O número de acidentes veiculares têm aumentado mundialmente e a principal causa associada a estes acidentes é a falha humana. O desenvolvimento de veículos autônomos é uma área que ganhou destaque em vários grupos de pesquisa do mundo, e um dos principais objetivos é proporcionar um meio de evitar estes acidentes. Os sistemas de navegação utilizados nestes veículos precisam ser extremamente confiáveis e robustos o que exige o desenvolvimento de soluções específicas para solucionar o problema. Devido ao baixo custo e a riqueza de informações, um dos sensores mais utilizados para executar navegação autônoma (e nos sistemas de auxílio ao motorista) são as câmeras. Informações sobre o ambiente são extraídas por meio do processamento das imagens obtidas pela câmera, e em seguida são utilizadas pelo sistema de navegação. O objetivo principal desta tese consiste do projeto, implementação, teste e otimização de um comitê de Redes Neurais Artificiais utilizadas em Sistemas de Visão Computacional para Veículos Autônomos (considerando em específico o modelo proposto e desenvolvido no Laboratório de Robótica Móvel (LRM)), em hardware, buscando acelerar seu tempo de execução, para utilização como classificadores de imagens nos veículos autônomos desenvolvidos pelo grupo de pesquisa do LRM. Dentre as contribuições deste trabalho, as principais são: um hardware configurado em um FPGA que executa a propagação do sinal em um comitê de redes neurais artificiais de forma rápida com baixo consumo de energia, comparado a um computador de propósito geral; resultados práticos avaliando precisão, consumo de hardware e temporização da estrutura para a classe de aplicações em questão que utiliza a representação de ponto-fixo; um gerador automático de look-up tables utilizadas para substituir o cálculo exato de funções de ativação em redes MLP; um co-projeto de hardware/software que obteve resultados relevantes para implementação do algoritmo de treinamento Backpropagation e, considerando todos os resultados, uma estrutura que permite uma grande diversidade de trabalhos futuros de hardware para robótica por implementar um sistema de processamento de imagens em hardware. / The number of vehicular accidents have increased worldwide and the leading associated cause is the human failure. Autonomous vehicles design is gathering attention throughout the world in industry and universities. Several research groups in the world are designing autonomous vehicles or driving assistance systems with the main goal of providing means to avoid these accidents. Autonomous vehicles navigation systems need to be reliable with real-time performance which requires the design of specific solutions to solve the problem. Due to the low cost and high amount of collected information, one of the most used sensors to perform autonomous navigation (and driving assistance systems) are the cameras.Information from the environment is extracted through obtained images and then used by navigation systems. The main goal of this thesis is the design, implementation, testing and optimization of an Artificial Neural Network ensemble used in an autonomous vehicle navigation system (considering the navigation system proposed and designed in Mobile Robotics Lab (LRM)) in hardware, in order to increase its capabilites, to be used as image classifiers for robot visual navigation. The main contributions of this work are: a reconfigurable hardware that performs a fast signal propagation in a neural network ensemble consuming less energy when compared to a general purpose computer, due to the nature of the hardware device; practical results on the tradeoff between precision, hardware consumption and timing for the class of applications in question using the fixed-point representation; a automatic generator of look-up tables widely used in hardware neural networks to replace the exact calculation of activation functions; a hardware/software co-design that achieve significant results for backpropagation training algorithm implementation, and considering all presented results, a structure which allows a considerable number of future works on hardware image processing for robotics applications by implementing a functional image processing hardware system.

