Influence de l’infrastructure routière sur l’occurrence des pertes de contrôle de véhicules légers en virage : modélisation et validation sur site expérimental

Soutenance de these

Olivier Orfila

Le 12 octobre 2009 a Evry

Influence de l’infrastructure routiere surl’occurrence de perte de controle de vehicules

legers en virage : modelisation et validationsur site experimental

Michel BassetFawzi NashashibiFahim BelarbiSebastien GlaserDominique MeizelSaıd MammarAlex Coiret

Jury : RapporteurRapporteurExaminateurExaminateurExaminateurDirecteur de theseEncadrant

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche

Rechercheseffectuees

Criteresanalytiques

Modelisationnumerique

Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Introduction

1 Contexte, securiteroutiere

2 Objectifs

3 Etat de l’art

4 Demarche

2/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Contexte, securite routiere

Statistiques

• Part des accidents pour un vehicule leger seul en virage20%, part des morts 30% [Michel, 2005]

Roles

• 67% Conducteurseul

• 4% Vehicule seul

• 4% Route seule

• 28% Route

Systeme VIC [Jensen, 2004]

4%4%

4%

24%

67%

VehiculeInfrastructureConducteur

3/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Contexte, securite routiere

Statistiques

• Part des accidents pour un vehicule leger seul en virage20%, part des morts 30% [Michel, 2005]

Roles

• 67% Conducteurseul

• 4% Vehicule seul

• 4% Route seule

• 28% Route

Systeme VIC [Jensen, 2004]

4%4%

4%

24%

67%

VehiculeInfrastructureConducteur

3/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Contexte, enjeux

Premier enjeu

• Pourquoi la route est-elle aussi dangereuse pour ce type devehicules ?

Deuxieme enjeu

• Que pouvons nous faire pour savoir a quel point la routeet dangereuse et pour corriger les eventuels defauts ?

4/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Contexte, enjeux

Premier enjeu

• Pourquoi la route est-elle aussi dangereuse pour ce type devehicules ?

Deuxieme enjeu

• Que pouvons nous faire pour savoir a quel point la routeet dangereuse et pour corriger les eventuels defauts ?

4/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Introduction


2 Objectifs

3 Etat de l’art

4 Demarche

5/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Objectifs

Premier objectif

• Evaluer le role de l’infrastructure dans le risque de pertede controle (au sens de la perte d’adherence)

Deuxieme objectif

• Developper des outils permettant d’evaluer le niveau desecurite offert par une infrastructure

6/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Objectifs

Premier objectif

• Evaluer le role de l’infrastructure dans le risque de pertede controle (au sens de la perte d’adherence)

Deuxieme objectif

• Developper des outils permettant d’evaluer le niveau desecurite offert par une infrastructure

6/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Introduction


2 Objectifs

3 Etat de l’art

4 Demarche

7/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Etat de l’art : Role del’infrastructure

Dans le modele � Point � [ARP, 1994]

• Represente un vehicule par sa masseconcentree en son centre de gravite

• Utilise par les gestionnaires d’infrastructures

• R = V 2

g(θ+f (V ))

• Plusieurs parametres non pris en compte (pente, etat desurface,...)

• Vehicule et conducteur peu detailles

• Doit etre complete par des coefficients de securite

8/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Dans le modele � Point � [ARP, 1994]

• Represente un vehicule par sa masseconcentree en son centre de gravite

• Utilise par les gestionnaires d’infrastructures

• R = V 2

g(θ+f (V ))

• Plusieurs parametres non pris en compte (pente, etat desurface,...)

• Vehicule et conducteur peu detailles

• Doit etre complete par des coefficients de securite

8/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Dans le modele � Bicyclette � [Dixon, 1991]

• Represente chaque essieu par uneroue moyenne

• Utilise pour les etudes du vehiculeen mode transversal

• Permet de calculer une vitessemaximale [Glaser, 2004]

∀p < 0, V 2max = gR

(1−Hg

Lf

p

)√√√√1−(

p

λlonµ

)2

λlatµ− θ

∀p > 0, V 2

max = gR

(1 +Hg

Lrp

)√√√√1−(

p

λlonµ

)2

λlatµ− θ

• Peut etre ameliore sur la prise en compte de la pente• Necessite une etude de sensibilite aux parametres routiers9/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Dans le modele � Bicyclette � [Dixon, 1991]

• Represente chaque essieu par uneroue moyenne

• Utilise pour les etudes du vehiculeen mode transversal

• Permet de calculer une vitessemaximale [Glaser, 2004]

