A travers des systèmes d’assistance à la conduite, l’automatisation de la conduite est introduite graduellement, avec le but de créer un transport plus sûr, confortable et moins polluant. Cette thèse discute le développement d’un système d’assistance à la conduite qui permet une conduite automatisée sur autoroute. La thèse présente le concept « Legal Safety », qui base le développement d’un système d’assistance à la conduite sur le code de la route international. Ceci permet de partager la route avec des conducteurs humains, sans nécessairement changer l’équipement sur l’infrastructure ou sur les autres véhicules. Le « Legal Safety » permet aussi un partage intuitif avec le conducteur du véhicule égo. Chapitre 1 situe le concept « Legal Safety » dans les concepts des systèmes d’assistance à la conduite existants, et discute la méthodologie de recherche de la thèse. Chapitre 2 présente les spécifications sur les composants de perception, contrôle et IHM et compare ces spécifications avec l’état de l’art de ces composants. Chapitre 3 propose le développement d’un composant de calculation de trajectories pour une conduite sur autoroute et discute la contribution de la thèse par rapport l’état de l’art. Chapitre 4 présente le développement du système sur les véhicules et simulateurs du laboratoire LIVIC et des projets HAVEit et ABV. Les différentes implémentations sur PC et sur ECU sont discutées. Chapitre 5 discute les contributions de la thèse. Ce chapitre conclue que le « Legal Safety » pour les composants décision, contrôle et IHM serait possible avec la technologie état de l’art. Une perception selon le « Legal Safety » pourrait être développée en moyen terme. / Vehicle automation is proposed as one of the solutions to make transport safer, more comfortable and more environmentally friendly. It is gradually being introduced through Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). This work aims to contribute to this evolution, by discussing how driving systems can share the road with human drivers. It presents the legal safety concept for the design of a highly automated driving system for highways. The legal safety concept proposes to base driving system design on traffic rules. This allows fully automated driving in traffic with human drivers, without necessarily changing equipment on other vehicles or infrastructure. The driving system can interact with the human driver, via human rules. If needed, the driving system takes over control in order to avoid accidents. With the third set of rules of the legal safety concept, system rules, system components respect the limitations of other system components. The requirements on PERCEPTION, control and Human-Machine Interface (HMI) components of the legal safety system are discussed. The decision component, which is the central component of the legal safety system, is completely worked out from requirements to design. The legal safety system has been implemented on PC and automotive Electronic Control Units (ECUs). The integration and validation of legal safety components on LIVIC, HAVEit and ABV demonstrators are presented. The work concludes that, for highway environments, legal safety decision, control and HMI can be achieved with state-of-the-art technology, and legal safety perception could be available in medium term.

Les travaux décrits dans cette thèse de doctorat visent à traiter les futures architectures de fourniture de services mobiles basés sur le cloud, à travers l'évolution des infrastructures réseau partant de Mobile Cloud Computing (MCC) au Mobile Edge Computing (MEC). Nous nous sommes essentiellement concentrés sur le concept Follow Me Cloud (FMC) comme une nouvelle stratégie de fourniture de services pour une meilleure expérience utilisateur et une utilisation efficace des ressources. Cela permet aux services basés sur le cloud de "suivre" leurs utilisateurs mobiles au cours de leurs déplacements à travers les technologies de réseau d'accès, tout en fournissant le service basé sur le cloud via le point de service le plus optimal au sein de l'infrastructure cloud. Plusieurs contributions sont proposées dans cette thèse, avec des évaluations à la fois en analyse théorique et en simulation scientifique.Premièrement, nous avons proposé une architecture alternative FMC qui permet: (i) d'ouvrir la conception FMC sur les technologies d'accès réseau mobile non-3GPP (ii) d'assurer l'interopérabilité entre différents domaines PMIPv6 permettant au MN une itinérance inter-domaines PMIPv6 avec une mobilité IP transparente ainsi qu'une continuité de session de service.