Este projeto de mestrado visa a pesquisa e o desenvolvimento de métodos e algoritmos, relacionados ao uso de radares, visão computacional, calibração e fusão de sensores em veículos autônomos/inteligentes para fazer a detecção de obstáculos. O processo de detecção de obstáculos se divide em três etapas, a primeira é a leitura de sinais de Radar, do LiDAR e a captura de dados da câmera estéreo devidamente calibrados, a segunda etapa é a fusão de dados obtidos na etapa anterior (Radar+câmera, Radar+LIDAR 3D), a terceira etapa é a extração de características das informações obtidas, identificando e diferenciando o plano de suporte (chão) dos obstáculos, e finalmente realizando a detecção dos obstáculos resultantes da fusão dos dados. Assim é possível diferenciar os diversos tipos de elementos identificados pelo Radar e que são confirmados e unidos aos dados obtidos por visão computacional ou LIDAR (nuvens de pontos), obtendo uma descrição mais precisa do contorno, formato, tamanho e posicionamento destes. Na tarefa de detecção é importante localizar e segmentar os obstáculos para posteriormente tomar decisões referentes ao controle do veículo autônomo/inteligente. É importante destacar que o Radar opera em condições adversas (pouca ou nenhuma iluminação, com poeira ou neblina), porém permite obter apenas pontos isolados representando os obstáculos (esparsos). Por outro lado, a câmera estéreo e o LIDAR 3D permitem definir os contornos dos objetos representando mais adequadamente seu volume, porém no caso da câmera esta é mais suscetível a variações na iluminação e a condições restritas ambientais e de visibilidade (p.ex. poeira, neblina, chuva). Também devemos destacar que antes do processo de fusão é importante alinhar espacialmente os dados dos sensores, isto e calibrar adequadamente os sensores para poder transladar dados fornecidos por um sensor referenciado no próprio sistema de coordenadas para um outro sistema de coordenadas de outro sensor ou para um sistema de coordenadas global. Este projeto foi desenvolvido usando a plataforma CaRINA II desenvolvida junto ao Laboratório LRM do ICMC/USP São Carlos. Por fim, o projeto foi implementado usando o ambiente ROS, OpenCV e PCL, permitindo a realização de experimentos com dados reais de Radar, LIDAR e câmera estéreo, bem como realizando uma avaliação da qualidade da fusão dos dados e detecção de obstáculos comestes sensores. / This masters project aims to research and develop methods and algorithms related to the use of radars, computer vision, calibration and sensor data fusion in autonomous / intelligent vehicles to detect obstacles. The obstacle detection process is divided into three stages, the first one is the reading of Radar, LiDAR signals and the data capture of the stereo camera properly calibrated, the second stage is the fusion of data obtained in the previous stage(Radar + Camera, Radar + 3D LIDAR), the third step is the extraction of characteristics of the information obtained, identifying and differentiating the support plane(ground) of the obstacles, and finally realizing the detection of the obstacles resulting from the fusion of the data. Thus it is possible to differentiate types of elements identified by the Radar and that are confirmed and united to the data obtained by computational vision or LIDAR (point cloud), obtaining amore precise description of the contour, format, size and positioning of these. During the detection task it is important to locate and segment the obstacles to later make decisions regarding the control of the autonomous / intelligent vehicle. It is important to note that Radar operates in adverse conditions (little or no light, with dust or fog), but allows only isolated points representing obstacles (sparse), where on the other hand, the stereo camera and LIDAR 3D allow to define the shapeand size of objects. As for the camera, this is more susceptible to variations in lighting and to environmental and visibility restricted conditions (eg dust, haze, rain). It is important to spatially align the sensor data, calibrating the sensors appropriately, to be able to translate data provided by a sensor referenced in the coordinate system itself to another coordinate system of another sensor or to a global coordinate system. This project was developed using the CaRINA II platform developed by the LRM Laboratory ICMC / USP São Carlos. Finally, the project was implemented using the ROS, OpenCV and PCL environments, allowing experiments with real data from Radar, LIDAR and stereo camera, as well as performing an evaluation of the quality of the data fusion and detection of obstacles with these sensors .