∀p < 0, V 2max = gR

(1−Hg

Lf

p

)√√√√1−(

p

λlonµ

)2

λlatµ− θ

∀p > 0, V 2

max = gR

(1 +Hg

Lrp

)√√√√1−(

p

λlonµ

)2

λlatµ− θ

• Peut etre ameliore sur la prise en compte de la pente• Necessite une etude de sensibilite aux parametres routiers9/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Criteres de Lamm [Lamm, 1999]

• Critere 1 : Coherence entre la vitesse pratiquee et lavitesse de conception

• Critere 2 : Coherence des vitesses pratiquees sur unesuccession de virages

• Critere 3 : Comparaison de l’adherence mobilisee al’adherence disponible

• 3 niveaux de securite sont donnes en sortie de ces criteres(bon, moyen ou mauvais)

• Criteres trop qualitatifs

10/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Criteres de Lamm [Lamm, 1999]

• Critere 1 : Coherence entre la vitesse pratiquee et lavitesse de conception

• Critere 2 : Coherence des vitesses pratiquees sur unesuccession de virages

• Critere 3 : Comparaison de l’adherence mobilisee al’adherence disponible

• 3 niveaux de securite sont donnes en sortie de ces criteres(bon, moyen ou mauvais)

• Criteres trop qualitatifs

10/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Etat de l’art : Methodesd’evaluation des traces

IHSDM (Interactive Highway Safety Design Model) [FHWA, 2006]

• Basee sur des modeles empiriquesd’accidents

• Determine un niveau de securite et desactions correctives

• Fonctionne sous forme de modules(diagnostic, conception,...)

• Doit etre completee et validee par une methode basee surla physique

11/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


IHSDM (Interactive Highway Safety Design Model) [FHWA, 2006]

• Basee sur des modeles empiriquesd’accidents

• Determine un niveau de securite et desactions correctives

• Fonctionne sous forme de modules(diagnostic, conception,...)

• Doit etre completee et validee par une methode basee surla physique

11/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


MARVin (Model for Assessing Risks of Road Infrastructure) [Saleh, 2008]

• Basee sur une correlation entre lesparametres routiers et les accidents

• Base de donnees statistiques de 22500 km

• Peu fiable en cas de variation de conditions de chaussee

• Ne delivre pas de conseils sur les actions correctives

• Necessite une validation physique

12/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


MARVin (Model for Assessing Risks of Road Infrastructure) [Saleh, 2008]

• Basee sur une correlation entre lesparametres routiers et les accidents

• Base de donnees statistiques de 22500 km

• Peu fiable en cas de variation de conditions de chaussee

• Ne delivre pas de conseils sur les actions correctives

• Necessite une validation physique

12/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Alertinfra [Dupre, 1998]

• Basee sur une correlation entreles parametres routiers et lesaccidents et sur des diresd’experts

• Delivre des alertes sur lesparametres chaussees

• Exploite les mesures desparametres routiers realisees parVANI

• Faible resolution des resultats le long du trace etudie• Doit etre completee et validee par une methode basee sur

la physique13/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Alertinfra [Dupre, 1998]

• Basee sur une correlation entreles parametres routiers et lesaccidents et sur des diresd’experts

• Delivre des alertes sur lesparametres chaussees

• Exploite les mesures desparametres routiers realisees parVANI

• Faible resolution des resultats le long du trace etudie• Doit etre completee et validee par une methode basee sur

la physique13/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Etat de l’art : Synthese

Role de l’infrastructure

• Parametres peu pris en compte de maniere combinee

• Etudes de sensibilite non realisees

Methodes d’evaluation des traces

• Rarement basees sur des methodes physiques

• Peu de conseils donnes sur les actions correctives

14/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Etat de l’art : Synthese

Role de l’infrastructure

• Parametres peu pris en compte de maniere combinee

• Etudes de sensibilite non realisees

Methodes d’evaluation des traces

• Rarement basees sur des methodes physiques

• Peu de conseils donnes sur les actions correctives

14/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Introduction


2 Objectifs

3 Etat de l’art

4 Demarche

15/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Demarche de l’etude

Pour atteindre les deux objectifs

• Evaluer le role de l’infrastructure

• Developper une methode d’evaluation

Trois etapes sont identifiees

1. Developper un outil � basique �

• Base sur des criteres analytiques de perte de controle

• Qui prenne en compte les principaux parametres del’infrastructure

• Faire l’analyse de sensibilite de ces criteres aux parametresroutiers

16/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Pour atteindre les deux objectifs

