WO2024037725A1 - Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil - Google Patents

Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil Download PDF

Info

Publication number
WO2024037725A1
WO2024037725A1 PCT/EP2022/073224 EP2022073224W WO2024037725A1 WO 2024037725 A1 WO2024037725 A1 WO 2024037725A1 EP 2022073224 W EP2022073224 W EP 2022073224W WO 2024037725 A1 WO2024037725 A1 WO 2024037725A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
controller
actuator
trajectory
speed
Prior art date
Application number
PCT/EP2022/073224
Other languages
English (en)
Inventor
Anh-Lam Do
Original Assignee
Ampere S.A.S.
Nissan Motor Co., Ltd.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ampere S.A.S., Nissan Motor Co., Ltd. filed Critical Ampere S.A.S.
Priority to CN202280063326.1A priority Critical patent/CN117957162A/zh
Priority to PCT/EP2022/073224 priority patent/WO2024037725A1/fr
Publication of WO2024037725A1 publication Critical patent/WO2024037725A1/fr

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62DMOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/025Active steering aids, e.g. helping the driver by actively influencing the steering system after environment evaluation
    • B62D15/0265Automatic obstacle avoidance by steering
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/18Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems
    • B60W10/184Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems with wheel brakes
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/20Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/02Control of vehicle driving stability
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62DMOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/025Active steering aids, e.g. helping the driver by actively influencing the steering system after environment evaluation
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10Longitudinal speed

