Sujet de thèse IFSTTAR

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Fiche détaillée :

Titre : Risque global et localisation distribuée pour la mobilité automatisée à haute qualité de service dans un environnement connecté V2X hautement dynamique

Laboratoire principal - Référent principal   -

Directeur du laboratoire principal   -

Spécialité de la thèse « Sciences de l’information et de la communication » (discipline « Informatique, automatique »)

Axe 1 - COP2017 - Transporter efficacement et se déplacer en sécurité

Site principal Lille-Villeneuve d'Ascq

Etablissement d'inscription UNIVERSITE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIE DE LILLE 1

Ecole doctorale SCIENCES POUR L'INGENIEUR (SPI)

Directeur de thèse prévu GRUYER Dominique  -  Université Gustave Eiffel  -  COSYS - PICS-L

Co-directeur de thèse prévu TATKEU Charles  -  Université Gustave Eiffel  -  COSYS - LEOST

Type de financement prévu Contrat doctoral  - Ifsttar

Résumé

Les technologies des véhicules automatisés se développent rapidement et sont de plus en plus présentes dans notre vie quotidienne pour créer des systèmes de transport entièrement connectés. Les constructeurs automobiles équipent à présent les derniers modèles de véhicules de certaines fonctions d’aide à la conduite. Les avantages potentiels de ces véhicules incluent la réduction des collisions, l’atténuation des embouteillages, la réduction de la consommation de carburant, et une flexibilité accrue pour les personnes qui n’ont pas accès aux transports. Pour permettre l’automatisation de ces fonctions, il est nécessaire de disposer de données relatives à la détection d’obstacles, la configuration de la route et l’environnement.
L’objectif de cette étude est d’examiner l’adaptabilité et l’aptitude du modèle de communication de la feuille de branche de chaîne (Chain Branch Leaf-CBL) dans les systèmes coopératifs et d’examiner son impact sur les réponses de la circulation. De plus, la recherche vise à déterminer le rôle des unités en bord de route et l’efficacité de la perception à plusieurs niveaux dans la prévention des risques. Le but ultime de cette recherche est d’améliorer la communication et la collaboration entre les véhicules conventionnels et autonomes, ce qui se traduira par une circulation plus sûre et plus efficace.
Dans cette thèse, nous avons étudié l’utilisation d’une architecture et des stratégies de communication adaptées pour améliorer la qualité de service en utilisant les informations des véhicules entourant l’égo véhicule. Nous avons proposé le concept de Chain Branch Leaf-Gateway Clustering pour réaliser une topologie optimale d’unité de bord de route-UBR assurant une haute qualité et continuité de service. Nous avons également étudié la perception multi-niveau pour estimer les risques de collision multi-niveau (local, local étendu, branche étendu et global).
Par la suite, nous utilisons les métriques (Time to collision (TTC), Time Time Headway (TH), Distance of Gruyer (DG), Risk estimator with uncertainties and multidimensional model (RIMUM)). Pour estimer les quatre risques de collision (étendus) dans des conditions optimales avec une localisation et une perception parfaites, et la situation d’incertitude de la perception avec une localisation parfaite. Les résultats montrent que les risques étendus permettent une meilleure anticipation de la collision que le risque local.
De plus, nous avons développé une nouvelle version étendue du modèle Chain branch leaf-Gateway (CBL-G), qui s’avère plus efficace en termes de couverture. L’architecture hiérarchique du modèle nous permet de calculer les risques de collision avec une plus grande précision. La classification en différents niveaux de risque nous permet de identifier les situations potentiellement dangereuses. Dans nos projets de recherche futurs, nous planifions d’étudier d’autres situations telles que les intersections routières, les sorties et les entrées d’autoroutes ainsi que les ronds-points. De plus, nous aimerions explorer les cas dans lesquels il est impossible de localiser les nœuds à travers la chaîne en passant à travers des tunnels et élaborer des indicateurs de risque qui explorent tous les composants clés (véhicule ego, conducteur, obstacle, route et environnement).