• Evaluer le role de l’infrastructure

• Developper une methode d’evaluation

Trois etapes sont identifiees

1. Developper un outil � basique �

• Base sur des criteres analytiques de perte de controle

• Qui prenne en compte les principaux parametres del’infrastructure

• Faire l’analyse de sensibilite de ces criteres aux parametresroutiers

16/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


2. Developper un outil numerique

• Pour completer les criteres analytiques

• Pour etre plus representatif des differents vehicules etconducteurs

3. Valider ces deux outils experimentalement

• En realisant des essais sur piste (approche et perte decontrole)

17/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


2. Developper un outil numerique

• Pour completer les criteres analytiques

• Pour etre plus representatif des differents vehicules etconducteurs

3. Valider ces deux outils experimentalement

• En realisant des essais sur piste (approche et perte decontrole)

17/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Recherche effectuees

1 Criteres analytiques

2 Modelisationnumerique

3 Experiences

18/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Criteres analytiques : Principe

1. Calculer l’adherence mobilisee µmob

• avec un modele de vehicule (point et bicyclette), modelede pneumatique et un profil de vitesse (vitesse pratiqueeV85 = 102

1+ 346

R1,5c

) [Louah, 2007]

2. Calculer l’adherence mobilisable µ

• Avec l’adherence mesuree et la hauteur d’eau(µ = −0.081 ln heau + (CFT − 0, 05)) [Gothie, 2008]

3. Comparer µ a µmob : Critere C obtenu par C = µmob

µ

• Plus C est proche de 1 et plus le vehicule est proche de laperte de controle

19/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives




1+ 346

R1,5c

) [Louah, 2007]




µ


19/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives




1+ 346

R1,5c

) [Louah, 2007]




µ


19/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Criteres analytiques :Developpement

Critere point

• Issu de l’equilibre du modele point

C spoi =

√(V +pg)2+

(V 2Rc−θ(

g+ V 2Rp

))2

µ

∣∣∣∣θ V 2Rc

+g+ V 2Rp

∣∣∣∣

20/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere point


FxC s

poi =

√(V +pg)2+

(V 2Rc−θ(

g+ V 2Rp

))2

µ

∣∣∣∣θ V 2Rc

+g+ V 2Rp

∣∣∣∣

20/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere point


Fx FyC s

poi =

√(V +pg)2+

(V 2Rc−θ(

g+ V 2Rp

))2

µ

∣∣∣∣θ V 2Rc

+g+ V 2Rp

∣∣∣∣

20/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere point


Fx Fy

Fz

C spoi =

√(V +pg)2+

(V 2Rc−θ(

g+ V 2Rp

))2

µ

∣∣∣∣θ V 2Rc

+g+ V 2Rp

∣∣∣∣

20/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere point


Fx Fy

Fz

C spoi =

√(V +pg)2+

(V 2Rc−θ(

g+ V 2Rp

))2

µ

∣∣∣∣θ V 2Rc

+g+ V 2Rp

∣∣∣∣

• Prend en compte l’acceleration longitudinale

• Prend en compte la variation de pente

20/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere bicyclette

• Issu de l’equilibre du modele bicyclette (roue avant)

C sfbic =

√(r

(V− V 2

Rcβ+pg

))2+

(lrl

(Vβ+ V 2

Rc− V 2

Rpθ−θg

)+

Izz ψml

)2

µf

∣∣∣∣ lrl(

V 2Rcθ+ V 2

Rp+g

)+ H

l

(pg−V V 2

Rcβ

)∣∣∣∣

21/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere bicyclette


FxfC sf

bic =

√(r

(V− V 2

Rcβ+pg

))2+

(lrl

(Vβ+ V 2

Rc− V 2

Rpθ−θg

)+

Izz ψml

)2

µf

∣∣∣∣ lrl(

V 2Rcθ+ V 2

Rp+g

)+ H

l

(pg−V V 2

Rcβ

)∣∣∣∣

21/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere bicyclette


Fxf FyfC sf

bic =

√(r

(V− V 2

Rcβ+pg

))2+

(lrl

(Vβ+ V 2

Rc− V 2

Rpθ−θg

)+

Izz ψml

)2

µf

∣∣∣∣ lrl(

V 2Rcθ+ V 2

Rp+g

)+ H

l

(pg−V V 2

Rcβ

)∣∣∣∣

21/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere bicyclette


Fxf Fyf

Fzf

C sfbic =

√(r

(V− V 2

Rcβ+pg

))2+

(lrl

(Vβ+ V 2

Rc− V 2

Rpθ−θg

)+

Izz ψml

)2

µf

∣∣∣∣ lrl(

V 2Rcθ+ V 2

Rp+g

)+ H

l

(pg−V V 2

Rcβ

)∣∣∣∣

21/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Critere bicyclette


Fxf Fyf

Fzf

C sfbic =

√(r

(V− V 2

Rcβ+pg

))2+

(lrl

(Vβ+ V 2

Rc− V 2

Rpθ−θg

)+

Izz ψml

)2

µf

∣∣∣∣ lrl(

V 2Rcθ+ V 2

Rp+g

)+ H

l

(pg−V V 2

Rcβ

)∣∣∣∣

• Tient compte des parametres du vehicule

21/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Criteres analytiques : Etude desensibilite

Question

Comment identifier le role de l’infrastructure dans la perte decontrole ?