Orientadores: Douglas Eduardo Zampieri, Andre Mendeleck / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-09T05:32:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MirandaNeto_Arthurde_M.pdf: 21444077 bytes, checksum: e685627c310f9057b82e1bb7b7229228 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um sistema autônomo baseado em monovisão, aplicado ao controle de um robô móvel em tarefas de navegação por ambientes desconhecidos. Para o cumprimento de tarefas de navegação, o sistema não possui conhecimento inicial sobre o ambiente, tendo como fonte primária de informações, dados oriundos do sistema de visão. Os movimentos são estruturados através de um Algoritmo Genético, que define as ações a serem executadas pelo robô móvel. O sistema foi desenvolvido em uma arquitetura multicamadas, sendo elas: Visão Computacional, Estratégias de Navegação e Comandos. A camada de visão constitui-se de dois métodos principais: método de segmentação Threshold and Horizon Finder, baseado no método de busca do limiar ótimo proposto por Otsu; e um novo método para descarte de informações redundantes, baseado no Coeficiente de Correlação de Pearson. Na camada Estratégias de Navegação, apresentamos uma proposta de um sistema de navegação com aprendizado evolutivo. Na última camada Comandos, abordamos o protocolo de interface entre a aplicação e o projeto físico mecânico. Um experimento foi realizado com um protótipo real, cujos resultados validaram a metodologia proposta, demonstrando a capacidade de resposta do sistema em tempo real / Abstract: In this work we present an autonomous system based on monocular vision, applied to a mobile robot's control executing navigation tasks in an unknown environrnent. For the execution of navigation tasks, the system does not have previous knowledge of the environrnent. Its primary source of information is data originating from the vision system. The movements are structured through a Genetic AIgorithm that defines the actions to be executed by the mobile robot. The system was developed based on a multilayer architecture, where the three main layers are: Computer Vision, Navigation Strategies and Commands. The vision layer is constituted of two main methods: method of segmentation Threshold and Horizon Finder, based on the ideal threshold search method proposed by Otsu; and a new improved method for discarding redundant information, based on the Pearson's Coefficient Correlation. In the Navigation Strategies layer, we propose a navigation system with evolutive learning. In the last layer, Commands, we deal with the interface protocol between the application and the mechanical physical project. An experiment with a real prototype was executed, which results validated the proposed methodology, demonstrating that the system is able to give real time responses / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

No contexto do mundo contemporâneo, os veículos automotores estão cada vez mais integrados ao cotidiano das pessoas, sendo mais de 1 bilhão deles circulando pelo mundo. Por serem controlados por motoristas, estão sujeitos a falhas decorrentes da inerente condição humana, ocasionando acidentes, mortes e outros prejuízos. O controle autônomo de veículos tem se apresentado como alternativa na busca de redução desses prejuízos, sendo utilizado nas mais diferentes abordagens, por distintas instituições ao redor do planeta. Deste modo, torna-se uma pauta fundamental para o estudo de sistemas de controle. Este trabalho, valendo-se da descrição matemática do comportamento veicular, busca o desenvolvimento e a implementação de um método eficiente de controle autônomo de veículos voltado, principalmente, para a modelagem em espaço de estados. Considerando que mudanças de marchas, principalmente em um cenário de dirigibilidade autônoma, são ações aleatórias, o objetivo desta dissertação é utilizar estratégias de controle baseadas em sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / In nowadays society, automobile vehicles are getting more and more integrated to people\'s daily activities, as there are more than 1 billion of them on the streets around the world. As they are controlled by drivers, vehicles are subjected to failures caused by human mistakes that lead to accidents, injuries and others. Autonomous vehicle control has shown itself to be an alternative in the pursuit of damage reduction, and it is applied by different institutions in many countries. Therefore, it is a main subject in the area of control systems. This paper, relying on mathematical descriptions of vehicle behavior, aims to develop and apply an efficient autonomous control method that takes into account state-space formulation. This goal will be achieved by the use of control strategies based on Markovian Jump Linear Systems that will describe the highly non-linear dynamics of the vehicle in different operation points.

Orientador: Janito Vaqueiro Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T20:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CardenasRueda_MiguelAngel_M.pdf: 13764912 bytes, checksum: 61cf12c0dfb532f0a7b4ccb7bd50bcae (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A localização tem sido definido como um dos problemas-chave da navegação autônoma. Este problema levanta a questão em relação ao fato de determinar a posição e orientação em qualquer instante durante uma trajetoria. Um dos métodos mais usados para determinar a localização de um robô movel é a odometria; embora não garanta informação precisa da posição e orientação, esse método é a base dos métodos de localização relativa. Também existem métodos de localização absoluta, que em relação a um referencial fixo provêm informação mais precisa sobre o estado de um robô, como, por exemplo, o GPS. Mas, quando erros de diferentes naturezas ocorrem, e como