(iii) d'offrir une architecture sans tunnel dans les situations d'itinérance de MN, en évitant ainsi toute surcharge supplémentaire liée aux tunnels dans la gestion de la mobilité. Le schéma proposé exploite la technologie SDN/OpenFlow et le protocole de gestion de la mobilité PMIPv6 en les intégrant dans un unique framework permettant de réaliser la vision FMC.Deuxièmement, pour aborder les problèmes d'évolutivité et de résilience dans les architectures SDN/OpenFlow centralisées de plan de contrôle, nous avons introduit une nouvelle conception d'un contrôleur SDN élastique et distribué adapté pour MCC et plus particulièrement pour les systèmes de gestion FMC. Nous avons illustré comment le nouveau schéma de plan de contrôle est distribué sur une architecture hiérarchique à deux niveaux, un premier niveau avec un seul contrôleur SDN global et un second niveau avec plusieurs contrôleurs SDN locaux. Ensuite, nous avons présenté les éléments constitutifs de notre nouvel framework de plan contrôle, le calcul de l'indicateur de performance (KPI) du système, et nous avons fixé l'objectif clé de notre conception visant à maintenir la valeur KPI du système dans une fenêtre de seuil prédéfinie. Enfin, nous avons démontré comment cet objectif est atteint en adaptant dynamiquement le nombre et l'emplacement des contrôleurs SDN locaux en utilisant la technologie NFV pour provisionner les contrôleurs SDN en tant que instances VNF (fonction réseau virtuelle) dans le cloud.Troisièmement, nous avons introduit le concept FMeC, exploitant les capacités offertes par la combinaison des architectures MEC et FMC dans le but de satisfaire aux exigences des systèmes automobiles 5G. Nous avons commencé par définir les éléments clés du concept FMeC permettant de fournir la technologie FMC en bordure des réseaux mobiles. Ensuite, nous avons présenté une projection de notre solution FMeC sur un cas d'utilisation de conduite automatisée intégrant l'industrie automobile aux infrastructures Telecom en vue de la vision automobile 5G future. Avec une focalisation sur les types de communications V2I/N, nous avons présenté la conception de notre architecture FMeC basée sur les technologies SDN/OpenFlow et les entités de l'infrastructure MEC dont les ressources sont mises en commun pour fournir un cloud de bordure fédéré. Enfin, nous avons présenté notre framework sensible à la mobilité pour le placement des services dans le cloud de bordure, ce dernier est fondé sur un ensemble d'algorithmes de base qui permettent d'atteindre les exigences de QoS de la conduite automatisée en termes de latence ultra-courte au sein du réseau 5G. / This Ph.D. thesis aims to deal with the future delivery architectures of mobile cloud-based services, through network infrastructures evolving from Mobile Cloud Computing (MCC) to Mobile Edge Computing (MEC). We mainly focused on Follow Me Cloud (FMC) concept as a new service delivery strategy for improved user experience and efficient resource utilization. That enables cloud-based services to follow their mobile users during their movement across access network technologies and by delivering the cloud-service via the optimal service point inside the cloud infrastructure. Several contributions are proposed in this thesis and evaluated in both theoretical analysis and scientific simulation.First, we proposed an alternative FMC architecture that allows: (i) to open the FMC design on non-3GPP mobile network access technologies (ii) to provide interoperability among different PMIPv6 domains permitting MNs inter-PMIPv6 domain roaming with seamless IP mobility and service session continuity (iii) to offer a tunnel-free architecture in MNs roaming situation, avoiding any additional overhead associated with tunneling in mobility management. This proposed scheme leverage SDN/OpenFlow technology and PMIPv6 mobility management protocol by integrating them within a framework permitting to realize the FMC vision.Second, to address the scalability and resiliency concerns in centralized SDN/OpenFlow control plane architecture, we introduced a new design of an elastic distributed SDN controller tailored for Mobile Cloud Computing (MCC) and more notably for Follow Me Cloud (FMC) management systems. We illustrated how the new control plane scheme is distributed on two-level hierarchical architecture, a first level with a single global SDN controller and a second level with several local SDN controllers. Then, we presented the building blocks of our novel control plane framework, the system Key Performance Indicator (KPI) computation and set the key objective of our design aiming to keep the system KPI value within a predefined threshold window. Last, we proved how this goal is achieved by adapting the number of local SDN controllers and their locations in an elastic manner and deploying them as VNF instances on the cloud thanks to NFV technology.Third, we introduced FMeC concept, leveraging the intertwining of MEC and FMC architectures with the aim of sustaining requirements of the 5G automotive systems. We began by defining FMeC key concept elements permitting to provide FMC technology at the edge of mobile networks. Then, we presented an automated driving use case projection of our FMeC solution integrating automotive with Telco infrastructures towards the future 5G automotive vision. Focusing on the V2I/N communications types, we introduced our FMeC design architecture based on SDN/OpenFlow technologies and MEC infrastructure entities whose resources are pooled together to provide a federated edge clouds. Finally, we presented our mobility-aware framework for edge-cloud service placement based on a set of basic algorithms that permit achieving the automated driving QoS requirements in terms of ultra-short latency within 5G network.