Definitions

  • the present invention generally relates to the automation of the trajectory tracking of automobile devices. [0002] It finds a particularly advantageous application in the context of driving aids for motor vehicles, but it can also be applied to the field of aeronautics or robotics.
  • [0003] It relates more particularly to a method for autonomously controlling at least one actuator of an automobile device which is adapted to influence the trajectory of said automobile device, comprising steps of: - acquisition of parameters relating to the trajectory of the automobile device, and - calculation by a computer of a control instruction for each actuator, according to said parameters, using a controller. [0004] It also relates to a device equipped with a computer adapted to implement this process. [0005] It applies more particularly, but not exclusively, to the monitoring of an obstacle avoidance trajectory by a motor vehicle. STATE OF THE ART [0006] In order to secure motor vehicles, they are currently equipped with driving assistance systems or autonomous driving systems.
  • the controller used varies as a function of the speed of the vehicle (we are talking here about the speed of the vehicle in relation to the road, which may have a longitudinal component in the axis of the vehicle and a lateral component).
  • the controller varies continuously depending on the speed of the vehicle.
  • the controller used will not be the same whatever the speed of the vehicle, which will make it possible to best adapt the control law of the actuators to the dynamics of the vehicle. This solution turns out to be efficient. Indeed, the more the controller is adapted to the situation (i.e.
  • the structure of the proposed controller is simple, so that it is inexpensive to use in particular in terms of computing power. Its development is simple since it simply consists of solving a system of linearized matrix inequalities, having previously fixed values for certain parameters (minimum and maximum speed of the vehicle within the framework of the AES function, curvatures minimum and maximum of the avoidance trajectory). [0021] This controller can vary depending on the curvature of the avoidance trajectory, so as to be well adapted to the situation.
  • This controller makes it possible to maximize the performance and robustness of the effective trajectory of the vehicle, within the controllability limit of the vehicle.
  • the method used ensures good performance, that is to say good position and heading tracking, which allows the vehicle to follow the avoidance trajectory with greater precision. calculated to avoid the obstacle.
  • the claimed solution also ensures great stability as long as the disturbances have a limited energy, that is to say in particular as long as the trajectory to be followed has a curvature remaining within acceptable limits. In other words, this solution allows you to quickly know if the calculated avoidance trajectory can be dynamically achievable by the vehicle, so as to only activate the AES function when this is the case.
  • a characteristic of the trajectory exceeds a predetermined threshold, provision may be made not to activate the AES function.
  • the idea is therefore not to deactivate the AES function a posteriori, but to choose whether or not to activate it a priori, which makes it possible to anticipate cases where the system would be potentially unstable and cases where the trajectory achieved would be too imperfect (with too much overshoot, too large oscillations, etc.).
  • the controller operates even if the initial states of the vehicle at the time of triggering the AES function are non-zero (initial heading, initial yaw speed, etc.), which happens when the vehicle already has a certain dynamics (for example because it is in a bend when the AES obstacle avoidance function is triggered), which is not the case with the solution described in the document FR3099450.
  • the controller is synthesized by considering the initial states of the vehicle.
  • said automotive device is a vehicle which comprises wheels, a power steering actuator and a differential brake actuator;
  • the controller comprises several components making it possible to determine a control instruction for said power steering actuator and a control instruction for said differential braking actuator;
  • the controller comprises several components, including at least one status feedback gain to be applied to said parameters, and at least one saturation compensation gain to be applied to a value of the control setpoint which has been determined at a time step previous ;
  • the controller is written as a sum of several products of a speed-dependent variable and a local speed-independent controller;
  • each local controller is determined for a determined value of a vector of two variant parameters, one of said variant parameters being preferably equal to the speed V of the vehicle and the other of said variant parameters being preferentially equal to the inverse of said speed ;
  • the controller satisfies a modeling of at least one saturation function per nonlinear sector;
  • the invention also proposes an automobile device comprising at least one actuator which is adapted to influence the trajectory of said device and a computer for controlling said actuator, which is programmed to implement a method as defined above.
  • a computer for controlling said actuator, which is programmed to implement a method as defined above.
  • the different characteristics, variants and embodiments of the invention can be associated with each other in various combinations to the extent that they are not incompatible or exclusive of each other.
  • DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [0030] The description which follows with reference to the appended drawings, given as non-limiting examples, will make it clear what the invention consists of and how it can be carried out.
  • FIG.1 is a schematic top view of a motor vehicle which travels on a road and which is adapted to implement a method according to the invention
  • FIG.2 is a graph illustrating parameters used in the process of Figure 1
  • FIG.3 is a schematic top view of the motor vehicle of Figure 1, shown in four successive positions located along an obstacle avoidance trajectory
  • FIG.4 is a diagram illustrating a polytope used in the process of Figure 1
  • FIG.5 is a diagram illustrating the closed-loop transfer function used to control the motor vehicle of Figure 1
  • FIG.5 is a diagram illustrating the closed-loop transfer function used to control the motor vehicle of Figure 1
  • FIG. 6 is a graph illustrating saturation polyhedra and a basin of attraction of the controller used in the context of the method of Figure 1, and an example of variation in the state of the vehicle in the absence of disturbance
  • FIG.7 is a graph similar to that of Figure 4, on which the example of variation in the state of the vehicle is represented in the event of the presence of a disturbance
  • FIG.8 is a diagram illustrating a method of selecting a suitable controller within the framework of the method of Figure 1.
  • a motor vehicle 10 conventionally comprising a chassis which delimits a passenger compartment, two front 11 steering wheels, and two rear wheels 12 non-steering.
  • This motor vehicle 10 comprises a conventional steering system making it possible to act on the orientation of the front wheels 11 so as to be able to turn the vehicle.
  • This conventional steering system includes in particular a steering wheel connected to links in order to pivot the front wheels 11.
  • it also includes an actuator making it possible to act on the orientation of the front wheels as a function of the orientation of the steering wheel and/or according to a request received from a computer 13.
  • This actuator can, for this, act on the steering column of the vehicle (which is fixed to the steering wheel) or on a rack (which connects the steering column steering to the steered wheels).
  • the actuator could be implemented differently.
  • the motor vehicle includes a differential braking system making it possible to act differently on the rotation speeds of the front wheels 11 (and where appropriate on those of the rear wheels 12) so as to slow down the motor vehicle by rotating.
  • this differential braking system comprises at least one actuator formed for example by a controlled differential or by electric motors placed at the level of the wheels of the vehicle.
  • the computer 13 is then designed to control the power steering actuator and the actuator of the differential braking system. To this end, it comprises at least one processor, at least one memory and different input and output interfaces. [0044] Thanks to its input interfaces, the computer 13 is adapted to receive input signals coming from different sensors.
  • a device such as a front camera, making it possible to identify the position of the vehicle in relation to its lane
  • a device such as a RADAR or LIDAR remote detector, making it possible to detect an obstacle 20 located in the path of the motor vehicle 10 (figure 3)
  • - at least one lateral device such as a RADAR or LIDAR remote detector, making it possible to observe the environment on the sides of the vehicle
  • a device such as a gyrometer, making it possible to determine the yaw rotation speed (around a vertical axis) of the motor vehicle 10, - a position and angular speed sensor of the steering wheel, and - a sensor making it possible to estimate the yaw moment experienced by the vehicle.
  • the computer 13 is adapted to transmit a input to the power steering actuator and the differential braking system actuator.
  • the computer 13 stores data used in the process described below.
  • It stores in particular a computer application, made up of computer programs comprising instructions whose execution by the processor allows the implementation by the calculator of the method described below.
  • the drift stiffness coefficient of the front wheels will be denoted “Cf” and will be expressed in N/rad.
  • the drift stiffness coefficient of the rear wheels will be denoted “Cr” and will be expressed in N/rad.
  • These wheel drift stiffness coefficients are concepts well known to those skilled in the art.
  • the steering angle that the front steering wheels make with the longitudinal axis A1 of the motor vehicle 10 will be denoted “ ⁇ ” and will be expressed in rad.
  • variable ⁇ ref expressed in rad
  • the variable ⁇ K expressed in rad
  • the variable ⁇ sat expressed in rad
  • the variable ⁇ ref will designate the semi-saturated steering angle setpoint. It comes from the unsaturated setpoint ⁇ K and is saturated in steering angle uniquely.
  • the saturated setpoint ⁇ ref will be calculated on the basis of this semi-saturated setpoint ⁇ sat .
  • the orthogonal reference frame of the vehicle (defined here when the vehicle is on a horizontal surface) will originate from its center of gravity CG. Its abscissa Xv will be oriented along the longitudinal axis A1 of the motor vehicle 10, and its ordinate Yv will be oriented laterally, on the left side of the vehicle.
  • the vertical axis passing through the center of gravity will be denoted ZV.
  • the yaw moment exerted by the differential braking system around the axis ZV, expressed in Nm, will be denoted Mz.
  • the variable Mz_ref expressed in Nm, will designate the yaw moment setpoint to be applied to the wheels using the differential braking means.
  • variable MzK expressed in Nm
  • the variable Mz_sat expressed in Nm, will designate the semi-saturated yaw moment setpoint. It comes from the variable MzK and is saturated in amplitude only. The saturated setpoint Mz_ref will be calculated on the basis of this semi-saturated setpoint Mz_sat.
  • the yaw speed of the vehicle (around the vertical axis passing through its center of gravity CG) will be denoted “r” and will be expressed in rad/s.
  • the relative heading angle between the longitudinal axis A1 of the vehicle and the tangent to the avoidance trajectory T0 (desired trajectory of the vehicle) (desired trajectory of the vehicle) will be denoted “ ⁇ L ” and will be expressed in rad.
  • the lateral distance between the longitudinal axis A1 of the motor vehicle 10 (passing through the center of gravity CG) and the avoidance trajectory T0, at a viewing distance “ls” located at the front of the vehicle, will be denoted “y L ” and will be expressed in meters.
  • the lateral deviation instruction between the longitudinal axis A1 of the motor vehicle 10 (passing through the center of gravity CG) and the avoidance trajectory T0, at a viewing distance “ls” located at the front of the vehicle, will be denoted “y L-ref ” and will be expressed in meters.
  • the trajectory tracking error will be denoted “e yL ” and will be expressed in meters. It will be equal to the difference between the lateral deviation setpoint yL-ref and the lateral deviation yL.
  • the aforementioned sighting distance “ls” will be measured from the center of gravity CG and will be expressed in meters.
  • the drift angle of the motor vehicle 10 (angle that the speed vector of the motor vehicle makes with its longitudinal axis A1) will be denoted “ ⁇ ” and will be expressed in rad.
  • the speed of the motor vehicle will be denoted “V” and will be expressed in m/s.
  • the lateral speed of the motor vehicle, corresponding to the projection of the vehicle speed vector on the axis Yv, will be denoted “Vy”.
  • the constants “ ⁇ ” and “ ⁇ ” will represent dynamic characteristics of the steering angle of the front wheels of the vehicle.
  • the constant “g” will be the acceleration of gravity, expressed in ms -2 .
  • the steering speed will designate the angular steering speed of the front steering wheels.
  • the method according to the invention is intended to allow the vehicle to follow the avoidance trajectory T0 as precisely as possible, in autonomous mode. This method is implemented when an AES automatic obstacle avoidance function has been triggered and then an avoidance trajectory T0 has been calculated. It should be noted that the way of triggering the AES function and calculating the avoidance trajectory T0 is not strictly speaking the subject of the present invention, and will therefore not be described here. [0081] This method is intended to be implemented in a loop, during successive “time steps” (here these time steps have a duration of approximately 10 ms).
  • trajectory monitoring is intended to be operated autonomously by the computer 13, but that it must also be able to be interrupted at any time to allow the driver to regain control of the vehicle. It must also be able to be used as an aid for the driver when the latter holds the steering wheel but does not exert the torque required on the steering wheel to avoid the obstacle.
  • the first state variable will be the lateral speed Vy.
  • the drift angle ⁇ the drift angle ⁇ .
  • the use of the lateral speed Vy will be preferred because it will reduce the number of varying parameters in the nonlinear model described below.
  • the vertices ⁇ 1 , ⁇ 2 , ⁇ 3 of this polytope P1 are defined by the following equations. [0138] As will become clear later in this presentation, the idea of this polytope consists of taking into account the fact that the controller K (which will make it possible to calculate the instructions to be transmitted to the actuators) will depend on the speed, and that it will be easier to calculate it by means of an approximation resulting from the theory of projection onto a closed convex space. [0139] Now the function ⁇ , illustrated in Figure 4, is a curve C1 which varies between the ends ⁇ 1 and ⁇ 3 . The convex space chosen to frame this curve C1 in the tightest way possible is then the polytope P1.
  • the coefficient ⁇ ⁇ is a constant which represents the steering angle not to be exceeded. This constant is defined either by calculation or at the end of a test campaign carried out on a test vehicle. It is for example equal to 0.0328 Rad, which corresponds in our example to 0.524 Rad at the level of the steering wheel (i.e. 30°).
  • equation Math.25 makes it possible to limit the torque exerted by the power steering actuator so that an average driver can manually compensate for this torque.
  • the greater the steering angle the greater the force applied by the power steering actuator.
  • This constant is defined either by calculation or at the end of a test campaign carried out on a test vehicle. It is for example equal to 2500Nm/s.
  • the coefficient ⁇ M is a constant which represents the yaw moment not to be exceeded. This constant is defined either by calculation or at the end of a test campaign carried out on a test vehicle. It is for example equal to 2000Nm.
  • Each of these two components advantageously comprises an adder which provides the unsaturated setpoint as output and which receives as input a status feedback term (from a status feedback block K Mz p , K ⁇ p ) which depends on the state of the vehicle, and a saturation compensation term (from a saturation compensation block K Mz aw , K ⁇ aw ) which depends on the saturated yaw moment or angle setpoint Mz_ref of turning ⁇ ref calculated at the previous time step.
  • a status feedback term from a status feedback block K Mz p , K ⁇ p
  • a saturation compensation term from a saturation compensation block K Mz aw , K ⁇ aw
  • the saturation compensation term makes it possible to reinforce the stability of the controller in non-linear mode, that is to say in cases where the control of the power steering or yaw moment actuator is saturated in amplitude or in speed.
  • the SAT1 block shown in Figure 5 illustrates the saturation in amplitude of the unsaturated steering angle setpoint ⁇ K. It receives as input the output of the corresponding component of the controller K and it provides as output a semi-saturated steering angle setpoint ⁇ sat . We observe that this block operates in an open loop.
  • Block SAT2 illustrates the saturation in amplitude of the unsaturated yaw moment setpoint MzK.
  • the set of SAT3 blocks illustrates the speed saturation of the semi-saturated steering angle setpoint ⁇ sat . It receives this semi-saturated instruction as input and it provides the saturated steering angle instruction ⁇ ref as output. We observe that it is a closed loop.
  • the set of SAT4 blocks illustrates the speed saturation of the semi-saturated yaw moment setpoint M z_sat . It receives this semi-saturated setpoint as input and provides the saturated yaw moment setpoint M z_ref as output.
  • the Psys block represents the open loop system which describes the dynamics of the vehicle, the behavior of the power steering actuator, the behavior of the differential braking actuator and the positioning of the vehicle relative to to the avoidance trajectory T0.
  • this block receives as input the disturbance w, the saturated yaw moment setpoint M z_ref , and the saturated steering angle setpoint ⁇ ref . It outputs an output vector y and an error z.
  • the output vector y corresponds in practice to the state vector xp introduced previously.
  • the error z presents a value that we seek to minimize.
  • This error z is here a function of the trajectory following error eyL and the relative heading angle between the longitudinal axis A1 of the vehicle and the tangent to the avoidance trajectory T0 (noted below heading error ⁇ L), which we know should be minimized.
  • ⁇ L heading error
  • the gain of the state feedback to be optimized forms a 2x2 matrix whose terms depend on the speed V of the vehicle and which is expressed as follows: [0218]
  • the controller K can be expressed as a function of its values at the vertices ⁇ 1 , ⁇ 2 , ⁇ 3 of the polytope.
  • the two saturation functions ⁇ 1(x) and ⁇ 2(x) can therefore be defined as follows: [0242] [Math.40] [0246] In these two equations, we use a saturation function denoted satf0(f), which can be defined as follows: [0249] It will therefore be noted that these two saturation functions ⁇ 1(x), ⁇ 2(x) have zero values in unsaturated mode and non-zero otherwise. [0250] We then seek to model the saturation functions via modeling by non-linear sectors (from the English “dead-zone nonlinearity”), on the basis of work disclosed in the referenced documents: - “S. Tarbouriech, G. Garcia, J.M. Gomes da Silva Jr., and I.
  • These two polyhedra can be modeled in the following form: [0256] These modelings involve matrices G1, G2 and G3. These matrices have the same dimension as that of the controller K. They illustrate the deviation that is allowed to exceed the saturation constraints. [0257] As an illustration, the matrix G1 could be considered equal to the product of the matrix K by a scalar ⁇ K. Then the Math.44 equation could be rewritten in a form involving the term (1- ⁇ K), which will therefore constitute an adjustment of the authorized excess. This excess could, for example, be set to 10%. To resolve this excess, it will be necessary to carry out road tests. [0258] However, preferably, this matrix G 1 will not be a function of the matrix K.
  • equations Math.43 and Math.44 are two saturation models, respectively in amplitude and speed, which, as long as they remain valid in the sense of equation Math.45, make it possible to ensure that the Math.46 equations are also.
  • These models can then be used for the synthesis (that is to say the optimization) of the main gains K ⁇ p , K Mz p of the state feedback linked to the state variables of the open loop system P and gains K ⁇ aw , K Mz aw for compensation of saturations (or “anti-windup gain”) of the controller K.
  • the first objective is that in the absence of disturbance, the controller K guarantees that the trajectories of the state variables of the closed-loop system remain in the basin of attraction ⁇ (which ensures stability) and converge asymptotically towards the origin (which ensures performance), notably within a predefined time.
  • the controller K guarantees that the trajectories of the state variables of the closed-loop system remain in the basin of attraction ⁇ (which ensures stability) and converge asymptotically towards the origin (which ensures performance), notably within a predefined time.
  • the third objective is that in linear mode (without saturation in amplitude and speed), the controller K guarantees the performance of the system, which then takes precedence over stability, by ensuring that the synthesis of the norm H ⁇ is less than a predetermined scalar.
  • the method used is preferably the use of linear matrix inequalities (Linear Matrix Inequalities LMI). It is carried out using convex optimization criteria under the constraints of linear matrix inequalities (the linearity of the terms of the matrices used ensuring that the mathematical problem is possible to solve without requiring too much computational effort).
  • the objective is more precisely to optimize the gains of the closed loop defined by the controller K by playing on the choice of poles.
  • the optimization below is feasible, we therefore obtain a controller ⁇ which satisfies the three aforementioned objectives.
  • the controller is determined using equations Math.33 and Math.21 through Math.23. [0337]
  • the controller K to be used to define the actuator control instructions may depend not only on the speed V of the vehicle, but also on the shape of the avoidance trajectory. T0.
  • the maximum value w max of this curvature is known (since we know the dynamic limits of the vehicle and therefore the maximum curvature that the vehicle can follow in complete safety and in fact taxable by trajectory planning).
  • the parameter ⁇ can be defined as follows: [0341]
  • the time T AES corresponds to the maximum activation duration of the AES function, which is generally between 1 and 3 seconds, and corresponds in particular to the duration of the avoidance maneuver.
  • the avoidance trajectory T0 is defined, it is therefore possible to calculate the value of this parameter ⁇ .
  • the maximum interval of curvatures of the avoidance trajectories T0 achievable by the vehicle can be divided into N regular subintervals.
  • the performance of the controller K depends on the curvature of the avoidance trajectory T0. Indeed, the smaller the curvature (that is to say the greater the radius of curvature at each point of the trajectory), the easier it is to follow the avoidance trajectory T0.
  • the controller K can then be synthesized in order to be adapted to the curvature of the avoidance trajectory T0.
  • the controller K can then be synthesized in order to be adapted to the curvature of the avoidance trajectory T0.
  • a calculation module B1 is adapted to determine the avoidance trajectory T0, which makes it possible to calculate the value of the parameter ⁇ . Then, a switch B2 will be able to select, for the entire avoidance trajectory T0 to be carried out, a controller K( ⁇ , ⁇ ⁇ ) which will be adapted to the curvature of the trajectory.
  • this controller will depend not only on the speed V of the vehicle but also on the curvature of the avoidance trajectory T0.
  • controller K can be obtained depending on the chosen value of ⁇ . Indeed, it is possible to influence the performance of the controller K by adjusting the value of ⁇ .
  • the adjustment coefficient ⁇ when it has a reduced value, makes it possible to obtain a controller K which minimizes the position tracking error. On the contrary, when it has a high value, it makes it possible to obtain a K controller which minimizes the heading tracking error.
  • the adjustment coefficient will be chosen with a reduced value (less than 20), to ensure that the vehicle follows the avoidance trajectory T0.
  • the adjustment coefficient ⁇ will be chosen with a high value (greater than 20), to ensure that the vehicle returns to parallel to the road.
  • the computer 13 verifies that the autonomous obstacle avoidance (AES) function can be activated and that an obstacle avoidance trajectory has been planned by the block B1. [0365] It then calculates the parameter ⁇ to choose a controller K( ⁇ , ⁇ ⁇ ) adapted to the curvature of this trajectory. [0366] At this stage, and preferably, we can predict that if the parameter ⁇ exceeds a predetermined threshold, the computer stops the process and does not activate the AES function. Indeed, in this eventuality, it is considered that the process will not allow avoidance to be carried out in complete safety. [0367] Otherwise, the AES function is activated.
  • AES autonomous obstacle avoidance
  • the computer 13 will then seek to define a control instruction for the conventional steering system and another for the differential braking system, making it possible to follow this avoidance trajectory T0 as best as possible. [0369] To do this, it begins by calculating or measuring the parameters which are: - the measured steering angle ⁇ , - the estimated yaw moment M z , - the derivative with respect to time of the measured steering angle ⁇ , - the lateral speed Vy, - the yaw speed r, - the relative heading angle ⁇ L, - the lateral deviation y L , - the curvature ⁇ ref of the avoidance trajectory, - the saturated direction angle setpoint steering ⁇ ref obtained at the previous time step, and - the saturated yaw moment setpoint Mz_ref obtained at the previous time step.
  • the calculator 13 acquires the equations of the matrices K ⁇ 1 , K ⁇ 2 , K ⁇ 3 , which are obtained using the data recorded in its memory and correspond to the adjustment coefficient chosen and to the curvature of the avoidance trajectory T0.
  • the controller K is then calculated as a function of the speed V of the vehicle, by first determining the values of the coefficients ⁇ 1 , ⁇ 2 , ⁇ 3 .
  • This controller K will then make it possible to determine the values of the unsaturated steering angle setpoints ⁇ K and saturated ⁇ ref and the values of the unsaturated yaw moment setpoints M zK and saturated M Z_ref .
  • the matrices K ⁇ 1 , K ⁇ 2 , K ⁇ 3 of the controller K are synthesized taking into account the saturation functions, so that the instructions are perfectly adapted to the chosen saturation model.
  • the saturated steering angle instruction ⁇ ref will be transmitted to the power steering actuator to steer the wheels of the motor vehicle 10.
  • the saturated yaw moment instruction Mz_ref will be transmitted to the actuator of the differential braking system to brake the wheels of the motor vehicle 10.
  • This process is then repeated in a loop, all along the avoidance trajectory T0.
  • the present invention is in no way limited to the embodiment described and shown, but those skilled in the art will be able to make any variation conforming to the invention.
  • the method could be applied to other types of fields in which a particular trajectory must be followed, for example in aeronautics or robotics (in particular when the robot is small and it is necessary to saturate one of his orders).