consequência introduzem ruído em qualquer sistema de localização, é necessário ter informação redundante para estabelecer uma informação mais precisa. Esta dissertação de mestrado propõe um sistema de localização para um veículo em escala baseado em sistemas de odometria visual e odometria clássica a fim de fornecer uma estimativa robusta de posição e orientação através de um sistema de posicionamento global simulado / Abstract: Localization has been defined as one of the key problems of autonomous navigation. This issue rises the question about the fact of determining the position and orientation at any time while tracking a trajectory. One of the most used methods to determine the localization of a mobile robot is odometry; however, despite the fact that can't provide accurate results for getting the position and orientation, this method is the basis of the relative localization methods. Also, there are methods for absolute localization which provide information more accurately about the state of the robot, such as the commonly used GPS. But when errors of different nature occur, and as a consequence, introduce noise at any localization system, it is necessary to have redundant information to establish a more accurate information. This master thesis proposes a tracking system for a scale indoor vehicle based on classic and visual odometry in order to provide a robust estimation of position and orientation relative through a simulated global positioning system / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Antonio Celso Fonseca de Arruda / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T20:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Todescatt_Daniel_M.pdf: 4563684 bytes, checksum: 112b516ee4dd9c22aab0bea92df347f4 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Esta dissertação visa comparar o desempenho de um sistema convencional de proteção de ocupantes (sistema de retenção) em um veículo de passeio com um sistema pre-crash, considerando ocupantes de três tamanhos diferentes. O termo pre-crash significa que pode ocorrer o disparo do air-bag e pré-tensionador antes do instante de impacto enquanto que no sistema convencional o disparo ocorre sempre após o impacto. Com esta finalidade foi utilizado um modelo de simulação desenvolvido no programa `Madymo¿ combinado ao programa de otimização multidisciplinar `Mode-Frontier¿. Este modelo corresponde à parte do veículo que envolve o motorista e é constituído por parte da carroçaria, assento, coluna de direção e o sistema de retenção. Todo o modelo está sujeito a uma curva de aceleração que representa um impacto frontal contra uma barreira rígida a 50 km/h. São utilizados três tamanhos padronizados de ocupantes representados por bonecos (dummies) que possuem sensores em certas partes do corpo com a finalidade de identificar os índices biomecânicos resultantes do impacto. Estes índices biomecânicos identificam o nível de carga sobre estas partes do corpo e podem ser comparados com critérios estabelecidos em norma. Os três tamanhos de ocupante são definidos da seguinte forma: 5%, 50% e 95%. Onde 5% representa a parcela de 5% da população de menor estatura, 50% representa uma estatura equivalente à média da população e 95% a estatura que é maior que 95% da população. Este padrão é definido de acordo com o tamanho da população americana da época em que estes dummies foram desenvolvidos. O trabalho é dividido em três etapas. Na primeira é utilizado o programa de otimização para dimensionar um sistema de retenção que seja ideal para o 'dummy' tamanho 50%. A partir dos parâmetros determinados para o sistema de retenção são avaliados e comparados os índices biomecânicos dos ocupantes de tamanhos 5% e 95%. O objetivo é demonstrar os riscos a que os ocupantes de dimensões fora do tamanho 50% estão sujeitos. Posteriormente são encontrados, também por meio de algoritmo de otimização, os parâmetros do sistema de retenção que são ideais para os ocupantes 5% e 95%. Novamente é feita uma comparação dos resultados. Por fim é feito um procedimento similar considerando a possibilidade de adiantamento no disparo de dois dispositivos do sistema de retenção: air-bag e pré-tensionador. Novamente é utilizado o algoritmo de otimização para encontrar os parâmetros ideais do sistema de retenção para o ocupante de estatura 50%. Neste caso pode-se verificar se ocorre a melhora dos índices biomecânicos para o ocupante de tamanho 50% comparando-se com os resultados obtidos em um sistema de retenção convencional. Porém, neste caso, o aspecto mais importante deste trabalho é verificar se o adiantamento no tempo de disparo possibilita de redução do risco de ferimentos também para os ocupantes com dimensões 5% e 95% mesmo utilizando-se um sistema de retenção dimensionado para o ocupante de tamanho 50%. Palavras-Chave: segurança veicular, impacto veicular frontal, estatura, simulação, otimização / Abstract: This dissertation aims to compare the performance of a conventional occupants protection system in a passenger vehicle with the performance of a pre-crash system, considering occupants of three different sizes. The term pre-crash means that the firing of the airbag and pretensioner may occur before the instant of impact, while in the conventional system the trigger always occurs after impact. With this purpose a simulation model was developed in the software 'MADYMO' combined with the multidisciplinary optimization software 'Mode-Frontier'. The frontal region of the passengers compartment, the seat, the steering column and the restraint system are modelled. The whole model is subject to an acceleration curve that represents a frontal impact against a rigid barrier at 50 km/h. Three standard occupant sizes represented by dummies are used. They have sensors in certain parts of the body with the purpose of identifying the