Surveillance et estimation de l'état de véhicules automobiles : un champ d'applications pour l'optimisation multi-objectif - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Monitoring and estimation of automotive vehicle state : an application area of multi objective optimization

Surveillance et estimation de l'état de véhicules automobiles : un champ d'applications pour l'optimisation multi-objectif

Résumé

This thesis deals with multi-objective optimization for expensive evaluation functions and its application for the tuning of vehicle monitoring and driver assistance systems in the context of automotive engineering. After the presentation of a state of the art on multi-objective optimization methods, a new algorithm based on a double kriging strategy is proposed in order to reduce the number of objective function evaluations. The first application of the optimization algorithm concerns the tuning of an indirect tire-pressure monitoring system (without sensor). In addition to the tuning of high number of parameters, the optimization is constrained by the use of a large database, containing measurements obtained in real driving situations, and has to provide an optimal tuning in a limited processing time. The second application falls within lateral control of an autonomous driving system in a traffic jam situation. The current solution used by Renault/Nissan is based on a Kalman filter. In order to reduce the number of tuning parameters, solutions based on nonlinear approaches (high gain and sliding mode) are proposed. The tuning of the gains appearing in all these observers has been performed by using the proposed optimization algorithm, and by taking into account real driving data with measurements contained in a large database.
Cette thèse est dédiée à l’optimisation globale multi-objectif de fonctions coûteuses, avec des applications de mise au point de systèmes de surveillance et d’aide à la conduite automobile. Après avoir présenté un état de l’art du domaine, un nouvel algorithme basé sur une stratégie de double krigeage est proposé afin de réduire le nombre d’évaluations de la fonction objectif. La première application de l’algorithme concerne l’optimisation des paramètres de mise en oeuvre d’un système de surveillance de la pression des pneumatiques sans capteur de pression. En plus du nombre important de paramètres à optimiser, cette mise au point est soumise à des contraintes de test sur une très grande base de données de roulage, dans différents scénarios et à un temps de calcul limité. La seconde application concerne un système de conduite automatique dans une situation d’embouteillage. Le travail est focalisé sur l’utilisation d’observateurs pour le contrôle latéral. La solution actuellement utilisée par Renault/Nissan est fondée sur un filtre de Kalman. Afin de réduire le nombre de paramètres de réglage, des solutions basées sur des approches non linéaires (grand gain et mode glissant) ont été proposées. Les gains de ces observateurs ont été réglés en utilisant le nouvel algorithme d’optimisation et en tenant compte d’essais sur route dont les mesures ont généré une grande base de données.
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Dates et versions

tel-01618471 , version 1 (18-10-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01618471 , version 1

Citer

Joan Davins-Valldaura. Surveillance et estimation de l'état de véhicules automobiles : un champ d'applications pour l'optimisation multi-objectif. Automatique / Robotique. Ecole Centrale de Nantes (ECN), 2016. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01618471⟩
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