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Controls For Constant Speed Travelling (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé de pilotage autonome d'au moins un actionneur d'un appareil automobile qui est adapté à influer sur la trajectoire dudit appareil automobile, comportant des étapes de : - acquisition de paramètres (Vy, r, ΨL, yL, δ, Mz, Yref) relatifs à la trajectoire de l'appareil automobile et de la vitesse (V) dudit appareil automobile, et de - calcul par un calculateur d'une consigne de pilotage (Mz_ref, δref) pour chaque actionneur, en fonction desdits paramètres, en utilisant un contrôleur (K). Selon l'invention, le contrôleur utilisé varie en fonction de la vitesse du véhicule.

Description

DESCRIPTION TITRE DE L’INVENTION : PROCEDE DE PILOTAGE AUTONOME D’UN ACTIONNEUR D’UN APPAREIL DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION [0001] La présente invention concerne de manière générale l’automatisation du suivi de trajectoire d’appareils automobiles. [0002] Elle trouve une application particulièrement avantageuse dans le cadre des aides à la conduite de véhicules automobiles, mais elle peut également s’appliquer au domaine de l’aéronautique ou de la robotique. [0003] Elle concerne plus particulièrement un procédé de pilotage autonome d’au moins un actionneur d’un appareil automobile qui est adapté à influer sur la trajectoire dudit appareil automobile, comportant des étapes de : - acquisition de paramètres relatifs à la trajectoire de l’appareil automobile, et de - calcul par un calculateur d’une consigne de pilotage pour chaque actionneur, en fonction desdits paramètres, en utilisant un contrôleur. [0004] Elle concerne aussi un appareil équipé d’un calculateur adapté à mettre en œuvre ce procédé. [0005] Elle s’applique plus particulièrement, mais pas exclusivement, au suivi d’une trajectoire d’évitement d’un obstacle par un véhicule automobile. ETAT DE LA TECHNIQUE [0006] Dans un souci de sécurisation des véhicules automobiles, on équipe actuellement ces derniers de systèmes d’aide à la conduite ou de systèmes de conduite autonome. [0007] Parmi ces systèmes, on connait notamment les systèmes de freinage d’urgence automatique (plus connu sous l’abréviation AEB, de l’anglais « Automatic Emergency Braking »), conçus pour éviter toute collision avec des obstacles situés dans la voie empruntée par le véhicule, en agissant simplement sur le système de freinage conventionnel du véhicule automobile. [0008] Il existe toutefois des situations dans lesquelles ces systèmes de freinage d’urgence ne permettent pas d’éviter la collision ou ne sont pas utilisables (par exemple si un engin suit de près le véhicule automobile). [0009] Pour ces situations, il a été développé des systèmes d’évitement automatique (plus connu sous l’abréviation AES, de l’anglais « Automatic Evasive Steering » ou « Automatic Emergency Steering ») qui permettent d’éviter l’obstacle en déviant le véhicule de sa trajectoire, soit en agissant sur la direction du véhicule, soit en agissant sur le système de freinage différentiel du véhicule. On notera que l’obstacle peut être dans la même voie que le véhicule ou dans une voie adjacente, auquel cas il est détecté que cet obstacle peut se trouver dans un court délai sur la trajectoire du véhicule. [0010] Il arrive toutefois que le système AES impose au véhicule une trajectoire limite en termes de contrôlabilité, qui ne permet pas au conducteur de reprendre la main sur la conduite du véhicule en toute sécurité. [0011] On connaît alors du document FR3099450 une solution consistant à utiliser un contrôleur qui permet de générer une consigne de pilotage telle que le véhicule reste contrôlable par le conducteur du véhicule si ce dernier souhaite reprendre la main pendant la procédure d’évitement. Pour cela, le contrôleur limite l’amplitude et la vitesse du changement de direction imposé au véhicule automobile, au moyen de fonctions tangente hyperbolique. Cette solution bien qu’efficace dans de nombreuses configurations, présente une performance (c’est-à-dire un bon suivi de la trajectoire d’évitement) parfois améliorable. [0012] Plus précisément, on souhaite trouver une solution garantissant la performance et la robustesse en stabilité du véhicule quand sa vitesse change, ce qui se traduit notamment par : - un bon suivi de cap et de position tout le long de la trajectoire d’évitement, - une bonne stabilité. PRESENTATION DE L'INVENTION [0013] Pour cela, on propose selon l’invention un procédé de pilotage tel que défini dans l’introduction, dans lequel le contrôleur utilisé varie en fonction de la vitesse du véhicule (on parle ici de la vitesse du véhicule par rapport à la route, laquelle peut présenter une composante longitudinale dans l’axe du véhicule et une composante latérale). [0014] Plus précisément, le contrôleur varie de façon continue en fonction de la vitesse du véhicule. [0015] Ainsi, grâce à l’invention, le contrôleur utilisé ne sera pas le même quelle que soit la vitesse du véhicule, ce qui permettra d’adapter au mieux la loi de commande des actionneurs à la dynamique du véhicule. Cette solution s’avère performante. En effet, plus le contrôleur est adapté à la situation (c’est-à-dire moins il a d’éventualités à considérer), plus il disposera de latitudes pour piloter le véhicule, ce qui lui permettra d’éviter l’obstacle de la façon la plus sûre et la plus confortable pour les passagers. [0016] Cette solution s’avère particulièrement importante dans le cadre de l’utilisation du freinage différentiel (en plus du braquage). En effet, dans ce cadre, la vitesse du véhicule change (diminue) toujours le long de la trajectoire d’évitement, ce qui a une influence notable sur son comportement. [0017] D’autres caractéristiques de l’invention permettront de procurer d’autres avantages. [0018] Ainsi, la solution décrite ci-après permettra un contrôle mixte du braquage et du freinage différentiel. En effet, la consigne de braquage (brute, avant saturation) est non seulement calculée à partir des variables dynamiques du véhicule, de l’angle de braquage mesuré et de la consigne de braquage saturé, mais aussi à partir de la consigne du moment de lacet saturé et du moment de lacet mesuré (ou estimé). Et inversement. Cela permet d’avoir une bonne cohérence entre les deux consignes de commande (elles sont mutuellement dépendantes l’une de l’autre). [0019] La structure du contrôleur proposé est simple, de sorte que ce dernier est peu couteux à utiliser en termes de puissance de calcul notamment. [0020] Sa mise au point est simple puisqu’elle consiste simplement à résoudre un système d’inéquations matricielles linéarisées, en ayant au préalable fixé des valeurs à certains paramètres (vitesses minimale et maximale du véhicule dans le cadre de la fonction AES, courbures minimale et maximale de la trajectoire d’évitement…). [0021] Ce contrôleur peut varier en fonction de la courbure de la trajectoire d’évitement, de façon à être bien adapté à la situation. [0022] Ce contrôleur permet de maximiser la performance et la robustesse de la trajectoire effective du véhicule, dans la limite de contrôlabilité du véhicule. [0023] Comme cela a été mentionné, la méthode utilisée assure de bonnes performances, c’est-à-dire un bon suivi de position et de cap, ce qui permet au véhicule de suivre avec une plus grande précision la trajectoire d’évitement calculée pour éviter l’obstacle. [0024] La solution revendiquée assure en outre une grande stabilité tant que les perturbations présentent une énergie bornée, c’est-à-dire notamment tant que la trajectoire à suivre présente une courbure restant dans des bornes acceptables. En d’autres termes, cette solution permet de savoir rapidement si la trajectoire d’évitement calculée est réalisable dynamiquement par le véhicule, de façon à n’activer la fonction AES que lorsque c’est le cas. [0025] Plus précisément, si une caractéristique de la trajectoire dépasse un seuil prédéterminé, il pourra être prévu de ne pas activer la fonction AES. L’idée n’est donc pas de déasactiver la fonction AES a posteriori, mais de choisir de l’activer ou non a priori, ce qui permet d’anticiper les cas où le système serait potentiellement instable et les cas où la trajectoire réalisée serait trop imparfaite (avec trop de dépassement, des oscillations trop grandes…). [0026] Selon l’invention, le contrôleur fonctionne même si les états initiaux du véhicule au moment du déclenchement de la fonction AES sont non-nuls (cap initial, vitesse de lacet initiale…), ce qui arrive quand le véhicule a déjà une certaine dynamique (par exemple parce qu’il se trouve dans un virage au moment du déclenchement de la fonction AES d’évitement d’obstacle), ce qui n’est pas le cas de la solution décrite dans le document FR3099450. Pour atteindre ce résultat, le contrôleur est synthétisé en considérant les états initiaux du véhicule. [0027] D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - ledit appareil automobile est un véhicule qui comprend des roues, un actionneur de direction assistée et un actionneur de freinage différentiel ; - le contrôleur comporte plusieurs composantes permettant de déterminer une consigne de pilotage pour ledit actionneur de direction assistée et une consigne de pilotage pour ledit actionneur de freinage différentiel ; - le contrôleur comporte plusieurs composantes, dont au moins un gain de retour d’état à appliquer auxdits paramètres, et au moins un gain de compensation de saturation à appliquer à une valeur de la consigne de pilotage qui a été déterminée à un pas de temps précédent ; - le contrôleur s’écrit sous la forme d’une somme de plusieurs produits d’une variable dépendant de la vitesse et d’un contrôleur local indépendant de la vitesse ; - chaque contrôleur local est déterminé pour une valeur déterminée d’un vecteur de deux paramètres variants, l’un desdits paramètres variants étant préférentiellement égal à la vitesse V du véhicule et l’autre desdits paramètres variants étant préférentiellement égal à l’inverse de ladite vitesse ; - le contrôleur satisfait une modélisation d’au moins une fonction de saturation par secteur non linéaire ; - la fonction de saturation satisfait un modèle limiteur d’amplitude de consigne et s’exprime sous la forme :
Figure imgf000006_0001
- la fonction de saturation satisfait un modèle limiteur de variation de consigne de pilotage et s’exprime sous la forme :
Figure imgf000006_0002
avec K le contrôleur, satν une fonction de limitation d’amplitude, A1 et B1 des matrices prédéterminées, et x un vecteur d’état dudit appareil automobile comprenant lesdits paramètres ; - le contrôleur satisfait une modélisation dudit appareil dans laquelle une sortie à minimiser est une fonction d’une erreur de suivi de trajectoire et d’une erreur d’angle de cap ; - il est prévu de calculer un paramètre relatif à la courbure de ladite trajectoire puis il est prévu de mettre en œuvre ladite étape de calcul qu’à condition que ledit paramètre soit compris dans un intervalle prédéterminé ; - la consigne de pilotage dudit actionneur de direction assistée est calculée en fonction d’une consigne de pilotage de l’actionneur de freinage différentiel calculée précédemment ; - la consigne de pilotage dudit actionneur de freinage différentiel est calculée en fonction d’une consigne de pilotage de l’actionneur de direction assistée calculée précédemment. [0028] L’invention propose également un appareil automobile comprenant au moins un actionneur qui est adapté à influer sur la trajectoire dudit appareil et un calculateur pour piloter ledit actionneur, qui est programmé pour mettre en œuvre un procédé tel que défini ci-dessus. [0029] Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION [0030] La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée. [0031] Sur les dessins annexés : [0032] [Fig.1] est une vue schématique de dessus d’un véhicule automobile qui circule sur une route et qui est adapté à mettre en œuvre un procédé conforme à l’invention ; [0033] [Fig.2] est un graphique illustrant des paramètres utilisés dans le cadre du procédé de la figure 1 ; [0034] [Fig.3] est une vue schématique de dessus du véhicule automobile de la figure 1, représenté dans quatre positions successives situées le long d’une trajectoire d’évitement d’un obstacle ; [0035] [Fig.4] est un schéma illustrant un polytope utilisé dans le cadre du procédé de la figure 1 ; [0036] [Fig.5] est un schéma illustrant la fonction de transfert en boucle fermée utilisée pour piloter le véhicule automobile de la figure 1 ; [0037] [Fig. 6] est un graphique illustrant des polyèdres de saturation et