Le contrôle de stabilité est un sujet essentiel dans les systèmes avancés d'aide à la conduite développés par les constructeurs et équipementiers automobiles. Les systèmes de sécurité actifs sont devenus un standard dans les véhicules particuliers, tels que : le contrôle électronique de la stabilité (ESC) et le système de contrôle de traction (TCS). La description du comportement dynamique du véhicule pendant le mouvement, est fondamental dans le fonctionnement des nouveaux systèmes de sécurité active. Certains systèmes actifs sont déjà implémentés dans des véhicules standards comme des options supplémentaires, pour améliorer la sécurité sur la route ou pour le confort du conducteur et des passagers. Cependant, ces systèmes ont besoin d'informations sur la dynamique de véhicule, qui représente les caractéristiques de mouvement du véhicule sur la route. L'accès à ces informations est souvent difficile, pour des raisons technologiques ou économiques. De ce fait, nous développons des algorithmes, basés sur la technique d'observation d'état, pour estimer une partie de ces variables notamment, les efforts dynamiques du contact pneumatique/chaussée et l'angle de dérive dans son environnement. En revanche, ces systèmes sont conçus pour faire face à l'état actuel du véhicule où la situation de danger a toujours eu lieu, la capacité de ces systèmes est limitée à minimiser les effets de danger. L'objectif ultime est de prévoir et d'éviter efficacement un accident avant qu'il se produise. Par conséquent, ce travail est dédié aussi à développer une méthode de prédiction des risques pour rappeler au conducteur la vitesse de sécurité pour négocier les virages à venir. Dans un premier temps, nous développons dans ce mémoire une nouvelle approche pour estimer la répartition de la charge verticale sur chaque roue dans un environnement réel. L'influence de l'angle de pente est considérée dans la phase de reconstruction du modèle du véhicule. Les forces verticales sont estimées en utilisant un filtre de Kalman. Afin d'estimer la force latérale du pneu, un filtre de Kalman entendu et un filtre Particulaire ont appliqués pour tenir compte des non-linéarités du modèle de véhicule. Deux techniques différentes d'observateurs sont proposées et comparées avec des données expérimentales. Dans un deuxième temps, nous étendons, à l'instant futur, la prise en compte de l'évaluation de risque d'accidents. La prédiction des paramètres de la dynamique du véhicule, l'évaluation du risque potentiel ainsi que la détermination d'une vitesse d'alerte à l'approche des virages, sont introduites pour réduire le risque potentiel d'accident dans les virages. Enfin, la dernière partie du mémoire est consacrée à l'application en temps réel, sur un véhicule démonstrateur, du processus d'observation d'état développé précédemment. Les résultats expérimentaux sont réalisés pour démontrer la performance des estimateurs intégrés en temps réel.

Le contrôle de stabilité est un sujet essentiel dans les systèmes avancés d’aide à la conduite développés par les constructeurs et équipementiers automobiles. Les systèmes de sécurité actifs sont devenus un standard dans les véhicules particuliers, tels que : le contrôle électronique de la stabilité (ESC) et le système de contrôle de traction (TCS). La description du comportement dynamique du véhicule pendant le mouvement, est fondamental dans le fonctionnement des nouveaux systèmes de sécurité active. Certains systèmes actifs sont déjà implémentés dans des véhicules standards comme des options supplémentaires, pour améliorer la sécurité sur la route ou pour le confort du conducteur et des passagers. Cependant, ces systèmes ont besoin d’informations sur la dynamique de véhicule, qui représente les caractéristiques de mouvement du véhicule sur la route. L’accès à ces informations est souvent difficile, pour des raisons technologiques ou économiques. De ce fait, nous développons des algorithmes, basés sur la technique d’observation d’état, pour estimer une partie de ces variables notamment, les efforts dynamiques du contact pneumatique/chaussée et l’angle de dérive dans son environnement. En revanche, ces systèmes sont conçus pour faire face à l’état actuel du véhicule où la situation de danger a toujours eu lieu, la capacité de ces systèmes est limitée