biomechanical results from an impact. The level of biomechanical loads on parts of the body can be compared with the criteria established in the regulations. The three sizes of occupant are defined as follows: 5%, 50% and 95%. Where 5% is the share of 5% of the population with smaller stature, 50% represents a height equivalent to the average of the population and 95% height that is greater than 95% of the population. The default size is set according to the size of the U.S. population at the time that these dummies were developed. The work is divided into three stages. The first uses an optimization program to obtain a restraint system that is ideal for the dummy size 50%. From the parameters determined for the restraint system the biomechanical indices of occupant sizes 5% and 95% are evaluated and compared. The purpose is to demonstrate the risks to which occupants of dimensions out of size 50% are subject. In the second stage the parameters of the restraint system which are ideal for the sizes 5% and 95% are found, also by means of the numerical optimization algorithm. A comparison of the results for the dummy 5% with parameters for 5 and 50% is made. Also a comparison of the results for the dummy 95% with parameters for 95 and 50% is made. Finally, in the third stage, a similar procedure is done considering the advance in the firing time of two devices from the restraint system: air-bag and pretensioner. Again the optimization algorithm is used to find the optimal parameters for the restraint system considering the occupant height 50%. In this case it is checked whether there are improvements of biomechanical indexes for the occupant size 50%, comparing with the results obtained in a conventional restraint system. Here we reach the most important aspect of this work, which is checking if the advance in firing time results in a reduction of the risk of injury also for occupants with dimensions 5% and 95%, even using a retention system sized for the occupant size 50%. Key Words: vehicle safety, vehicle frontal impact, stature, simulation, optimization / Mestrado / Materiais e Processos de Fabricação / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Ely Carneiro de Paiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-22T23:12:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cordeiro_RafaeldeAngelis_M.pdf: 9321021 bytes, checksum: ff7bb113095dc020ed982e7d7c28311a (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Veículos terrestres autônomos tem recebido uma atenção especial dos estudos de robótica nos últimos anos. Suas aplicações incluem segurança na condução, exploração de locais inóspitos e automatização agrícola. O enfoque deste trabalho situa-se no projeto VERO, em parceria com o CTI, e tem por objetivo o desenvolvimento de aplicações de controle de trajetória para um veículo do tipo todo-terreno. Para tal, um modelo completo (dinâmico e tridimensional) é desenvolvido, com uma atenção especial para os modelos de interação entre solo e pneu, responsáveis pelas forças não lineares atuantes sobre o veículo. Em seguida, dois modelos reduzidos e linearizados são obtidos e estes são utilizados para a síntese de controladores LQR. Uma comparação entre os controladores é realizada e a resposta de um deles é detalhada para uma análise sobre a influência das características do modelo veicular sobre o controle do veículo. Por fim, três abordagens são propostas para melhorar a resposta obtida pelos controladores / Abstract: Autonomous ground vehicles have received special attention from robotics studies in past years. Their applications include advanced driver assistance systems (ADAS), exploration of inhospitable environments and harvest autonomous machines. In partnership with CTI, this master's thesis focuses in the development of path tracking controllers applied to off-road vehicles. In order to simulate vehicle characteristics, a complete three-dimensional nonlinear dynamic model was proposed with emphasis on tire-road interaction models, which are responsible for most of the vehicle's nonlinearities. In sequence, two vehicle reduced linear models are presented and applied to synthesize LQR controllers, whose results are compared. One of them was chosen to analyze the effect of vehicles's three-dimensional dynamics on path tracking control. Finally, three different approaches are proposed to enhance controllers performance / Mestrado / Planejamento de Sistemas Energeticos / Mestre em Engenharia Mecânica

Ces dernières années, les engins robotisés n’ont cessé d’améliorer leur autonomie dans le domaine de la décision. Désormais, pour ne citer que l’exemple de véhicules aériens, nombre de drones sont largement capables, sans intervention d’un opérateur humain, de décoller, suivre un itinéraire en activant divers capteurs à des moments précis, atterrir en un lieu spécifié, suivre une cible, patrouiller sur une zone... Une des étapes suivantes consiste à faire collaborer une équipe de véhicules autonomes, de nature hétérogène (aériens, terrestres, marins...) afin de leur permettre d’accomplir des missions plus complexes. L’aspect dynamique de l’environnement réel, la non disponibilité à tout instant des moyens de communication, la coordination nécessaire des véhicules,de conceptions parfois différentes, dans l’exécution de certaines parties d’un plan de mission, sont autant d’obstacles à surmonter. Ce travail tente non seulement d’apporter quelques éléments de réponse face à ces difficultés, mais consiste aussi en la mise en place concrète d’un superviseur haut niveau, capable de gérer l’exécution d’une mission par une équipe de véhicules autonomes hétérogènes, où le rôle de l’opérateur humain est volontairement réduit. Nous décrivons dans ce mémoire l’architecture distribuée que nous avons choisi de mettre en œuvre pour répondre à ce