un bassin d’attraction du contrôleur utilisé dans le cadre du procédé de la figure 1, et un exemple de variation de l’état du véhicule en l’absence de perturbation, [0038] [Fig.7] est un graphique homologue de celui de la figure 4, sur lequel l’exemple de variation de l’état du véhicule est représenté en cas de présence d’une perturbation ; [0039] [Fig.8] est un schéma illustrant une méthode de sélection d’un contrôleur adapté dans le cadre du procédé de la figure 1. [0040] Sur la figure 1, on a représenté un véhicule automobile 10 comprenant classiquement un châssis qui délimite un habitacle, deux roues avant 11 directrices, et deux roues arrière 12 non directrices. En variante, ces deux roues arrière pourraient également être directrices avec une adaptation de la loi de commande. [0041] Ce véhicule automobile 10 comporte un système de direction conventionnel permettant d’agir sur l’orientation des roues avant 11 de façon à pouvoir faire tourner le véhicule. Ce système de direction conventionnel comprend notamment un volant connecté à des biellettes afin de faire pivoter les roues avant 11. Dans l’exemple considéré, il comporte également un actionneur permettant d’agir sur l’orientation des roues avant en fonction de l’orientation du volant et/ou en fonction d’une requête reçue d’un calculateur 13. Cet actionneur peut, pour cela, agir sur la colonne de direction du véhicule (qui est fixée au volant) ou sur une crémaillère (qui connecte la colonne de direction aux roues directrices). Bien entendu, l’actionneur pourrait être implémenté de manière différente. [0042] En complément, le véhicule automobile comporte un système de freinage différentiel permettant d’agir différemment sur les vitesses de rotation des roues avant 11 (et le cas échéant sur celles des roues arrière 12) de façon à ralentir le véhicule automobile en le faisant tourner. Dans l’exemple considéré, ce système de freinage différentiel comprend au moins un actionneur formé par exemple par un différentiel piloté ou par des moteurs électriques placés au niveau des roues du véhicule. [0043] Le calculateur 13 est alors prévu pour piloter l’actionneur de direction assistée et l’actionneur du système de freinage différentiel. Il comporte à cet effet au moins un processeur, au moins une mémoire et différentes interfaces d'entrée et de sortie. [0044] Grâce à ses interfaces d'entrée, le calculateur 13 est adapté à recevoir des signaux d'entrée provenant de différents capteurs. [0045] Parmi ces capteurs, il est par exemple prévu : - un dispositif tel qu’une caméra frontale, permettant de repérer la position du véhicule par rapport à sa voie de circulation, - un dispositif tel qu’un télédétecteur RADAR ou LIDAR, permettant de détecter un obstacle 20 se trouvant sur la trajectoire du véhicule automobile 10 (figure 3), - au moins un dispositif latéral tel qu’un télédétecteur RADAR ou LIDAR, permettant d’observer l’environnement sur les côtés du véhicule, - un dispositif tel qu’un gyromètre, permettant de déterminer la vitesse de rotation en lacet (autour d’un axe vertical) du véhicule automobile 10, - un capteur de position et de vitesse angulaire du volant, et - un capteur permettant d’estimer le moment de lacet subi par le véhicule. [0046] En pratique, il n’est en effet ici pas prévu de capteur de mesure du moment de lacet. Il est plutôt prévu une unité de calcul bas niveau adaptée à estimer le moment de lacet en fonction des couples de freinage appliqués aux roues du véhicule. [0047] Grâce à ses interfaces de sortie, le calculateur 13 est adapté à transmettre une consigne à l’actionneur de direction assistée et à l’actionneur du système de freinage différentiel. [0048] Il permet ainsi de forcer le véhicule à suivre une trajectoire d’évitement T0 de l’obstacle 20 qui aura été définie au préalable (voir figure 3). [0049] Grâce à sa mémoire, le calculateur 13 mémorise des données utilisées dans le cadre du procédé décrit ci-dessous. [0050] Il mémorise notamment une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par le processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après. [0051] Avant de décrire ce procédé, on peut introduire les différentes variables qui seront utilisées, dont certaines sont illustrées sur les figures 1 et 2. [0052] La masse totale du véhicule automobile sera notée « m » et sera exprimée en kg. [0053] L’inertie du véhicule automobile autour d’un axe vertical passant par son centre de gravité CG sera notée « J » et sera exprimée en N.m. [0054] La distance entre le centre de gravité CG et l’essieu avant du véhicule sera notée « lf » et sera exprimée en mètres. [0055] La distance entre le centre de gravité CG et l’essieu arrière sera notée « lr » et sera exprimée en mètres. [0056] Le coefficient de rigidité de dérive des roues avant sera noté « Cf » et sera exprimé en N/rad. [0057] Le coefficient de rigidité de dérive des roues arrière sera noté « Cr » et sera exprimé en N/rad. [0058] Ces coefficients de rigidité de dérive des roues sont des notions bien connues de l’homme du métier. A titre d’exemple, le coefficient de rigidité de dérive des roues avant est ainsi celui qui permet d’écrire l’équation Ff = 2.Cf.αf, avec Ff la force latérale de glissement des roues avant et αf l’angle de dérive des roues avant. [0059] L’angle de braquage que font les roues avant directrices avec l’axe longitudinal A1 du véhicule automobile 10 sera noté « δ » et sera exprimé en rad. [0060] La variable ^ref, exprimée en rad, désignera la consigne saturée d’angle de braquage, telle qu’elle sera transmise à l’actionneur de direction assistée. [0061] La variable ^K, exprimée en rad, désignera la consigne non saturée d’angle de braquage. A ce stade, on pourra seulement préciser que le concept de saturation sera lié à des limites d’angle de braquage, de vitesse de braquage qui ne seraient pas nécessairement respectées avec la variable ^K, mais qui le seraient avec la variable ^ref. [0062] La variable ^sat, exprimée en rad, désignera la consigne semi-saturée d’angle de braquage. Elle est issue de la consigne non saturée ^K et est saturée en angle de braquage uniquement. La consigne saturée ^ref sera calculée sur la base de cette consigne semi- saturée ^sat. [0063] Le repère orthogonal du véhicule (défini ici lorsque le véhicule se trouve sur une surface horizontale) aura pour origine son centre de gravité CG. Son abscisse Xv sera orientée selon l’axe longitudinal A1 du véhicule automobile 10, et son ordonnée Yv sera orientée latéralement, sur le côté gauche du véhicule. L’axe vertical passant par le centre de gravité sera noté ZV. [0064] Le moment de lacet exercé par le système de freinage différentiel autour de l’axe ZV, exprimé en N.m, sera noté Mz. [0065] La variable Mz_ref, exprimée en N.m, désignera la consigne de moment de lacet à appliquer aux roues grâce aux moyens de freinage différentiels. [0066] La variable MzK, exprimée en N.m, désignera la consigne non saturée de moment de lacet. A ce stade, on pourra seulement préciser que le concept de saturation sera lié à des limites de moment de lacet et de variation de moment de lacet qui ne seraient pas nécessairement respectées avec la variable MzK, mais qui le seraient avec la variable Mz_ref. [0067] La variable Mz_sat, exprimée en N.m, désignera la consigne semi-saturée de moment de lacet. Elle est issue de la variable MzK et est saturée en amplitude uniquement. La consigne saturée Mz_ref sera calculée sur la base de cette consigne semi-saturée Mz_sat. [0068] La vitesse de lacet du véhicule (autour de l’axe vertical passant par son centre de gravité CG) sera notée « r » et sera exprimée en rad/s. [0069] L’angle relatif de cap entre l’axe longitudinal A1 du véhicule et la tangente à la trajectoire d’évitement T0 (trajectoire souhaitée du véhicule) sera noté « ΨL » et sera exprimé en rad. [0070] L’écart latéral entre l’axe longitudinal A1 du véhicule automobile 10 (passant par le centre de gravité CG) et la trajectoire d’évitement T0, à une distance de visée « ls » située à l’avant du véhicule, sera noté « yL » et sera exprimé en mètres. [0071] La consigne d’écart latéral entre l’axe longitudinal A1 du véhicule automobile 10 (passant par le centre de gravité CG) et la trajectoire d’évitement T0, à une distance de visée « ls » située à l’avant du véhicule, sera notée « yL-ref » et sera exprimée en mètres. [0072] L’erreur de suivi de trajectoire sera notée « eyL » et sera exprimée en mètres. Elle sera égale à la différence entre la consigne d’écart latéral yL-ref et l’écart latéral yL. [0073] La distance de visée « ls » précitée sera mesurée à partir du centre de gravité CG et s’exprimera en mètres. [0074] L’angle de dérive du véhicule automobile 10 (angle que fait le vecteur vitesse du véhicule automobile avec son axe longitudinal A1) sera noté « β » et sera exprimé en rad. [0075] La vitesse du véhicule automobile sera notée « V » et s’exprimera en m/s. [0076] La vitesse latérale du véhicule automobile, correspondant à la projection du vecteur de vitesse du véhicule sur l’axe Yv, sera notée « Vy ». [0077] Les constantes « ξ » et « ω » représenteront des caractéristiques dynamiques de l’angle de braquage des roues avant du véhicule. [0078] La constante « g » sera l’accélération de la pesanteur, exprimée en m.s-2. [0079] La vitesse de braquage désignera la vitesse angulaire de braquage des roues avant directrices. [0080] Le procédé selon l’invention est prévu pour permettre au véhicule de suivre la trajectoire d’évitement T0 le plus précisément possible, en mode autonome. Ce procédé est mis en œuvre lorsqu’une fonction AES d’évitement automatiquement d’obstacle a été déclenchée puis qu’une trajectoire d’évitement T0 a été calculée. On notera que la manière de déclencher la fonction AES et de calculer la trajectoire d’évitement T0 ne fait pas à proprement parler l’objet de la présente invention, et ne sera donc pas ici décrite. [0081] Ce procédé est prévu pour être mis en œuvre en boucle, lors de « pas de temps » successifs (ici ces pas de temps ont une durée de 10ms environ). [0082] On notera ici que le suivi de trajectoire est prévu pour être opéré de manière autonome par le calculateur 13, mais qu’il doit pouvoir aussi être interrompu à tout instant pour permettre au conducteur de reprendre le contrôle du véhicule. Il doit aussi pouvoir être utilisé comme aide pour le conducteur lorsque ce dernier tient le volant mais n’exerce pas le couple qu’il faudrait sur le volant pour éviter l’obstacle. [0083] Avant de décrire le procédé qui sera exécuté par le calculateur 13 pour mettre en œuvre l’invention elle-même, on pourra dans une première partie de cet exposé décrire les calculs qui ont permis d’aboutir à l’invention, de façon à bien comprendre d’où proviennent ces calculs et sur quels ressorts ils s’appuient. [0084] L’idée de la première partie de l’exposé est en effet de décrire la façon selon laquelle il est possible de synthétiser un contrôleur qui, une fois implémenté dans le calculateur 13, permettra de piloter le véhicule de façon à ce qu’il suive la trajectoire d’évitement T0 de façon stable et performante. [0085] On considérera ici que le comportement dynamique du véhicule peut être modélisé au moyen de l’équation Math.1 suivante.
Figure imgf000011_0001
[0088] Ce modèle est un modèle bicyclette classique. [0089] On y notera que le terme γref de courbure de la trajectoire d’évitement T0 permet de tenir compte de la trajectoire du véhicule (et donc de la courbure de la route) dans la modélisation du comportement dynamique du véhicule. [0090] On y notera également que dans le vecteur d’état préliminaire utilisé, la première variable d’état sera la vitesse latérale Vy. En variante, on aurait pu utiliser l’angle de dérive β. Toutefois l’utilisation de la vitesse latérale Vy sera préférée car elle permettra de réduire le nombre de paramètres variants dans le modèle non linéaire décrit ci-après. [0091] Le braquage des roues avant 11 du véhicule peut être modélisé simplement, par la formule suivante :
Figure imgf000012_0001
[0094] Le freinage différentiel présente quant à lui une dynamique pouvant être modélisée par l’équation différentielle suivante : [0095] [Math.3] [0096] ^̇^ = −^^^ + ^^^_^^^ [0097] Dans cette équation, τ est une caractéristique dynamique du moment de lacet. [0098] Ces trois équations permettent d’écrire une nouvelle modélisation du comportement du véhicule.
Figure imgf000012_0002