à minimiser les effets de danger. L’objectif ultime est de prévoir et d’éviter efficacement un accident avant qu’il se produise. Par conséquent, ce travail est dédié aussi à développer une méthode de prédiction des risques pour rappeler au conducteur la vitesse de sécurité pour négocier les virages à venir. Dans un premier temps, nous développons dans ce mémoire une nouvelle approche pour estimer la répartition de la charge verticale sur chaque roue dans un environnement réel. L’influence de l’angle de pente est considérée dans la phase de reconstruction du modèle du véhicule. Les forces verticales sont estimées en utilisant un filtre de Kalman. Afin d’estimer la force latérale du pneu, un filtre de Kalman entendu et un filtre Particulaire ont appliqués pour tenir compte des non-linéarités du modèle de véhicule. Deux techniques différentes d’observateurs sont proposées et comparées avec des données expérimentales. Dans un deuxième temps, nous étendons, à l’instant futur, la prise en compte de l’évaluation de risque d’accidents. La prédiction des paramètres de la dynamique du véhicule, l’évaluation du risque potentiel ainsi que la détermination d’une vitesse d’alerte à l’approche des virages, sont introduites pour réduire le risque potentiel d’accident dans les virages. Enfin, la dernière partie du mémoire est consacrée à l’application en temps réel, sur un véhicule démonstrateur, du processus d’observation d’état développé précédemment. Les résultats expérimentaux sont réalisés pour démontrer la performance des estimateurs intégrés en temps réel. / Nowadays, a variety of advanced driving assistance systems are being developed by research centers and automobile manufactures. Stability control is an essential topic in the modern industrial automobile society. Driving safety is widely concerned in the passenger cars to prevent potential risks. More and more electronic active safety systems are fitted out as a standard option, such as Electronic Stability Control (ESC) and Traction Control System (TCS). These safety systems are efficient in helping the driver maintain control of the car and also are considered highly cost-effective. However, for the future development trend of these systems, a more complex and integrated control unit requires more information about the vehicle dynamics. Some fundamental parameters such as tire road forces and sideslip angle are effective in describing vehicle dynamics. Nevertheless, it is lacking an effective and low-cost sensor to measure directly. Therefore, this study presents amethod to estimate these parameters using observer technologies and low-cost sensors which are available on the passenger cars in real environment. In addition, these systems are designed for dealing with vehicle current state where danger situation has always occurred, the capacity of these systems is limited to minimize the effects. We were wondering whether shall we predict and effectively avoid a crash before it occurred. Therefore, this work is also addressed to develop a risk prediction method for proposing driver a safe speed to negotiate the upcoming curves. First, this dissertation develops a new approach to estimate the vertical load distribution in real environment. The influence of bank angle is considered in the phase of reconstruction of vehicle model. The vertical tire force on banked road is estimated by using Kalman filter. In order to estimate the lateral tire force, two nonlinear observers are addressed to solve the nonlinearity of vehicle model. The Extended Kalman filter is widely discussed in the previous literature, while we firstly use a Particle filter to estimate the vehicle dynamics parameters. Two different observer technologies are proposed and compared using the experimental data. Second, extending the consideration of road safety to the future instant. Prediction of vehicle dynamics parameters, evaluation of potential risk as well as establishment of advisory speed on curves are introduced to reduce the possibility of crash occurrence on curves. Last but not least, the real-time sampling and process system is presented, the estimator with EKF and PF has been developed as a real-time application. Experimental results are performed to demonstrate the performance of these integrated systems in real-time.

