Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule.

Le nombre de Seniors de plus de 65 ans atteindra à l'horizon 2050, près de 22% de la population mondiale. Vieillir est une chance, mais cela entraîne chez de nombreuses personnes âgées une perte d'autonomie. Cette dépendance nécessite une aide, parfois permanente, de la famille, de personnels de santé voire dans certains cas une admission en institution. Malheureusement, celle-ci n'est et ne sera pas suffisante pour permettre à nos Seniors de finir leur vie dans le respect de la dignité humaine. Une aide technologique peut-être apportée par l'utilisation de systèmes de détections automatiques de situations critiques. Bien sûr, ils n'auront pas vocation de remplacer les aidants, mais au contraire de soulager leur intervention. Cette thèse a pour but de développer un dispositif intégré répondant à cette demande. Après une recherche approfondie des situations critiques des personnes âgées à leur domicile, un état de l'art des systèmes existants est réalisé. Ceci donne lieu à la conception d'un système multi capteurs de diagnostic et de classification de situations complexes. Ce dernier s'appuie sur différents capteurs non invasifs placés dans l'habitat et sur la personne. Les données collectées permettent par l'intermédiaire d'un algorithme de fusion, de classifier l'activité de la personne. Dans le cas de situations critiques, le système informe automatiquement les secours. Le dispositif développé a fait l'objet d'une validation par l'intermédiare de tests fonctionnels et d'expérimentations en laboratoire. / In 2050, the elderly population over 65-years-old, will represent about 20% of the world's population. Getting older is an opportunity, but unfortunately it also makes people dependent. This dependence requires help, sometimes permanent, from relatives, health professionals and in the worst case may cause a placement of the elderly in a nursing home. Unfortunately, this kind of help is not, and will not be, sufficient to allow every elderly person to live the rest of their life in the respect of human dignity. A potential technological support can be found with automatic detection systems which help detect critical situations. Of course, this kind of system will not replace human help, but only support them. The goal of this thesis is to develop an integrated systemwhich can meet these expectations. After a review of the critical situations of the elderly living independently at home, a bibliography of the existing systems of detection is done. This analysis will help to design a multi sensor analysis and classification system of critical situations detection. The latter is based on different kinds of non invasive sensors located in the homes of the elderly. Experimental data allows to classifying the activity of the elderly thanks to a data fusion algorithm. In case of a critical situation, the alarmsystem will automatically alert the emergency platform. This system was also tested thanks to functional and laboratory experiments.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve occupant safety. These new systems are often active parts using data from sensors on the vehicle. However, in case of malfunction of a sensor, the consequences for the vehicle can be dramatic. To ensure safety in the vehicle, new methodologies for detection of faults suitable for vehicles are proposed. The developed methodologies are extended from the method of parity space for linear parameter varying systems (LPV). In addition, the transformation of fault detection problem for the detection of critical situations is also available. Application of results achieved on a real vehicle within the INOVE project illustrate the performance of fault detection and detection of loss of stability of the vehicle.