[0101] On peut par ailleurs modéliser la variation de courbure de la trajectoire d’évitement T0 par l’équation ci-dessous. [0102] [Math.5] [0103] ^̇^^^ = −^^^^^^ + ^^^ [0104] Dans cette équation, la variable ωf représente une caractéristique dynamique de la variation de la courbure de la trajectoire. Quant au terme ^, il s’agit d’une entrée aléatoire supposée bornée. [0105] Cette équation (comme l’équation Math.3) permet de modéliser la variation de la courbure de la trajectoire sous la forme d’un filtre passe-bas. [0106] Les deux précédentes équations permettent donc d’écrire un modèle du véhicule enrichi :
Figure imgf000013_0001
[0109] Sur ce nouveau modèle, on peut remarquer que la vitesse V du véhicule intervient. La vitesse s’avère en effet importante à prendre en compte dans la mesure où le système de freinage différentiel aura une influence non seulement sur la trajectoire du véhicule mais également sur sa vitesse. La vitesse du véhicule dépendra également d’autres facteurs comme la consigne de freinage ou d’accélération imposée au véhicule par le conducteur ou par le calculateur 13. [0110] Pour la synthèse d’un contrôleur de suivi de trajectoire (lequel sera décrit plus en détail ci-après) qui soit robuste en termes de stabilité et de performance, il est donc important de prendre en compte le changement de la vitesse du véhicule. [0111] Ici, l’idée consiste alors à reformuler l’équation Math.6 précitée en un modèle LPV (Linéaire à Paramètre Variant), ce qui permettra ensuite de trouver plus simplement un contrôleur qui devra être optimisé pour ce modèle LPV. [0112] Ce modèle amélioré est le suivant.
Figure imgf000013_0002
[0115] Dans cette équation, le terme ρ1/v est égal à l’inverse de la vitesse V (soit 1/V) et le terme ρv est égal à la vitesse V. Ces deux termes sont communément appelés « paramètres variants ». Leur vecteur ρ s’écrit alors sous la forme (ρv, ρ1/v). [0116] Le vecteur d’état xp est défini de la façon suivante. [0117] [Math.8] ^ [0118] ^^ = ^^^ ^ ^ ^ ^ ^ ^̇ ^ ^^ ^ ^^^^ [0119] Quant au vecteur up, il s’écrit ainsi. [0120] [Math.9] [0121] ^^ = (^^^^ ^^_^^^) [0122] Les matrices utilisées s’écrivent quant à elles de la façon suivante.
Figure imgf000014_0001
[0131] [Math.14]
Figure imgf000015_0001
[0133] On notera que ces équations sont bien définies et expliquées dans le document « M. Corno, G. Panzani, F. Roselli, M. Giorelli, D. Azzolini and S. M. Savaresi, "An LPV Approach to Autonomous Vehicle Path Tracking in the Presence of Steering Actuation Nonlinearities," in IEEE Transactions on Control Systems Technology, doi: 10.1109/TCST.2020.3006123 ». [0134] A ce stade, l’équation Math.7 peut être réécrite en utilisant une forme bien particulière, à savoir sous la forme d’un système LPV polytopique. Pour ce faire, on suppose que la vitesse du véhicule est limitée entre deux bornes minimum Vmin et maximum Vmax. [0135] Le vecteur de paramètres variants ρ est alors borné par le contour de la figure géométrique représentée sur la figure 4, appelé polytope P1. Ce polytope se présente ici sous la forme d’un triangle. Les sommets ρ1, ρ2, ρ3 de ce polytope P1 sont définis par les équations suivantes.
Figure imgf000015_0002
[0138] Comme cela apparaitra clairement dans la suite de cet exposé, l’idée de ce polytope consiste à prendre en compte le fait que le contrôleur K (qui permettra de calculer les consignes à transmettre aux actionneurs) va dépendre de la vitesse, et qu’il sera plus facile de le calculer au moyen d’une approximation résultant de la théorie de la projection sur un espace convexe fermé. [0139] Or la fonction ρ, illustré sur la figure 4, est une courbe C1 qui varie entre les extrémités ρ1 et ρ3. L’espace convexe choisi pour encadrer cette courbe C1 de la façon la plus resserrée qui soit est alors le polytope P1. On cherche en effet à encadrer la courbe de manière resserrée pour ne pas augmenter le nombre d’éventualités prises en compte ce qui rendrait le contrôleur trop conservateur. La forme de triangle est celle permettant d’obtenir les meilleurs résultats. [0140] La théorie choisie permettra donc de calculer le contrôleur K pour toute vitesse V comprise entre deux bornes minimum Vmin et maximum Vmax, en fonction des trois valeurs de ce contrôleur K au niveau des sommets ρ1, ρ2, ρ3 de ce polytope P1. Il convient alors simplement de déterminer ces trois valeurs de ce contrôleur K. [0141] En pratique, il est possible de réécrire l’équation Math.7 ainsi : [0142] [Math.16] [0143] ^̇^ = ^^ (^)^^ + ^^^^ + ^^^ [0144] Avec [0145] [Math.17] [0146] ^ ^ = ^ ^^^ ^^ ^^ ^( ) ^ ^ + ^^ ^^ + ^^ ^^ [0147] Où
Figure imgf000016_0001
[0160] Ce modèle ne permet toutefois pas en soi de limiter l’angle de braquage et la vitesse de braquage des roues avant 11 du véhicule, ainsi que l’amplitude du moment de lacet appliqué par le freinage différentiel et la vitesse de variation de ce moment de lacet. Or de telles limitations s’avèrent particulièrement importantes, notamment pour assurer au conducteur du véhicule d’être en mesure de reprendre le contrôle du véhicule à tout moment. [0161] De telles limitations peuvent s’exprimer à l’aide des équations suivantes. [0162] Pour la limitation en vitesse de braquage, on peut écrire.
Figure imgf000016_0002
[0165] Pour la limitation en amplitude de l’angle de braquage, on peut écrire.
Figure imgf000016_0003
[0168] Dans l’équation Math.24, le coefficient υδ est une constante qui représente la vitesse de braquage à ne pas dépasser. Cette constante est définie soit par calcul, soit à l’issue d’une campagne d’essais réalisés sur un véhicule test. Elle est par exemple égale à 0,0491 Rad/s, ce qui correspond à 0,785 Rad/s au niveau du volant (c’est-à-dire 45°/s) si le coefficient de démultiplication de la direction est égal à 16. [0169] Dans l’équation Math.25, le coefficient ηδ est une constante qui représente l’angle de braquage à ne pas dépasser. Cette constante est définie soit par calcul, soit à l’issue d’une campagne d’essais réalisés sur un véhicule test. Elle est par exemple égale à 0,0328 Rad, ce qui correspond dans notre exemple à 0,524 Rad au niveau du volant (c’est-à-dire 30°). [0170] La contrainte exprimée par l’équation Math.25 permet de limiter le couple exercé par l’actionneur de direction assistée afin qu’un conducteur moyen puisse compenser manuellement ce couple. [0171] En effet, plus l’angle de braquage est grand, plus l’effort appliqué par l’actionneur de direction assistée sera grand. Cette limitation assure ainsi à l’usager de pouvoir reprendre le contrôle du véhicule sans avoir à contrer un effort trop important. Cet angle dépendra alors de l’effort appliqué par le type d’actionneur choisi. [0172] La contrainte exprimée par l’équation Math.24 permet de ne pas surprendre le conducteur en ne faisant pas varier trop vite l’orientation du volant. [0173] On notera que les valeurs précitées sont données à titre d’exemple et pourraient en variante être plus réduites (par exemple 25°/s et 20° pour assurer un confort plus grand). [0174] Pour la limitation en vitesse de variation du moment de lacet, on peut écrire. en amplitude du moment de lacet, on peut écrire.
Figure imgf000017_0001
[0180] Dans l’équation Math.26, le coefficient
Figure imgf000017_0002
est une constante qui représente la variation du moment de lacet à ne pas dépasser. Cette constante est définie soit par calcul, soit à l’issue d’une campagne d’essais réalisés sur un véhicule test. Elle est par exemple égale à 2500Nm/s. [0181] Dans l’équation Math.27, le coefficient ηM est une constante qui représente le moment de lacet à ne pas dépasser. Cette constante est définie soit par calcul, soit à l’issue d’une campagne d’essais réalisés sur un véhicule test. Elle est par exemple égale à 2000Nm. [0182] Ces deux équations permettent au conducteur de reprendre la main sur la direction du véhicule de façon contrôlable, à tout moment. Elles permettent notamment de limiter l’effet de surprise qui serait dû à une accélération latérale brutale. [0183] Selon l’invention, on souhaite limiter ces quatre paramètres non pas en imposant un seuil brutal, mais plutôt en saturant progressivement leurs valeurs. Surtout, on souhaite tenir compte de ces quatre paramètres dans la synthèse du contrôleur, de façon que celui- ci présente un comportement plus stable et plus agréable pour les passagers du véhicule. [0184] Sur la figure 5, on a représenté l’architecture de contrôle utilisé pour piloter l’actionneur de direction assistée et l’actionneur de freinage différentiel, de façon que le véhicule suive au mieux la trajectoire d’évitement T0 tout en respectant les contraintes précitées. [0185] Sur cette figure, on a représenté un contrôleur K comme dépendant de la vitesse V du véhicule et comme étant composé de deux composantes, l’une (notée KMz) associée au freinage différentiel et l’autre (notée Kδ) associée à la direction assistée. [0186] Ces deux composantes permettent respectivement de calculer une consigne non saturée de moment de lacet MzK et une consigne non saturée d’angle de braquage ^K. [0187] Chacune de ces deux composantes comporte avantageusement un sommateur qui fournit en sortie la consigne non saturée et qui reçoit en entrée un terme de retour d’état (issu d’un bloc de retour d’état KMz p, Kδ p) qui dépend de l’état du véhicule, et un terme de compensation de saturation (issu d’un bloc de compensation des saturations KMz aw, Kδ aw) qui dépend de la consigne saturée de moment de lacet Mz_ref ou d’angle de braquage ^ref calculée au pas de temps précédent. [0188] Le terme de compensation de saturation permet de renforcer la stabilité du contrôleur en mode non linéaire, c’est-à-dire dans les cas où la commande de l’actionneur de direction assistée ou de moment de lacet est saturée en amplitude ou en vitesse. [0189] Le bloc SAT1 représenté sur la figure 5 illustre la saturation en amplitude de la consigne non saturée d’angle de braquage ^K. Elle reçoit en entrée la sortie de la composante correspondante du contrôleur K et elle fournit en sortie une consigne semi- saturée d’angle de braquage ^sat. On observe que ce bloc fonctionne en boucle ouverte. [0190] Le bloc SAT2 illustre la saturation en amplitude de la consigne non saturée de moment de lacet MzK. Elle reçoit en entrée la sortie de la composante correspondante du contrôleur K et elle fournit en sortie une consigne semi-saturée de moment de lacet Mz_sat. On observe que ce bloc fonctionne aussi en boucle ouverte. [0191] L’ensemble de blocs SAT3 illustre la saturation en vitesse de la consigne semi- saturée d’angle de braquage ^sat. Elle reçoit en entrée cette consigne semi-saturée et elle fournit en sortie la consigne saturée d’angle de braquage ^ref. On observe qu’il s’agit d’une boucle fermée. [0192] L’ensemble de blocs SAT4 illustre la saturation en vitesse de la consigne semi- saturée de moment de lacet Mz_sat. Elle reçoit en entrée cette consigne semi-saturée et elle fournit en sortie la consigne saturée de moment de lacet Mz_ref. On observe qu’il s’agit aussi d’une boucle fermée. [0193] Dans chacune de ces deux ensembles de blocs SAT3, SAT4, correspondant à des fonctions « pseudo rate limiter », il est donc prévu en entrée un sommateur qui permet de calculer l’écart ^ entre la consigne semi-saturée et la consigne saturée au pas de temps précédent. Elle comporte un bloc multiplicateur permettant de multiplier cet écart par le paramètre λ, un bloc de saturation permettant le non-dépassement de la dérivée de la consigne saturée et un bloc intégrateur permettant d’obtenir la consigne saturée (via une transformée de Laplace). [0194] Le paramètre λ représente la dynamique des blocs SAT3 et SAT4 (pour notre application, on peut considérer λ =500), et plus λ est grand plus ce pseudo rate limiter se rapproche d’une fonction « rate-limiter ». [0195] Sur la figure 5, le bloc Psys représente le système en boucle ouverte qui décrit la dynamique du véhicule, le comportement de l’actionneur de direction assistée, le comportement de l’actionneur de freinage différentiel et le positionnement du véhicule par rapport à la trajectoire d’évitement T0. [0196] On observe que ce bloc reçoit en entrée la perturbation w, la consigne saturée de moment de lacet Mz_ref, et la consigne saturée d’angle de braquage ^ref. Il fournit en sortie un vecteur de sortie y et une erreur z. [0197] Le vecteur de sortie y correspond en pratique au vecteur d’état xp introduit précédemment. [0198] L’erreur z présente quant à elle une valeur qu’on cherche à minimiser. [0199] Cette erreur z est ici une fonction de l’erreur de suivi de trajectoire eyL et de l’angle relatif de cap entre l’axe longitudinal A1 du véhicule et la tangente à la trajectoire d’évitement T0 (noté ci-après erreur de cap ΨL), dont on sait qu’il convient de les minimiser. On peut alors écrire : [0200] [Math.28] [0201] ^ = ^^^ + ^^. ^^ [0202] Dans cette équation, le terme ^Ψ est un coefficient de réglage qui permet d’ajuster l’erreur que l’on souhaite prioritairement minimiser (erreur de suivi de cap [heading-angle en anglais] ou erreur de suivi de position). On verra dans la suite de cet exposé comment la valeur de ce coefficient de réglage est choisie. Ce choix d’erreur z en sortie permet de garantir à la fois le bon suivi de position et le bon suivi de cap. [0203] L’objectif est alors de déterminer la forme du contrôleur K qui est un régulateur du retour d’état permettant de calculer la consigne de moment de lacet non saturée MzK et la consigne d’angle de braquage non saturée ^K sur la base du vecteur d’état préliminaire xp, compte tenu de la vitesse V du véhicule. [0204] Pour comprendre comment déterminer un contrôleur K qui convienne tant en termes de stabilité que de performance, on peut tout d’abord décrire le système Psys lorsqu’il fonctionne en boucle ouverte, c’est-à-dire en mode linéaire, sans saturation (cas où les consignes saturée et non saturée d’angle de braquage ^ref, ^K sont égales et où les consignes saturée et non saturée de moment de lacet Mz_ref, MzK sont aussi égales). [0205] On peut écrire notre système sous une forme générique :