Le bruit de roulement contribue fortement au bruit perçu à l'intérieur de l'habitacle des automobiles. Ce bruit a pour origine le contact du pneumatique sur une chaussée rugueuse. En basses fréquences (0-400 Hz), il est transmis dans l'habitacle du véhicule essentiellement par la voie solidienne. La méthode actuelle de prévision de ce bruit chez PSA Peugeot Citroën repose sur une approche mixte calcul-mesure longue, coûteuse et pas suffisamment prédictive. Pour contourner ces limitations, une filière purement numérique est envisagée. Elle demande de modéliser le comportement vibro-acoustique du pneumatique en prenant en compte les effets liés à la rotation et de résoudre le problème de contact avec une chaussée rugueuse. Concernant la modélisation d'un pneumatique en rotation, des formulations des effets tournants d'un solide déformable sont établies en utilisant une approche Arbitrairement Lagrangienne Eulérienne (ALE). Ces formulations sont validées par une application sur un nouveau modèle simplifié du pneumatique. Il s'agit d'un modèle d'anneau circulaire incluant les effets de cisaillement soumis localement à une charge représentative de la masse du véhicule. Un modèle plus complexe d'ensemble monté pneu/roue/cavité intégrant l'ensemble des effets liés à la rotation est également validé par une comparaison avec des essais. Ensuite, le contact avec une chaussée réelle est formulé par différentes approches permettant de réduire le temps de calcul pour une utilisation industrielle. En particulier, le calcul du contact est décomposé en un calcul statique non linéaire suivi d'un calcul dynamique linéaire. La validation du modèle de contact est réalisée par une comparaison calcul/essai. Les résultats sont très satisfaisants / The rolling noise contributes significantly to the noise inside cars. This noise comes from the tire/road contact. In low frequencies (0-400 Hz), it is mainly transmitted into the cabin through structural vibration. The current method used at PSA Peugeot Citroen to predict this noise, is a mixed simulation/experimental approach which is long, expensive and not sufficiently predictive. In order to overcome these difficult, a full numerical approach is considered. It requires modeling the tire vibration by taking into account the rotating effects and the contact with the rough surface. Concerning the model of rotating tire, a formulation of a deformable solid is constructed by using an Arbitrary Lagrangian Eulerian approach (ALE). This formulation is validated by an application on a new simplified tire model which is a circular ring including the shear stresses and the non linear effects due to the vehicle weight. A more complex model composed of tire/wheel/cavity including all the rotating effects is also validated by comparison with experiments. Then the contact with a real road is calculated by different approaches to get the acceptable computing time for industrial uses. In particular, the calculation of the contact is divided into a non-linear static analysis followed by a linear dynamic calculation. The validation of this model is successfully achieved by comparison test results

Le développement des systèmes intelligents pour contrôler la stabilité du véhicule et éviter les accidents routier est au cœur de la recherche automobile. L'expansion de ces systèmes intelligents à l'application réelle exige une estimation précise de la dynamique du véhicule dans des environnements diverses (dévers et pente). Cette exigence implique principalement trois problèmes : ⅰ), extraire des informations non mesurées à partir des capteurs faible coût; ⅱ), rester robuste et précis face aux les perturbations incertaines causées par les erreurs de mesure ou de la méconnaissance de l'environnement; ⅲ), estimer l'état du véhicule et prévoir le risque d'accident en temps réel. L’originalité de cette thèse par rapport à l’existant, consiste dans le développement des nouveaux algorithmes, basés sur des nouveaux modèles du véhicule et des différentes techniques d'observation d'état, pour estimer des variables ou des paramètres incertains de la dynamique du véhicule en temps réel. La première étape de notre étude est le développement de nouveaux modèles pour mieux décrire le comportement du véhicule dans des différentes situations. Pour minimiser les erreurs de modèle, un système d'estimation composé de quatre observateurs est proposé pour estimer les forces verticales, longitudinales et latérales par pneu, ainsi que l'angle de dérive. Trois techniques d'observation non linéaires (EKF, UKF et PF) sont appliquées pour tenir compte des non-linéarités du modèle. Pour valider la performance de nos observateurs, nous avons implémenté en C++ des modules temps-réel qui, embarqué sur le véhicule, estiment la dynamique du véhicule pendant le mouvement. / Enhancing road safety by developing active safety system is the general purpose of this thesis. A challenging task in the development of active safety system is to get accurate information about immeasurable vehicle dynamics states. More specifically, we need to estimate the vertical load, the lateral frictional force and longitudinal frictional force at each wheel, and also the sideslip angle at center of gravity. These states are the key parameters