problème. Il s’agit d’un superviseur, réparti à bord des véhicules autonomes, interfacé avec leur architecture locale et en charge de l’exécution de la mission d’équipe. Nous nous intéressons également à la formalisation des connaissances nécessaires au déroulement de cette mission, afin d’améliorer l’interopérabilité des véhicules de l’équipe, mais aussi pour expliciter les relations entre modèles décisionnels abstraits et réalité d’exécution concrète. Le superviseur est capable de réagir face aux aléas qui vont se produire dans un environnement dynamique. Nous présentons ainsi dans un second temps les stratégies mises en place pour parvenir à les détecter au mieux, ainsi que la façon dont nous procédons pour réparer partiellement ou totalement le plan de mission initial, afin de remplir les objectifs initiaux. Nous nous basons notamment sur la nature hiérarchique du plan de mission, mais aussi sur celle de la structure de sous-équipes que nous proposons de construire. Enfin, nous présentons quelques résultats obtenus expérimentalement, sur des missions simulées et des scénarios réels, notamment ceux du Programme d’Etudes Amont Action dans lequel s’inscrivent ces travaux de thèse. / Many autonomous robots with specific control oriented architectures have already been developed worldwide.The advance of the work in this field has led researchers wonder for many years to what extent robots would be able to be integrated into a team consisting of autonomous and heterogeneous vehicles with complementary functionalities. However, robot cooperation in a real dynamic environment under unreliable communication conditions remains challenging, especially if these autonomous vehicles have different individual control architectures.In order to address this problem, we have designed a decision software architecture, distributed on each vehicle.This decision layer aims at managing execution and at increasing the fault tolerance of the global system. The mission plan is assumed to be hierarchically structured. ln case of failure detection, the plan repair is done as locally as possible, based on the hierarchical organization.This allows us to restrict message exchange only between the vehicles concerned by the repair process. Knowledge formalisation is also a part of the study permitting the improvement of interoperability between team members. It also provides relevant information all along mission execution, from initial planning computation to plan repair in this multirobot context. The feasibility of the system has been evaluated by simulations and real experiments thanks to the Action project (http://action.onera.fr/welcome/).

Många av våra samtida städer står inför en ökad urbanisering vilket kan leda till störrepåfrestningar och nya utmaningar för stadsplaneringen att handskas med. Smarta städer harkommit som en reaktion på den ökade komplexitet städerna står inför i samband med attfler människor kommer konkurrera om samma ytor. En av dessa komplexiteter är hurmobiliteten i städerna ska förbättras utan att äventyra andra värden. Idag sker det enintensiv utveckling av autonoma fordon vilket många tror kan vara en lösning påmobilitetsproblematiken. En identifierad problematik är den stora ovissheten, som härrörfrån de bristande erfarenheterna kring autonoma fordons effekter i staden. Denna ovisshetskapar behovet av en tvärsektoriell samverkan mellan kommunal planering ochteknikutvecklingsföretag för att åstadkomma en mer omfattande kunskapsbild.En fallstudie har genomförts i Göteborg där representanter från den kommunalaplaneringen, det privata näringslivet och konsultföretag har intervjuats. Observationsstudierhar genomförts för att få en uppfattning av hur kunskapsbildningsprocessen ser ut mellanden offentliga och privata sektorn. Detta för att få en bild av vilka utmaningar ochmöjligheter de olika aktörerna ser med en implementering av autonoma fordon i stadenslångsiktiga planering. Resultaten som har kommit fram i denna fallstudie pekar på problemsom kan uppstå när avgränsningen i ett kunskapsgenererande projekt leder till ettkunskapsbortfall. Undersökningen identifierar även den problematik som kan uppstå närolika fackspråk möts för att tillsammans generera en gemensam kunskapsbild. / Many of our contemporary cities face increased urbanization, which can lead to greaterstrains and new challenges for urban planning to deal with. Smart cities are a reaction tothe increased complexity that cities face, as more people will have to compete for the samespace. One of these complexities is how urban mobility should be improved withoutcompromising other values. Today there is an extensive development of autonomousvehicles, which many believe may be a solution to mobility issues. An identified problem isthe great uncertainty, that derives from the lack of experience regarding autonomousvehicle effects in the city. This uncertainty creates a need for cross-sectorial collaborationbetween municipal planning and technology developing companies in order to achieve amore comprehensive knowledge base.A case study has been conducted in Gothenburg where representatives from municipalplanning, private industry, and a consulting company have been interviewed. Observationshave been conducted to gain an understanding of how the knowledge-making processlooks like between the public and private sector, this to get a picture of the challenges andopportunities that the various actors identify in relations to the implementation ofautonomous vehicles in the city's long-term planning. The results that have emerged in thiscase study points to problems that may arise when the delimitation of a knowledgegeneratingproject leads to a loss of knowledge. The study also identifies issues that mayarise when different technical languages meet to mutually generate a comprehensiveknowledge base.