Figure imgf000020_0001
[0208] Compte tenu de l’équation Math.28, la matrice Cpz est connue. On notera que les matrices principales Ap, de commande Bp et de perturbation Bw se déduisent de l’équation Math.6. [0209] Le contrôleur K, dont on cherche les gains optimaux qui répondent à nos critères de contrôle, qui est défini comme un régulateur de retour d’état statique, peut quant à lui s’exprimer sous la forme : [0210] [Math.30] [0211] ^^ = ^(^). ^ [0212] Dans cette équation, le terme x est le vecteur d’état augmenté par les consignes d’angle de braquage saturée et de moment de lacet saturé. Ce sera ce vecteur d’état augmenté qui sera considéré dans la suite de cet exposé. On peut l’écrire de la manière suivante. [0213] [Math.31] [0214] ^ = [^^ ^^]^ [0215] Pour les raisons évoquées supra en référence à la figure 5, le gain du retour d’état à optimiser forme une matrice 2x2 dont les termes dépendent de la vitesse V du véhicule et qui s’exprime ainsi :
Figure imgf000020_0002
[0218] Comme cela a été expliqué supra, le contrôleur K peut s’exprimer en fonction de ses valeurs aux sommets ρ1, ρ2, ρ3 du polytope. Il peut plus précisément s’écrire sous la forme polytopique suivante : [0219] [Math.33] [0220] ^(^) = ^^^^^ + ^^^^^ + ^^^^^ [0221] Dans cette équation, les termes α1, α2, α3 sont définis par les équations Math.21 à Math.23. [0222] Les matrices Kρ1, Kρ2, Kρ3, sur la base desquelles on pourra calculer le contrôleur K, doivent quant à elles être déterminées par une optimisation proposée dans les paragraphes qui suivent. [0223] Ici, l’idée consiste donc à synthétiser non pas un nombre infini de contrôleurs K, mais un nombre réduit d’entre eux (égal à trois). Les valeurs des autres contrôleurs pourront alors être interpolées en fonction de celles de ces trois matrices, via la combinaison convexe précitée. [0224] On peut maintenant décrire le système Psys en boucle fermée, c’est-à-dire en mode non linéaire avec saturation (cas où les consignes saturée et non saturée sont inégales). [0225] Sur la base des équations Math.29 et Math.30, on peut écrire :
Figure imgf000021_0001
[0228] Dans cette équation, les termes A, B, A1 et B1 sont définis de la manière suivante :
Figure imgf000021_0002
[0231] [Math.36] [0232] ^ = ^0^ ^ [0233] I est la matrice identité. [0234] [Math.37] [0235] ^^ = [0 −Λ] [0236] [Math.38]
Figure imgf000021_0003
[0240] Pour la prise en compte des contraintes de contrôlabilité telles que définies dans les équations Math.24 à Math.27, on a introduit deux nouvelles fonctions de saturation Ψ1(x) et Ψ2(x), qui représentent le dépassement des limites de l’entrée de la commande non saturée. [0241] Les deux fonctions de saturation Ψ1(x) et Ψ2(x) peuvent donc être définies ainsi : [0242] [Math.40]
Figure imgf000021_0004
Figure imgf000022_0001
[0246] Dans ces deux équations, on utilise une fonction de saturation notée satf0(f), qui peut être définie ainsi :
Figure imgf000022_0002
[0249] On notera donc que ces deux fonctions de saturation Ψ1(x), Ψ2(x) présentent des valeurs nulles en mode non saturé et non nulles sinon. [0250] On cherche alors à modéliser les fonctions de saturation via une modélisation par secteurs non-linéaires (de l’anglais « dead-zone nonlinearity »), sur la base de travaux divulgués dans les documents référencés : - « S. Tarbouriech, G. Garcia, J. M. Gomes da Silva Jr., and I. Queinnec, Stability and Stabilization of Linear Systems with Saturating Actuators, 1st ed. London: Springer, 2011 », et - « Alessandra Palmeira, João Manoel Gomes da Silva Jr, Sophie Tarbouriech, I. Ghiggi. Sampled-data control under magnitude and rate saturating actuators. International Journal of Robust and Nonlinear Control, Wiley, 2016, 26 (15), pp.3232 – 3252 ». [0251] Pour modéliser les limites de contrôlabilité du système, on peut définir deux polyèdres, dont l’un, noté S1(x,η), modélise le comportement de la saturation en amplitude et l’autre, noté S2(x,Ψ1,ν) modélise le comportement de la saturation en vitesse. Ces deux polyèdres peuvent être modélisés sous la forme suivante :
Figure imgf000022_0003
[0256] Ces modélisations font intervenir des matrices G1, G2 et G3. Ces matrices ont la même dimension que celle du contrôleur K. Elles illustrent l’écart que l’on autorise pour dépasser les contraintes de saturation. [0257] A titre illustratif, la matrice G1 pourrait être considérée égale au produit de la matrice K par un scalaire ^K. Alors l’équation Math.44 pourrait être réécrite sous une forme faisant intervenir le terme (1- ^K), qui constituera donc un réglage du dépassement autorisé. Ce dépassement pourra par exemple être réglé à 10 %. Pour régler ce dépassement, il conviendra de faire des essais routiers. [0258] Toutefois, de préférence, cette matrice G1 ne sera pas une fonction de la matrice K. Elle devra être optimisée non par des essais routiers, mais par calculs, par exemple par la méthode des inégalités matricielles linéaires. De cette façon, on évitera le conservatisme d’une solution telle que celle décrite au paragraphe précédent. [0259] Dans un premier temps, on peut supposer que pendant le fonctionnement du système en boucle fermée (tel que défini dans l’équation Math.7), les vecteurs d’état x et la variable
Figure imgf000023_0001
se trouvent dans ces deux polyèdres, si bien qu’on peut écrire :
Figure imgf000023_0002
[0262] Ces deux polyèdres sont ici représentés sur les figures 6 et 7 et représentent donc, comme cela sera bien décrit supra, les deux espaces au sein desquels la stabilité et la performance du système sont garanties. [0263] On notera à ce stade que ces figures illustrent des graphiques en deux dimensions, simplifiant la solution décrite ci-dessus en vue de la rendre plus compréhensible. [0264] En d’autres termes, cette représentation en deux dimensions ne vaudrait que si le vecteur d’état x comportait deux variables d’état seulement, l’une formant l’abscisse et l’autre l’ordonnée de chacun de ces graphiques. [0265] En pratique, ici, le vecteur d’état comporte dix variables d’état. Une représentation de l’invention devrait donc être tracée en dix dimensions. [0266] Avec l’hypothèse posée dans l’équation ci-dessus, les inégalités suivantes sont satisfaites pour toutes les matrices diagonales positives U1 et U2, qui sont plus précisément ici des grandeurs scalaires positives :
Figure imgf000023_0003
[0269] On notera ici que ces grandeurs scalaires U1 et U2 sont ici introduites simplement pour faciliter les calculs subséquents (selon la S-procédure). [0270] Pour résumer, les équations Math.43 et Math.44 sont deux modèles de saturation, respectivement en amplitude et en vitesse, qui, tant qu’ils restent valables au sens de l’équation Math.45, permettent de s’assurer que les équations Math.46 le sont également. [0271] On peut alors utiliser ces modèles pour la synthèse (c’est-à-dire l’optimisation) des gains principaux Kδ p, KMz p du retour d’état liés aux variables d’état du système en boucle ouverte P et des gains Kδ aw, KMz aw de compensation des saturations (ou « gain anti- windup ») du contrôleur K. [0272] L’équation Math.34 en boucle fermée et la représentation du système Psys représenté sur la figure 5 permettent d’écrire : [0273] [Math.47]
Figure imgf000024_0001
[0275] On suppose que la perturbation w est limitée en énergie, c’est à dire bornée, de sorte qu’on peut écrire :
Figure imgf000024_0002
[0278] Cette hypothèse est liée au fait que la courbure de la trajectoire (qui est ici considérée comme une perturbation) et la durée d’activation de la fonction AES sont toujours bornées. [0279] Donc, dans l’équation Math.48, où le terme w est lié à la courbure de la trajectoire d’évitement, la valeur maximale wmax de ce terme est connue (puisqu’on connaît les limites dynamiques du véhicule et donc la courbure maximale que le véhicule peut suivre en toute sécurité et de fait imposable par la planification de trajectoire). [0280] Pour obtenir une solution optimale du contrôleur K, on définit tout d’abord une fonction de Lyapunov V(t) pour les conditions de stabilité : [0281] [Math.49] [0282] ^(^) = ^^^^ [0283] Dans cette équation, la matrice P est définie positive et symétrique. [0284] L’intérêt de cette fonction de Lyapunov V(t) est que si sa dérivée première est strictement négative, elle garantit que le système sera toujours stable en l’absence de perturbation. [0285] Sur les figures 6 et 7, on a représenté les deux polyèdres assurant la stabilité et la performance du système. On va alors chercher un espace situé simultanément dans ces deux polyèdres. Il pourrait par exemple s’agir de l’intersection de ces deux espaces. [0286] Toutefois, ici, on préfèrera modéliser cet espace sous la forme d’une ellipse appelée bassin d’attraction. Ce bassin d’attraction ε est ici défini sous la forme : [0287] [Math.50] [0288] ℰ(^, ^) = {^ ∈ ^^ , ^^^^ ≤ ^^^} [0289] En complément de la condition de stabilité portant sur cette fonction de Lyapunov V(t), ce bassin d’attraction doit être inclus dans les deux polyèdres S1 et S2, qui modélisent respectivement les saturations en amplitude et en vitesse, pour garantir la stabilité du système (qui reste la priorité à garantir). [0290] Le bassin d’attraction ε est donc un espace de stabilité (ou espace invariant) du système considéré. En d‘autres termes, il s’agit d’un espace au sein duquel les trajectoires des variables d’état (c’est-à-dire les composantes du vecteur d’état x) restent, pour autant qu’elles aient été initialisées dans cet espace (même si le système est soumis à des perturbations et des saturations des actionneurs). [0291] Compte tenu des équations précitées, on a représenté de manière schématique sur les figures 6 et 7 les espaces dans lesquels les variables d’état du système peuvent évoluer. [0292] Comme on pourra le comprendre sur ces figures, le contrôleur K est alors synthétisé de manière à répondre à trois objectifs. [0293] Le premier objectif est qu’en absence de perturbation, le contrôleur K garantisse que les trajectoires des variables d’état du système en boucle fermée restent dans le bassin d’attraction ε (ce qui assure la stabilité) et convergent asymptotiquement vers l’origine (ce qui assure la performance), notamment dans un temps prédéfini. [0294] Sur la figure 6, on a considéré le cas d’absence de perturbation. Dans ce cas, l’espace des conditions initiales du système, notées E0, et l’estimation E1 du bassin d’attraction ε se confondent. On y observe que la trajectoire T1 du vecteur d’état x à partir d’une quelconque situation initiale converge bien vers l’origine. [0295] Le deuxième objectif est qu’en présence de perturbation, le contrôleur K garantisse que les trajectoires des variables d’état du système en boucle fermée restent dans le bassin d’attraction ε (ce qui assure la stabilité) quelle que soit la perturbation w, pour autant que cette dernière soit limitée en énergie (au sens de l’équation Math.48). [0296] Sur la figure 6, on a considéré ce cas où une perturbation intervient. Dans ce cas, l’espace des conditions initiales du système, notées E0, sont nécessairement contenues dans l’estimation E1 du bassin d’attraction ε. On y observe que la trajectoire T2 des variables d’états, lorsqu’il part d’une quelconque situation initiale contenue dans l’espace E0, reste bien contenue à l’intérieur du bassin d’attraction ε. [0297] Le troisième objectif est qu’en mode linéaire (sans saturation en amplitude et en vitesse), le contrôleur K garantisse