Les récentes percées technologiques dans les domaines de l’actionnement, de la perception et de l’intelligence artificielle annoncent une nouvelle ère pour l’assistance à la conduite et les véhicules hautement automatisés. Toutefois, dans un contexte où l’automatisation demeure imparfaite, il est primordial de s’assurer que le système d’automatisation de la conduite puisse maintenir la conscience de la situation du conducteur afin que ce dernier puisse accomplir avec succès son rôle de supervision des actions du système. En même temps, le système doit pouvoir assurer la sécurité du véhicule et prévenir les actions du conducteur qui risqueraient de compromettre sa sécurité et celle des usagers de la route. Il est donc nécessaire d’intégrer dès la conception du système automatisé de conduite, la problématique des interactions avec le conducteur en réglant les problèmes de partage de tâche et de degré de liberté, d’autorité et de niveau d’automatisation du système. S’inscrivant dans le cadre du projet ANR-CoCoVeA (Coopération Conducteur-Véhicule Automatisé), cette thèse se penche de plus près sur la question de la coopération entre l’automate de conduite et le conducteur. Notre objectif est de fournir au conducteur un niveau d’assistance conforme à ses attentes, capable de prendre en compte ses intentions tout en assurant un niveau de sécurité important. Pour cela nous proposons un cadre général qui intègre l’ensemble des fonctionnalités nécessaires sous la forme d’une architecture permettant une coopération à plusieurs niveaux de la tâche de conduite. Les notions d’attribution des tâches et de gestion d’autorité avec leurs différentes nuances sont abordées et l’ensemble des fonctions du système identifiées dans l’architecture ont été étudiées et adaptées pour ce besoin de coopération. Ainsi, nous avons développé des algorithmes de décision de la manœuvre à effectuer, de planification de trajectoire et de contrôle qui intègrent des mécanismes leur permettant de s’adapter aux actions et aux intentions du conducteur lors d’un éventuel conflit. En complément de l’aspect technique, cette thèse étudie les notions de coopération sous l’angle des facteurs humains en intégrant des tests utilisateur réalisés sur le simulateur de conduite dynamique SHERPA-LAMIH. Ces tests ont permis à la fois de valider les développements réalisés et d’approfondir l’étude grâce à l’éclairage qu’ils ont apporté sur l’intérêt de chaque forme de coopération. / The recent technological breakthroughs in the actuation, perception and artificial intelligence domains herald a new dawn for driving assistance and highly automated driving. However, in a context where the automation remains imperfect and prone to error, it is crucial to ensure that the automated driving system maintains the driver’s situation awareness in order to be able to successfully and continuously supervise the system’s actions. At the same time, the system must be able to ensure the safety of the vehicle and prevent the driver’s actions that would compromise his safety and that of other road users. Therefore, it is essential that the issue of interaction and cooperation with the driver is addressed throughout the whole system design process. This entails the issues of task allocation, authority management and levels of automation. Conducted in the scope of the projet ANR-CoCoVeA (French acronym for: "Cooperation between Driver and Automated Vehicle"), this thesis takes a closer look at the question of cooperation between the driver and automated driving systems. Our main objective is to provide the driver with a suitable assistance level that accounts for his intentions while ensuring global safety. For this matter, we propose a general framework that incorporates the necessary features for a successful cooperation at the different levels of the driving task in the form of a system architecture. The questions of task allocation and authority management are addressed under their different nuances and the identified system functionalities are studied and adapted to match the cooperation requirements. Therefore, we have developed algorithms to perform maneuver decision making, trajectory planning, and control that include the necessary mechanisms to adapt to the driver’s actions and intentions in the case of potential conflicts. In addition to the technical aspects, this thesis studies the cooperation notions from the human factor perspective. User test studies conducted on the SHERPA-LAMIH dynamic simulator allowed for the validation of the different developments while shedding light on the benefits of different cooperation forms.