Mots-clefs: Systèmes coopératifs, véhicules automatisés, communications véhicule-à-véhicule, IEEE 802.11p, communications véhicule-à-infrastructure, clustering, passerelle, perception étendue, risque de collision multi-niveau, incertitudes

Laboratoire principal - Référent principal	-
Directeur du laboratoire principal	-
Spécialité de la thèse	« Sciences de l’information et de la communication » (discipline « Informatique, automatique »)
Axe	1 - COP2017 - Transporter efficacement et se déplacer en sécurité
Site principal	Lille-Villeneuve d'Ascq
Etablissement d'inscription	UNIVERSITE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIE DE LILLE 1
Ecole doctorale	SCIENCES POUR L'INGENIEUR (SPI)
Directeur de thèse prévu	GRUYER Dominique - Université Gustave Eiffel - COSYS - PICS-L
Co-directeur de thèse prévu	TATKEU Charles - Université Gustave Eiffel - COSYS - LEOST
Type de financement prévu	Contrat doctoral - Ifsttar
Résumé Les technologies des véhicules automatisés se développent rapidement et sont de plus en plus présentes dans notre vie quotidienne pour créer des systèmes de transport entièrement connectés. Les constructeurs automobiles équipent à présent les derniers modèles de véhicules de certaines fonctions d’aide à la conduite. Les avantages potentiels de ces véhicules incluent la réduction des collisions, l’atténuation des embouteillages, la réduction de la consommation de carburant, et une flexibilité accrue pour les personnes qui n’ont pas accès aux transports. Pour permettre l’automatisation de ces fonctions, il est nécessaire de disposer de données relatives à la détection d’obstacles, la configuration de la route et l’environnement. L’objectif de cette étude est d’examiner l’adaptabilité et l’aptitude du modèle de communication de la feuille de branche de chaîne (Chain Branch Leaf-CBL) dans les systèmes coopératifs et d’examiner son impact sur les réponses de la circulation. De plus, la recherche vise à déterminer le rôle des unités en bord de route et l’efficacité de la perception à plusieurs niveaux dans la prévention des risques. Le but ultime de cette recherche est d’améliorer la communication et la collaboration entre les véhicules conventionnels et autonomes, ce qui se traduira par une circulation plus sûre et plus efficace. Dans cette thèse, nous avons étudié l’utilisation d’une architecture et des stratégies de communication adaptées pour améliorer la qualité de service en utilisant les informations des véhicules entourant l’égo véhicule. Nous avons proposé le concept de Chain Branch Leaf-Gateway Clustering pour réaliser une topologie optimale d’unité de bord de route-UBR assurant une haute qualité et continuité de service. Nous avons également étudié la perception multi-niveau pour estimer les risques de collision multi-niveau (local, local étendu, branche étendu et global). Par la suite, nous utilisons les métriques (Time to collision (TTC), Time Time Headway (TH), Distance of Gruyer (DG), Risk estimator with uncertainties and multidimensional model (RIMUM)). Pour estimer les quatre risques de collision (étendus) dans des conditions optimales avec une localisation et une perception parfaites, et la situation d’incertitude de la perception avec une localisation parfaite. Les résultats montrent que les risques étendus permettent une meilleure anticipation de la collision que le risque local. De plus, nous avons développé une nouvelle version étendue du modèle Chain branch leaf-Gateway (CBL-G), qui s’avère plus efficace en termes de couverture. L’architecture hiérarchique du modèle nous permet de calculer les risques de collision avec une plus grande précision. La classification en différents niveaux de risque nous permet de identifier les situations potentiellement dangereuses. Dans nos projets de recherche futurs, nous planifions d’étudier d’autres situations telles que les intersections routières, les sorties et les entrées d’autoroutes ainsi que les ronds-points. De plus, nous aimerions explorer les cas dans lesquels il est impossible de localiser les nœuds à travers la chaîne en passant à travers des tunnels et élaborer des indicateurs de risque qui explorent tous les composants clés (véhicule ego, conducteur, obstacle, route et environnement).
Mots-clefs:	Systèmes coopératifs, véhicules automatisés, communications véhicule-à-véhicule, IEEE 802.11p, communications véhicule-à-infrastructure, clustering, passerelle, perception étendue, risque de collision multi-niveau, incertitudes

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