la performance du système, qui prime alors sur la stabilité, en faisant en sorte que la synthèse de la norme H∞ soit inférieure à un scalaire prédéterminé. [0298] On rappellera que cette synthèse consiste à trouver le contrôleur K qui est tel que la norme H∞ du terme Fl(Psys, K) soit minimum, avec : [0299] [Math.51] [0300] ^ = ^^ ^^^^^ , ^^. ^ [0301] On peut écrire cette équation sous la forme suivante : [0302] [Math.52] [0303] ^̇(^) + ^^^ − ^^^^^ < 0 [0304] On notera ici que γ est la norme H∞ de la fonction de transfert de w -> z. En mode linéaire (sans saturation), on aura la garantie sur la performance (avec la norme H∞) grâce à cette contrainte. [0305] Cette synthèse implique un bon rejet de la perturbation w et un bon suivi de la trajectoire d’évitement (avec une erreur z proche de zéro). [0306] En pratique, pour satisfaire ces trois objectifs, on pourrait utiliser plusieurs méthodes. [0307] La méthode utilisée est préférentiellement l’utilisation des inégalités matricielles linéaires (de l’anglais Linear Matrix Inequalities LMI). Elle est réalisée à partir de critères d’optimisation convexe sous contraintes d’inégalités matricielles linéaires (la linéarité des termes des matrices utilisées assurant au problème mathématique d’être possible à résoudre sans nécessiter une charge de calcul trop importante). [0308] L’objectif est plus précisément d’optimiser les gains de la boucle fermée définie par le contrôleur K en jouant sur le choix des pôles. [0309] Plus précisément, s’il existe des matrices de dimensions appropriées R(ρ), Q, L1(ρ), L2(ρ), T1(ρ), T2(ρ) telles que le problème d’optimisation ci-dessous est faisable, on obtient donc un contrôleur ^ qui satisfait les trois objectifs précités. [0310] Ces matrices sont calculées en fonction de la matrice P. [0311] Les inéquations matricielles ici utilisées sont au nombre de trois et sont définies par les inéquations suivantes, dans lesquelles ^ est à minimiser.
Figure imgf000026_0001
[0318] Dans ces inéquations, i est un entier successivement égal à 1 puis 2. [0319] Le terme X(i) correspond à la ligne i de la matrice X. [0320] Dans ces inéquations toujours, une matrice de la forme
Figure imgf000026_0002
est écrite sous la forme
Figure imgf000026_0003
. [0321] Les variables matricielles R, Q, L1, L2, T1, T2 s’expriment ici sous la forme de matrices de dimensions appropriées. [0322] Les variables matricielles s’expriment sous la forme suivante : [0323] [Math.56] [0324]
Figure imgf000027_0001
[0325] Pour résoudre le problème d’optimisation ci-dessous dans le cadre du problème tel qu’il a été posé, il faut résoudre les inéquations matricielles (LMI) uniquement à chaque sommet (ρ1, ρ2, ρ3) du polytope représenté sur la figure 4, ce qui revient à résoudre 9 inéquations. [0326] A ce stade, pour l’optimisation de chacun des termes Kρ1, Kρ2, Kρ3, la vitesse V du véhicule est supposée constante (donc toutes ces matrices sont considérées constantes). En effet, chaque terme est optimisé pour un vecteur ρ déterminé, c’est-à-dire pour une vitesse déterminée. [0327] Les trois inéquations Math.53 à Math.55 permettent de s’assurer que la dynamique de la boucle fermée reste limitée, c’est-à-dire que le système reste stable en l’absence ou en présence d’une perturbation (les deux premières conditions sont donc remplies). [0328] La première inéquation Math.53 garantit en outre la performance (au sens de la norme H∞) du système en boucle fermée quand le système est soumis à une perturbation. Cette inéquation assure ainsi que la troisième condition est remplie. [0329] Après la résolution des 9 inéquations matricielles, les contrôleurs locaux aux sommets du polytope P1 sont calculés de la manière suivante :
Figure imgf000027_0002
[0336] Il est ainsi possible d’obtenir le contrôleur K(ρ), puisqu’il s’agit de la combinaison convexe de ces contrôleurs locaux. Plus précisément, le contrôleur est déterminé à l’aide des équations Math.33 et Math.21 à Math.23. [0337] A ce stade, on pourra noter que de manière préférentielle, le contrôleur K à utiliser pour définir les consignes de pilotage des actionneurs pourra dépendre non seulement de la vitesse V du véhicule, mais aussi de la forme de la trajectoire d’évitement T0. [0338] Pour comprendre comment, il faut tout d’abord noter que dans l’équation Math.48, où le terme w représente la courbure de la trajectoire d’évitement, la valeur maximale wmax de cette courbure est connue (puisqu’on connaît les limites dynamiques du véhicule et donc la courbure maximale que le véhicule peut suivre en toute sécurité et de fait imposable par la planification de trajectoire). Par conséquent, le paramètre σ peut être défini ainsi :
Figure imgf000028_0001
[0341] Dans cette équation, le temps TAES correspond à la durée d’activation maximale de la fonction AES, qui est généralement comprise entre 1 et 3 secondes, et correspond notamment à la durée de la manœuvre d’évitement. [0342] Lorsque la trajectoire d’évitement T0 est définie, il est donc possible de calculer la valeur de ce paramètre σ. [0343] On considère que l’intervalle maximum des courbures des trajectoires d’évitement T0 réalisables par le véhicule peut être découpé en N sous-intervalles réguliers. On peut alors considérer que le terme σ appartient à un intervalle particulier, ce qu’on peut écrire : [0344] [Math.61] [0345] ^ ∈ [^^ , ^^^^] [0346] Avec i un entier naturel allant de 1 à N. [0347] Chaque intervalle pourra être défini par la valeur de sa moyenne, ce que l’on peut écrire : [0348] [Math.62] [0349] ^^^ = (^^ + ^^^^ )/2 [0350] La performance du contrôleur K dépend de la courbure de la trajectoire d’évitement T0. En effet, plus la courbure est petite (c’est-à-dire plus le rayon de courbure en chaque point de la trajectoire est grand), plus il est facile de suivre la trajectoire d’évitement T0. [0351] Dans le concept proposé d’optimisation par inéquations matricielles linéaires, on doit fixer le terme σ (qui est inversement proportionnel à la courbure) pour trouver un contrôleur. [0352] En d’autres termes, le contrôleur obtenu est uniquement optimal pour une courbure considérée. Cependant, ce contrôleur sera moins robuste si le véhicule doit suivre des trajectoires à courbure plus grande, puisque cela génèrera des risques d’instabilité. A l’inverse, il sera moins performant (il présentera un retard de suivi ou un dépassement) si le véhicule doit suivre des trajectoires à courbure plus petite. [0353] Or, lors du déclenchement de la fonction AES, une trajectoire d’évitement T0 adaptée à la situation est calculée sur un horizon de temps fixe (3 prochaines secondes). [0354] De manière préférentielle, le contrôleur K pourra alors être synthétisé afin d’être adapté à la courbure de la trajectoire d’évitement T0. [0355] Plus précisément, il sera possible de synthétiser plusieurs contrôleur K(ρ) à l’aide des inéquations précitées, chacun associés à l’un des intervalles précités (et plus précisément à sa moyenne ^^^). On peut alors écrire ces contrôleurs sous la forme K(ρ, ^^^). [0356] Dès lors il sera possible de choisir le contrôleur synthétisé pour la valeur de ^^^ qui est la plus proche du terme σ calculé pour la trajectoire d’évitement T0. [0357] En pratique, comme le montre la figure 8, un module de calcul B1 est adapté à déterminer la trajectoire d’évitement T0, ce qui permet de calculer la valeur du paramètre σ. Ensuite, un commutateur B2 pourra sélectionner, pour l’ensemble de la trajectoire d’évitement T0 à réaliser, un contrôleur K(ρ, ^^^) qui sera adapté à la courbure de la trajectoire. [0358] Ainsi, ce contrôleur dépendra non seulement de la vitesse V du véhicule mais aussi de la courbure de la trajectoire d’évitement T0. [0359] A ce stade, on pourra aussi brièvement noter que plusieurs types de contrôleur K peuvent être obtenus en fonction de la valeur choisie de αψ. En effet, il est possible de jouer sur la performance du contrôleur K en ajustant la valeur de αψ. [0360] Ainsi, le coefficient de réglage αψ, lorsqu’il présente une valeur réduite, permet d’obtenir un contrôleur K qui minimise l’erreur de suivi de position. Au contraire, lorsqu’il présente une valeur élevée, il permet d’obtenir un contrôleur K qui minimise l’erreur de suivi de cap. En début d’évitement, le coefficient de réglage
Figure imgf000029_0001
sera choisi avec une valeur réduite (inférieure à 20), pour s’assurer que le véhicule suive bien la trajectoire d’évitement T0. Au contraire, en fin d’évitement (une fois l’obstacle dépassé), le coefficient de réglage αψ sera choisi avec une valeur élevée (supérieure à 20), pour s’assurer que le véhicule se replace bien parallèlement à la route. [0361] Ainsi, à titre d’exemple, si le conducteur souhaite reprendre la main en début d’évitement et qu’il s’écarte beaucoup plus de l’obstacle que prévu (au sens de la trajectoire d’évitement T0), la valeur élevée du coefficient de réglage
Figure imgf000029_0002
en fin d’évitement fait en sorte que les consignes ne ramènent pas inutilement le véhicule sur la trajectoire d’évitement alors que celle-ci a été dépassé de beaucoup (ce qui serait sinon déstabilisant pour le conducteur). [0362] Les hypothèses de calcul étant désormais bien établies, on peut décrire le procédé qui sera exécuté par le calculateur 13 du véhicule automobile pour mettre en œuvre l’invention. [0363] Le calculateur 13 est ici programmé pour mettre en œuvre ce procédé de façon récursive, c’est-à-dire pas à pas, et en boucle. [0364] Pour cela, au cours d’une première étape, le calculateur 13 vérifie que la fonction d‘évitement autonome d’obstacle (AES) est activable et qu’une trajectoire d’évitement d’obstacle a été planifiée par le bloc B1. [0365] Il calcule ensuite le paramètre σ pour choisir un contrôleur K(ρ, ^^^) adapté à la courbure de cette trajectoire. [0366] A ce stade, et de manière préférentielle, on peut prévoir que si le paramètre σ dépasse un seuil prédéterminé, le calculateur arrête le processus et n’active pas la fonction AES. En effet, dans cette éventualité, il est considérée que le processus ne permettra pas de réaliser un évitement en toute sécurité. [0367] Dans le cas contraire, la fonction AES est activée. [0368] Le calculateur 13 va alors chercher à définir une consigne de pilotage pour le système de direction conventionnel et une autre pour le système de freinage différentiel, permettant de suivre au mieux cette trajectoire d’évitement T0. [0369] Il commence pour cela par calculer ou mesurer les paramètres que sont : - l’angle de braquage ^ mesuré, - le moment de lacet Mz estimé, - la dérivée par rapport au temps de l’angle de braquage mesuré ^, - la vitesse latérale Vy, - la vitesse de lacet r, - l’angle relatif de cap ΨL, - l’écart latéral yL, - la courbure γref de la trajectoire d’évitement, - la consigne saturée d’angle de braquage δref obtenue au pas de temps précédent, et - la consigne saturée de moment de lacet Mz_ref obtenue au pas de temps précédent. [0370] Le calculateur 13 acquiert ensuite les équations des matrices Kρ1, Kρ2, Kρ3, lesquelles sont obtenues à l’aide des données enregistrées dans sa mémoire et correspondent au coefficient de réglage
Figure imgf000030_0001
choisi et à la courbure de la trajectoire d’évitement T0. [0371] Le contrôleur K est ensuite calculé en fonction de la vitesse V du véhicule, en déterminant au préalable les valeurs des coefficients α1, α2, α3. [0372] Ce contrôleur K va alors permettre de déterminer les valeurs des consignes d’angles de braquage non saturée ^K et saturée ^ref et les valeurs des consignes de moment de lacet non saturée MzK et saturée MZ_ref. [0373] On notera que les matrices Kρ1, Kρ2, Kρ3 du contrôleur K sont synthétisées compte tenu des fonctions de saturation, si bien que les consignes sont parfaitement adaptées au modèle de saturation choisi. [0374] Enfin, la consigne d’angle de braquage saturée ^ref va être transmise à l’actionneur de direction assistée pour braquer les roues du véhicule automobile 10. De la même manière, la consigne de moment de lacet saturée Mz_ref va être transmise à l’actionneur du système de freinage différentiel pour freiner les roues du véhicule automobile 10. [0375] Ce procédé est alors répété en boucle, tout le long de la trajectoire d’évitement T0. [0376] La présente invention n’est nullement limitée au mode de réalisation décrit et représenté, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention. [0377] Ainsi, le procédé pourra s’appliquer à d’autres types de domaines dans lesquels une trajectoire particulière doit être suivie, par exemple en aéronautique ou en robotique (notamment lorsque le robot est petit et qu’il faut saturer l’une de ses commandes).