Face à l’évolution rapide des technologies nécessaires à l’automatisation de la conduite au cours de ces dernières années, les grands constructeurs automobiles promettent la commercialisation de véhicules autonomes à l’horizon 2020. Cependant, la définition des interactions entre les systèmes de conduite automatisée et le conducteur au cours de la tâche de conduite reste une question ouverte. L'objectif de cette thèse est de concevoir, développer et évaluer des principes de coopération entre le conducteur et les systèmes de conduite automatisée. Compte tenu de la complexité d'un tel Système Homme-Machine, la thèse propose, en premier lieu une architecture de contrôle coopératif hiérarchique et deux principes de coopération généraux sur deux niveaux dans l’architecture qui serviront ensuite de base commune pour la conception des systèmes coopératifs développés pour les cas d’usages définis. Afin d’assurer une coopération efficace avec le conducteur dans un environnement de conduite dynamique, le véhicule autonome a besoin de comprendre la situation et de partager sa compréhension de la situation avec le conducteur. Pour cela, cette thèse propose un formalisme de représentation de la scène de conduite basé sur le repère de Frenet. Ensuite, une méthode de prédiction de trajectoire est également proposée. Sur la base de la détection de manœuvre et de l'estimation du jerk, cette méthode permet d’améliorer la précision de la trajectoire prédite comparée à celle déterminée par la méthode basée sur une hypothèse d'accélération constante. Dans la partie d’études de cas, deux principes de coopération sont mis en œuvre dans deux cas d’usage. Dans le premier cas de la gestion d’insertion sur autoroute, un système de contrôle longitudinal coopératif est conçu. Il comporte une fonction de planification de manœuvre et de génération de trajectoire basée sur la commande prédictive. En fonction du principe de coopération, ce système peut à la fois gérer automatiquement l’insertion d’un véhicule et donner la possibilité au conducteur de changer la décision du système. Dans le second cas d'usage qui concerne le contrôle de trajectoire et le changement de voie sur autoroute, le problème de partage du contrôle est formulé comme un problème d’optimisation sous contraintes qui est résolu en ligne en utilisant l’approche de la commande prédictive (MPC). Cette approche assure le transfert continu de l’autorité du contrôle entre le système et le conducteur en adaptant les pondérations dans la fonction de coût et en mettant en œuvre des contraintes dynamiques en ligne dans le modèle prédictif, tout en informant le conducteur des dangers potentiels grâce au retour haptique sur le volant. Les deux systèmes sont évalués à l’aide de tests utilisateur sur simulateur de conduite. En fonction des résultats des tests, cette thèse discute la question des facteurs humains et la perception de l'utilisateur sur les principes de coopération. / Given rapid advancement of automated driving (AD) technologies in recent years, major car makers promise the commercialization of AD vehicles within one decade from now. However, how the automation should interact with human drivers remains an open question. The objective of this thesis is to design, develop and evaluate interaction principles for AD systems that can cooperate with a human driver. Considering the complexity of such a human-machine system, this thesis begins with proposing two general cooperation principles and a hierarchical cooperative control architecture to lay a common basis for interaction and system design in the defined use cases. Since the proposed principles address a dynamic driving environment involving manually driven vehicles, the AD vehicle needs to understand it and to share its situational awareness with the driver for efficient cooperation. This thesis first proposes a representation formalism of the driving scene in the Frenet frame to facilitate the creation of the spatial awareness of the AD system. An adaptive vehicle longitudinal trajectory prediction method is also presented. Based on maneuver detection and jerk estimation, this method yields better prediction accuracy than the method based on constant acceleration assumption. As case studies, this thesis implements two cooperation principles for two use cases respectively. In the first use case of highway merging management, this thesis proposes a cooperative longitudinal control framework featuring an ad-hoc maneuver planning function and a model predictive control (MPC) based trajectory generation for transient maneuvers. This framework can automatically handle a merging vehicle, and at the mean time it offers the driver a possibility to change the intention of the system. In another use case concerning highway lane positioning and lane changing, a shared steering control problem is formulated in MPC framework. By adapting the weight on the stage cost and implementing dynamic constraints online, the MPC ensures seamless control transfer between the system and the driver while conveying potential hazards through haptic feedback. Both of the designed systems are evaluated through user tests on driving simulator. Finally, human factors issue and user’s perception on these new interaction paradigms are discussed.