La voiture autonome pourrait réduire le nombre de morts et de blessés sur les routes tout en améliorant l'efficacité du trafic. Cependant, afin d'assurer leur déploiement en masse sur les routes ouvertes au public, leur sécurité doit être garantie en toutes circonstances. Cette thèse traite de l'architecture de planification et de contrôle pour la conduite automatisée et défend l'idée que l'intention du véhicule doit correspondre aux actions réalisées afin de garantir la sécurité à tout moment. Pour cela, la faisabilité cinématique et dynamique de la trajectoire de référence doit être assurée. Sinon, le contrôleur, aveugle aux obstacles, n'est pas capable de la suivre, entraînant un danger pour la voiture elle-même et les autres usagers de la route. L'architecture proposée repose sur la commande à modèle prédictif fondée sur un modèle bicyclette cinématique afin de planifier des trajectoires de référence sûres. La faisabilité de la trajectoire de référence est assurée en ajoutant une contrainte dynamique sur l'angle au volant, contrainte issue de ces travaux, afin d'assurer que le modèle bicyclette cinématique reste valide. Plusieurs contrôleurs à haute-fréquence sont ensuite comparés afin de souligner leurs avantages et inconvénients. Enfin, quelques résultats préliminaires sur les contrôleurs à base de commande sans modèle et leur application au contrôle automobile sont présentés. En particulier, une méthode efficace pour ajuster les paramètres est proposée et implémentée avec succès sur la voiture expérimentale de l'ENSIAME en partenariat avec le laboratoire LAMIH de Valenciennes. / Autonomous vehicles are believed to reduce the number of deaths and casualties on the roads while improving the traffic efficiency. However, before their mass deployment on open public roads, their safety must be guaranteed at all time.Therefore, this thesis deals with the motion planning and control architecture for autonomous vehicles and claims that the intention of the vehicle must match with its actual actions. For that purpose, the kinematic and dynamic feasibility of the reference trajectory should be ensured. Otherwise, the controller which is blind to obstacles is unable to track it, setting the ego-vehicle and other traffic participants in jeopardy. The proposed architecture uses Model Predictive Control based on a kinematic bicycle model for planning safe reference trajectories. Its feasibility is ensured by adding a dynamic constraint on the steering angle which has been derived in this work in order to ensure the validity of the kinematic bicycle model. Several high-frequency controllers are then compared and their assets and drawbacks are highlighted. Finally, some preliminary work on model-free controllers and their application to automotive control are presented. In particular, an efficient tuning method is proposed and implemented successfully on the experimental vehicle of ENSIAME in collaboration with the laboratory LAMIH of Valenciennes.

Cette thèse est consacrée à l'analyse de performance de Régulateurs de Vitesse Adaptatifs Coopératifs(CACC) pour un train de véhicules intelligents afin de réduire la congestion du trafic et améliorer la sécurité routière.Premièrement, la politique d'espacement, à Intervalles Constants de Temps (CTH) est introduite. Basé sur cette politique d'espacement, un nouveau système décentralisé de Deux-Véhicules-Devant CACC (TVACACC) est proposé, dans lequel l'accélération souhaitée de deux véhicules précédents est prise en compte. Ensuite, la stabilité de la chaîne du système proposé est analysée théoriquement. Il est démontré que grâce à l'aide de la communication multiple entre véhicules, une meilleure stabilité de la chaîne est obtenue par rapport au système conventionnel. Un train de véhicules dans le scénario Stop-and-Go est simulé avec une communication parfaite puis dégradée. Le système proposé donne un comportement stable de la chaîne, correspondant à l'analyse théorique.Deuxièmement, une technique de dégradation pour CACC est présentée comme stratégie alternative lorsque la communication sans fil est partiellement ou complètement perdue. La stratégie proposée, appelée DTVACACC, utilise le filtre de Kalman pour estimer l'accélération actuelle du véhicule précédent qui remplace l'accélération souhaitée. Il est démontré que la performance pour le DTVACACC, peut être maintenue à un niveau beaucoup plus élevé.Enfin, une approche d’Apprentissage par Renforcement (RL) pour système CACC est proposée. L' algorithme politique- gradient est introduit pour réaliser le contrôle longitudinal . Ensuite, la simulation a montré que cette nouvelle approche de RL est efficace pour CACC / This PhD thesis is dedicated to the performance analysis of Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) system for intelligent vehicle platoon with the main aims of alleviating traffic congestion and improving traffic safety. At first, the Constant Time Headway (CTH) spacing policy for vehicle platoon is introduced. Based on this spacing policy, a novel decentralized Two-Vehicle-Ahead CACC (TVACACC) system is proposed, in which the desired acceleration of two front vehicles is taken into account. Then the string stability of the proposed system is theoretically analyzed. It is shown that by using the multiple wireless communication among vehicles, a better string stability is obtained compared to the conventional system. Vehicle platoon in Stop-and-Go scenario is simulated with both normal and degraded communication.Secondly, a graceful degradation technique for CACC was presented, as an alternative fallback strategy when wireless communication is lost or badly degraded. The proposed strategy, which is referred to DTVACACC, uses Kalman filter to estimate the preceding vehicle’s current acceleration as a replacement of the desired acceleration. It is shown that the performance is maintained at a much higher level.Finally, a Reinforcement Learning (RL) approach of CACC system is proposed. The policy-gradient algorithm is introduced to achieve the longitudinal control. Then simulation has shown that this new RL approach results in efficient performance for CACC.