that could optimize the control of vehicle's stability. The estimation of vertical load at each tire enables the evaluation of the risk of rollover. Estimation of tire lateral forces could help the control system reduce the lateral slip and prevent the situation like spinning and drift out. Tire longitudinal forces can also greatly influence the performance of vehicle. The sideslip angle is one of the most important parameter to control the lateral dynamics of vehicle. However, in the current market, very few safety systems are based on tire forces, due to the lack of cost-effective method to get these information. For all the above reasons, we would like to develop a perception system to monitor these vehicle dynamics states by using only low-cost sensor. In order to achieve this objective, we propose to develop novel observers to estimate unmeasured states. However, construction of an observer which could provide satisfactory performance at all condition is never simple. It requires : 1, accurate and efficient models; 2, a robust estimation algorithm; 3, considering the parameter variation and sensor errors. As motivated by these requirements, this dissertation is organized to present our contribution in three aspects : vehicle dynamics modelization, observer design and adaptive estimation. In the aspect of modeling, we propose several new models to describe vehicle dynamics. The existent models are obtained by simplifying the vehicle motion as a planar motion. In the proposed models, we described the vehicle motion as a 3D motion and considered the effects of road inclination. Then for the vertical dynamics, we propose to incorporate the suspension deflection to calculate the transfer of vertical load. For the lateral dynamics, we propose the model of transfer of lateral forces to describe the interaction between left wheel and right wheel. With this new model, the lateral force at each tire can be calculated without sideslip angle. Similarly, for longitudinal dynamics, we also propose the model of transfer of longitudinal forces to calculate the longitudinal force at each tire. In the aspect of observer design, we propose a novel observation system, which is consisted of four individual observers connected in a cascaded way. The four observers are developed for the estimation of vertical tire force, lateral tire force and longitudinal tire force and sideslip angle respectively. For the linear system, the Kalman filter is employed. While for the nonlinear system, the EKF, UKF and PF are applied to minimize the estimation errors. In the aspect of adaptive estimation, we propose the algorithms to improve sensor measurement and estimate vehicle parameters in order to stay robust in presence of parameter variation and sensor errors. Furthermore, we also propose to incorporate the digital map to enhance the estimation accuracy. The utilization of digital map could also enable the prediction of vehicle dynamics states and prevent the road accidents. Finally, we implement our algorithm in the experimental vehicle to realize real-time estimation. Experimental data has validated the proposed algorithm.

Le bruit de contact pneumatique/chaussée joue un rôle important dans la nuisance sonore du trafic routier. Il est généré par des mécanismes complexes influencés par plusieurs paramètres tels que la texture de chaussée, la géométrie du contact et les caractéristiques du pneumatique. Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'étude numérique du contact pneumatique/chaussée pour la prévision du bruit en s'intéressant plus particulièrement à l'influence de la texture de chaussée. Le problème de contact est résolu à l'aide d'une Méthode Itérative à Deux Échelles (MIDE) basée sur une approche multi-aspérités de la surface de chaussée. Le pneumatique est modélisé par un massif semi-infini viscoélastique et caractérisé par des modèles rhéologiques standards (Zener ou Maxwell généralisé). Pour appliquer la MIDE au contact pneumatique/chaussée, un partitionnement de chaussée est développé permettant une description globale à partir de lois de contact sur chaque aspérité. En la comparant à des méthodes classiques, la MIDE donne des résultats identiques avec un temps de calcul largement réduit. Elle permet donc d'étudier le problème de contact sur une zone de plusieurs mètres. L'introduction de la viscoélasticité du pneu entraine une diminution de l'aire de contact identique quelle que soit la vitesse du véhicule, conformément aux résultats expérimentaux. L'introduction de la vibration du pneumatique dans le modèle de contact influence l'aire de contact apparente et le niveau des forces de contact, mais les résultats montrent la nécessité d'une validation expérimentale des effets dynamiques sur le contact pneumatique/chaussée. Enfin, les paramètres de contact permettent d'obtenir rapidement une approximation du niveau de bruit global à basses fréquences (315 - 1 000 Hz). Les forces de contact obtenues en utilisant la MIDE élastique sont très fortement corrélées avec le bruit mesuré jusqu'à 1 000 Hz pour deux configurations de pneumatique (lisse et standard). Ainsi une méthode hybride statistique est développée pour estimer le bruit de roulement à basses fréquences, donnant des résultats convaincants.