Claims

REVENDICATIONS [Revendication 1] Procédé de pilotage autonome d’au moins un actionneur d’un appareil automobile (10) qui est adapté à influer sur la trajectoire dudit appareil automobile (10), comportant des étapes de : - acquisition de paramètres (Vy, r, ΨL, yL, ^, Mz, γref) relatifs à la trajectoire de l’appareil automobile (10) et de la vitesse (V) dudit appareil automobile (10), et - calcul par un calculateur (13) d’une consigne de pilotage (Mz_ref, ^ref) pour chaque actionneur, en fonction desdits paramètres (Vy, r, ΨL, yL, ^, Mz, γref), en utilisant un contrôleur (K), caractérisé en ce que le contrôleur (K) utilisé varie en fonction de la vitesse (V) du véhicule et comporte plusieurs composantes, dont au moins un gain de retour d’état (KMzp, Kδp) à appliquer auxdits paramètres (Vy, r, ΨL, yL, ^, Mz, γref), et au moins un gain de compensation de saturation (KMz aw, Kδ aw) à appliquer à une valeur de la consigne de pilotage qui a été déterminée à un pas de temps précédent. [Revendication 2] Procédé de pilotage selon la revendication précédente, dans lequel, ledit appareil automobile (10) étant un véhicule qui comprend des roues (11, 12), un actionneur de direction assistée et un actionneur de freinage différentiel, le contrôleur (K) comporte plusieurs composantes permettant de déterminer une consigne de pilotage pour ledit actionneur de direction assistée et une consigne de pilotage pour ledit actionneur de freinage différentiel. [Revendication 3] Procédé de pilotage selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contrôleur (K) s’écrit sous la forme d’une somme de plusieurs produits d’une variable (α1, α2, α3) dépendant de la vitesse (V) et d’un contrôleur local (Kρ1, Kρ2, Kρ3) indépendant de la vitesse (V). [Revendication 4] Procédé de pilotage selon la revendication 3, dans lequel chaque contrôleur local (Kρ1, Kρ2, Kρ3) est déterminé pour une valeur déterminée d’un vecteur (ρ) de deux paramètres variants, l’un desdits paramètres variants étant préférentiellement égal à la vitesse V du véhicule et l’autre desdits paramètres variants étant préférentiellement égal à l’inverse de ladite vitesse. [Revendication 5] Procédé de pilotage selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contrôleur (K) satisfait une modélisation d’au moins une fonction de saturation par secteur non linéaire. [Revendication 6] Procédé de pilotage selon la revendication précédente, dans lequel la fonction de saturation satisfait un modèle limiteur d’amplitude de consigne et s’exprime sous la forme :
Figure imgf000033_0001
K le contrôleur, satη une fonction de limitation d’amplitude, et x un vecteur d’état dudit appareil automobile (10) comprenant lesdits paramètres. [Revendication 7] Procédé de pilotage selon l’une des deux revendications précédentes, dans lequel la fonction de saturation satisfait un modèle limiteur de variation de consigne de pilotage ( ^ref) et s’exprime sous la forme :
Figure imgf000033_0002
K le contrôleur, satν une fonction de limitation d’amplitude, A1 et B1 des matrices prédéterminées, et x un vecteur d’état dudit appareil automobile (10) comprenant lesdits paramètres. [Revendication 8] Procédé de pilotage selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contrôleur (K) satisfait une modélisation dudit appareil (10) dans laquelle une sortie (z) à minimiser est une fonction d’une erreur de suivi de trajectoire (eyL) et d’une erreur d’angle de cap (ΨL). [Revendication 9] Procédé de pilotage selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, ledit appareil automobile (10) étant un véhicule, une trajectoire (T0) que le véhicule doit suivre étant planifiée, il est prévu de calculer un paramètre (σ) relatif à la courbure de ladite trajectoire (T0) puis il est prévu de mettre en œuvre ladite étape de calcul qu’à condition que ledit paramètre soit compris dans un intervalle prédéterminé. [Revendication 10] Procédé de pilotage selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, ledit appareil automobile (10) étant un véhicule qui comprend des roues (11, 12), un actionneur de direction assistée et un actionneur de freinage différentiel, la consigne de pilotage dudit actionneur de direction assistée est calculée en fonction d’une consigne de pilotage de l’actionneur de freinage différentiel calculée à un pas de temps précédent et/ou la consigne de pilotage dudit actionneur de freinage différentiel est calculée en fonction d’une consigne de pilotage de l’actionneur de direction assistée calculée à un pas de temps précédent. [Revendication 11] Appareil (10) automobile comprenant au moins un actionneur qui est adapté à influer sur la trajectoire dudit appareil (10) et un calculateur (13) pour piloter ledit actionneur, caractérisé en ce que le calculateur (13) est programmé pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes.
PCT/EP2022/073224 2022-08-19 2022-08-19 Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil WO2024037725A1 (fr)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202280063326.1A CN117957162A (zh) 2022-08-19 2022-08-19 用于自主控制设备的致动器的方法
PCT/EP2022/073224 WO2024037725A1 (fr) 2022-08-19 2022-08-19 Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2022/073224 WO2024037725A1 (fr) 2022-08-19 2022-08-19 Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024037725A1 true WO2024037725A1 (fr) 2024-02-22

Family

ID=83271329

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2022/073224 WO2024037725A1 (fr) 2022-08-19 2022-08-19 Procede de pilotage autonome d'un actionneur d'un appareil

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN117957162A (fr)
WO (1) WO2024037725A1 (fr)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2338758B1 (fr) * 2008-10-10 2015-08-12 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Dispositif d aide au déplacement
EP2949546A2 (fr) * 2014-05-16 2015-12-02 Jtekt Corporation Système de direction
JP2018020627A (ja) * 2016-08-02 2018-02-08 いすゞ自動車株式会社 車線維持支援装置及び車線維持支援方法
EP3106366B1 (fr) * 2015-06-15 2018-03-07 Jtekt Corporation Dispositif d'assistance de direction
WO2020099098A1 (fr) * 2018-11-13 2020-05-22 Renault S.A.S Procédé et système d'évitement d'obstacles comprenant la commande des systèmes de braquage et de freinage différentiel
FR3099450A1 (fr) 2019-08-01 2021-02-05 Renault S.A.S Procédé de pilotage autonome d’un actionneur d’un appareil automobile

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2338758B1 (fr) * 2008-10-10 2015-08-12 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Dispositif d aide au déplacement
EP2949546A2 (fr) * 2014-05-16 2015-12-02 Jtekt Corporation Système de direction
EP3106366B1 (fr) * 2015-06-15 2018-03-07 Jtekt Corporation Dispositif d'assistance de direction
JP2018020627A (ja) * 2016-08-02 2018-02-08 いすゞ自動車株式会社 車線維持支援装置及び車線維持支援方法
WO2020099098A1 (fr) * 2018-11-13 2020-05-22 Renault S.A.S Procédé et système d'évitement d'obstacles comprenant la commande des systèmes de braquage et de freinage différentiel
FR3099450A1 (fr) 2019-08-01 2021-02-05 Renault S.A.S Procédé de pilotage autonome d’un actionneur d’un appareil automobile

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALESSANDRA PALMEIRAJOÂO MANOEL GOMES DA SILVA JRSOPHIE TARBOURIECHI. GHIGGI.: "International Journal of Robust and Nonlinear Control", vol. 26, 2016, WILEY, article "Sampled-data control under magnitude and rate saturating actuators", pages: 3232 - 3252
M. CORNOG. PANZANIF. ROSELLIM. GIORELLID. AZZOLINIS. M. SAVARESI: "An LPV Approach to Autonomous Vehicle Path Tracking in the Presence of Steering Actuation Nonlinearities", IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY
S. TARBOURIECHG. GARCIAJ. M. GOMES DA SILVA JRI. QUEINNEC: "Stability and Stabilization of Linear Systems with Saturating Actuators", 2011, SPRINGER

Also Published As

Publication number Publication date
CN117957162A (zh) 2024-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3938260B1 (fr) Procédé d&#39;élaboration d&#39;une consigne de pilotage mixte d&#39;un système de braquage de roues et d&#39;un système de freinage différentiel d&#39;un véhicule automobile
EP3344506B1 (fr) Dispositif et procede de correction de trajectoire d&#39;un vehicule automobile
EP2855240B1 (fr) Dispositif de contrôle de trajectoire d&#39;un véhicule
EP3589533B1 (fr) Dispositif de controle de trajectoire d&#39;un vehicule
FR3099450A1 (fr) Procédé de pilotage autonome d’un actionneur d’un appareil automobile
EP2870040A1 (fr) Dispositif et procédé de contrôle de trajectoire d&#39;un véhicule
FR3055286A1 (fr) Procede de stabilisation par amortissement d&#39;un convoi de vehicules
EP3938259A1 (fr) Procédé de pilotage autonome d&#39;une mobilité d&#39;un appareil
WO2024037725A1 (fr) Procede de pilotage autonome d&#39;un actionneur d&#39;un appareil
WO2020126840A1 (fr) Dispositif et procédé de contrôle de trajectoire d&#39;un véhicule automobile
FR3111617A1 (fr) Dispositif de contrôle de direction d’un véhicule
EP1544080A1 (fr) Procédé et système de commande du braquage de roue arrière directrice et véhicule correspondant
EP3504108A1 (fr) Procédé de stabilisation par orientation d&#39;un convoi de vehicules
WO2022214268A1 (fr) Procédé de pilotage autonome d&#39;un actionneur d&#39;un appareil
WO2021079004A1 (fr) Procédé de commande d&#39;un véhicule roulant en condition d&#39;adhérence précaire
FR3094324A1 (fr) Procédé de pilotage autonome d’un organe de commande de trajectoire d’un appareil
EP4251484A1 (fr) Procédé de pilotage automatisé d&#39;un véhicule automobile
EP2027004B1 (fr) Procede et systeme de commande de roue directrice de vehicule
WO2024104837A1 (fr) Procédé de pilotage d&#39;un véhicule automobile au centre de sa voie de circulation
WO2022161845A1 (fr) Procédé d&#39;évitement d&#39;obstacle
FR3135685A1 (fr) Procédé de pilotage autonome d’un appareil automobile
WO2023222904A1 (fr) Procede de pilotage autonome d&#39;un appareil automobile
WO2021079003A1 (fr) Procede de commande d&#39;un vehicule roulant en condition d&#39;adherence precaire
FR3055285A1 (fr) Procede de stabilisation par entrainement d&#39;un convoi de vehicules
FR2856648A1 (fr) Procede et systeme de commande d&#39;assistance de direction electrique de vehicule automobile

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202280063326.1

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22768372

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1