L'objectif principal de cette thèse est l'étude de l'exploitation de systèmes moteurs-roues (machines électriques intégrées à la roue) pour le contrôle de la dynamique véhicule. Cette thèse est issue d'un co-financement (numéro 186-654, 2010-2013) entre le Laboratoire des Signaux et Systèmes (CNRS) et l'Institut Français du Pétrole et Énergies Nouvelles (IFPEN). Les avantages apportés par l'utilisation du moteur électrique sont avérés et de nouvelles techniques de contrôle sont développées pour optimiser son utilisation. Les lois de contrôle basent généralement sur la grandeur principale du moteur électrique: le couple transmis, qui peut être mesuré via le courant consommé. Une autre caractéristique importante du moteur électrique est son temps de réponse, avec le fait qu'il peut produire des couples négatifs, pour ralentir le véhicule, tout en stockant l'énergie. La nouveauté du présent travail est de considérer le moteur-roue électrique comme seul signal de contrôle dans des phases d'accélération et des phases de ralentissement, simplifiant l'architecture de la conception du véhicule et des lois de contrôle. Pour répondre à la demande conducteur tout en préservant un comportement sain du véhicule, des stratégies d'estimation de la limite d'adhérence seront présentées. En fonction de cette adhérence maximale disponible entre la route et les pneus, un couple adéquat sera calculé pour assurer un comportement stable dans des phases d'accélération aussi bien que de freinage. L'aspect critique étudié dans ce travail est la non-linéarité des caractéristiques d'interaction entre la route et le pneu et la complexité de son estimation dans des conditions variables. La stratégie d'estimation devra détecter tous les changements d'adhérence de route et la loi de contrôle calculée devra maintenir la stabilité véhicule même lorsque la friction maximale change. Certaines formes de perturbation et de bruit seront également prises en compte afin de tester la robustesse des approches d'estimation et de contrôle proposés. Parmi les systèmes de sécurité active les plus importants en phase d'accélération, le système de contrôle de traction (TCS) rétablit la traction si les roues commencent à patiner et le programme de stabilité électronique (ESP) intervient pour prévenir une perte menaçante du contrôle latéral du véhicule. Dans le cas du freinage, le système décisif est le système d'antiblocage (ou ABS), qui empêche le blocage des roues. On peut trouver d'autres systèmes embarqués, comme le système de distribution de force de freinage électronique (EBD), qui assure une distribution optimale de la force de freinage transmise aux roues, pour éviter de déraper et assure un ralentissement stable du véhicule. Les systèmes embarqués qui fournissent les estimations doivent être robustes aux bruits de mesure et aux perturbations. A fortiori, ces calculs doivent être faits en temps réel, donc une complexité réduite et une réponse rapide de la loi de contrôle sont nécessaires. Enfin, l'environnement dans lequel le véhicule fonctionne est dynamique, les caractéristiques d'adhérence peuvent varier en fonction de l'état de la route et de la météo. Ainsi, on ne peut prévoir les réactions du conducteur pouvant influencer la réponse globale du véhicule dans des situations d'urgence. Le contrôleur devrait prendre en compte tous ces aspects pour préserver un comportement stable du véhicule. Bien que le contrôle latéral du véhicule présente une importance majeure dans la stabilité globale du véhicule, le présent travail est concentré sur le contrôle longitudinal du véhicule, puisqu'il représente le point de départ de la dynamique véhicule. / The main objective of the present thesis focuses on the integration of the in-wheel electric motors into the conception and control of road vehicles. The present thesis is the subject of the grant 186-654 (2010-2013) between the Laboratory of Signals and Systems (L2S-CNRS) and the French Institute of Petrol and New Energies (IFPEN). The thesis work has originally started from a vehicular electrification project, equipped with in-wheel electric motors at the rear axle, to obtain a full electric urban use and a standard extra-urban use with energy recovery at the rear axle in braking phases. The standard internal combustion engines have the disadvantage that complex estimation techniques are necessary to compute the instantaneous engine torque. At the same time, the actuators that control the braking system have some delays due to the hydraulic and mechanical circuits. These aspects represent the primary motivation for the introduction and study of the integration of the electric motor as unique propelling source for the vehicle. The advantages brought by the use of the electric motor are revealed and new techniques of control are set up to maximize its novelty. Control laws are constructed starting from the key feature of the electric motor, which is the fact that the torque transmitted at the wheel can be measured, depending on the current that passes through the motor. Another important feature of the electric motor is its response time, the independent control, as well as the fact that it can produce negative torques, in generator mode, to help decelerate the vehicle and store energy at the same time. Therefore, the novelty of the present work is that the in-wheel electric motor is considered to be the only control actuator signal in acceleration and deceleration phases, simplifying the architecture of the design of the vehicle and of the control laws. The control laws are focused on simplicity and rapidity in order to generate the torques which are transmitted at the wheels. To compute the adequate torques, estimation strategies are set up to produce reliable maximum friction estimation. Function of this maximum adherence available at the contact between the road and the tires, an adequate torque will be computed in order to achieve a stable wheel behavior in acceleration as well as in deceleration phases. The critical issue that was studied in this work was the non-linearity of the tire-road interaction characteristics and its complexity to estimate when it varies. The estimation strategy will have to detect all changes in the road-surface adherence and the computed control law should maintain the stability of the wheel even when the maximum friction changes. Perturbations and noise are also treated in order to test the robustness of the proposed estimation and control approaches.

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.