driving system based on multiagent modelling and simulations. Département d’informatique et génie logitiel, université Laval, Sainte-Foy, Qc, Canada G1K7P4
[6] : Masayoshi Tomizuka. Mechatronics: from the 20Th to 21st century. Department of mechanical Engineering, University of California at Berkeley, CA94720, USA received 26 January 2001
[[Catégorie:Régulation]]
[[Catégorie:Automatique]]