La thèse porte sur le contrôle des systèmes de systèmes (SdS) et, sur la manière de construire des SdS adaptables et fiables. Ce travail fait partie du laboratoire d’excellence Labex MS2T sur le développement des SdS technologiques. Les SdS sont des systèmes complexes constitués de plusieurs systèmes indépendants qui fonctionnent ensemble pour atteindre un objectif commun. L’ingénierie des SdS est une approche qui se concentre sur la manière de construire et de concevoir des SdS fiables capables de s’adapter à l’environnement dynamique dans lequel ils évoluent. Compte tenu de l’importance du contrôle des systèmes constituants (SC) pour atteindre les objectifs du SdS , la première partie de cette thèse a consisté en une étude bibliographique sur le sujet du contrôle des SdS. Certaines méthodes de contrôle existent pour les systèmes à grande échelle et les systèmes multi-agents, à savoir, le contrôle hiérarchique, distribué et décentralisé peuvent être utiles et sont utilisés pour contrôler les SdS. Ces méthodes ne conviennent pas pour contrôler un SdS dans sa globalité et son évolution, en raison de l’indépendance de leur SC ; alors que les “frameworks” multi-vues conviennent mieux à cet objectif. Une approche de ”framework” générale est proposée pour modéliser et gérer les interactions entre les SC dans un SdS. La deuxième partie de notre travail a consisté à contribuer aux systèmes de transport intelligent. À cette fin, nous avons proposé le gestionnaire de manœuvres coopératives pour les véhicules autonomes (CMMAV), un “framework” qui guide le développement des applications coopératives dans les véhicules autonomes. Pour valider le CMMAV, nous avons développé le gestionnaire de manœuvres latérales coopératives (CLMM), une application sur les véhicules autonomes qui permet d’échanger des demandes afin de coopérer lors de manœuvres de dépassement sur autoroute. Cette application a été validée par des scénarios formels, des simulations informatiques, et testée sur les véhicules autonomes du projet Robotex au laboratoire Heudiasyc. / This thesis focuses on System of Systems (SoS) control, and how to build adaptable and reliable SoS. This work is part of the Labex MS2T laboratory of excellence on technological SoS development. SoS are complex systems that consist of multiple independent systems that work together to achieve a common goal. SoS Engineering is an approach that focuses on how to build and design reliable SoS that can adapt to the dynamic environment in which they operate. Given the importance of controlling constituent systems (CS) in order to achieve SoS objectives, the first part of this thesis involved a literature study about the subject of SoS control. Some control methods exist for large-scale systems and multi-agent systems, namely, hierarchical, distributed, and decentralized control might be useful and are used to control SoS. These methods are not suitable for controlling SoS in its whole, because of the independence of their CS; whereas, multi-views frameworks are more suitable for this objective. A general framework approach is proposed to model and manage the interactions between CS in a SoS. The second part of our work consisted of contributing to Intelligent Transportation Systems. For this purpose, we have proposed the Cooperative Maneuvers Manager for Autonomous Vehicles (CMMAV), a framework that guides the development of cooperative applications in autonomous vehicles. To validate the CMMAV, we have developed the Cooperative Lateral Maneuvers Manager (CLMM), an application on the autonomous vehicles that enables equipped vehicles to exchange requests in order to cooperate during overtaking maneuvers on highways. It was validated by formal scenarios, computer simulations, and tested on the autonomous vehicles of the Equipex Robotex in Heudiasyc laboratory.