Etude de sensibilite

• Utilisation des coefficients de sensibilite normalises :

ai =∂C s

∂xi× xi

C s

• Pour differents parametres routiers

• Pour les deux criteres

22/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Question

Comment identifier le role de l’infrastructure dans la perte decontrole ?

Etude de sensibilite

• Utilisation des coefficients de sensibilite normalises :

ai =∂C s

∂xi× xi

C s

• Pour differents parametres routiers

• Pour les deux criteres

22/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Sensibilite a la pente du critere point

appoi =

∂C spoi

∂p ×p

C spoi

= p·g ·ax

a2xy

• Pente toujours nefaste ala securite

• Plus le rayon est grand etplus le critere est sensiblea la pente

• Capacite a representerl’effet combine desparametres

23/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Sensibilite a la pente du critere bicyclette

apbicf = p

(g ·r ·axf

a2xyf

+ g ·Hl ·azf

)apbicr = p

(g ·r ·axr

a2xyr

+ g ·Hl ·azr

)

• Dissymetrie roue avant arriere

• Roue arriere moins sensible

• Critere bicyclette retenu pour la suite de l’etude

24/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Criteres analytiques : Resultats

• Comparaison d’Alertinfraet du critere bicyclette

• Criteres moins binaires etplus precis pour localiserles defauts

• Sensibilite des criterespermet de connaıtre lescorrections a effectuer

Alertinfra

Secteur 1 Secteur 2 Secteur 3 Secteur 4 Secteur 5

Critere Bicyclette

Secteur 1 Secteur 2 Secteur 3 Secteur 4 Secteur 525/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Criteres analytiques : Synthese

• Methode permettant de diagnostiquer le niveau de securiteoffert par une infrastructure

• La sensibilite de ces criteres a permis de quantifier le roledes parametres routiers dans la perte de controle

• Methode pouvant etre completee par un outil numeriquepour mieux representer le conducteur

• Methode devant etre validee experimentalement

26/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives






26/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives






26/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives






26/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives




3 Experiences

27/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : Principe

Developpement d’un modele VIC, l’Algorithme du Ver deTerre (AVT)

• Optimisation par morceaux de la trajectoire X(s)

• Commandes optimisees : angle volant et acceleration

• Base sur un modele bicyclette et pneumatiques dePacejka [Pacejka, 2002]

Progres par rapport criteres

• Connaissance du chemin emprunte par le vehicule sur laroute

• Prise en compte du comportement du conducteur avec sontemps de reaction, son acceleration maximale supportee,sa distance de visibilite Dvis =

√8Rc(2 + la) [Setra, 2006]

28/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : Principe

Developpement d’un modele VIC, l’Algorithme du Ver deTerre (AVT)

• Optimisation par morceaux de la trajectoire X(s)

• Commandes optimisees : angle volant et acceleration

• Base sur un modele bicyclette et pneumatiques dePacejka [Pacejka, 2002]

Progres par rapport criteres

• Connaissance du chemin emprunte par le vehicule sur laroute

• Prise en compte du comportement du conducteur avec sontemps de reaction, son acceleration maximale supportee,sa distance de visibilite Dvis =

√8Rc(2 + la) [Setra, 2006]

28/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique :Developpement

Optimisation angle volant

Le principe de l’AVT est d’optimiser la trajectoire a partir dupoint d’origine sur la distance de visibilite puis de ne conserverque les points appartenant a la distance de reaction, soit :

∀s ∈ [s0; s0 + Dreac ], ∃X(s) | max

(s0+Dvis∑s=s0

f (X(s))

)

X(s) est calcule a partir de l’angle volant et de la vitesseAussi, on a :

f (X(s)) = (p(s) ∈ R0 & ay 6 acond & β(s) 6 βm)(s0+Dvis−s)3

Un algorithme genetique a ete utilise pour trouver une valeurproche du maximum de cette fonction

29/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Optimisation angle volant

Le principe de l’AVT est d’optimiser la trajectoire a partir dupoint d’origine sur la distance de visibilite puis de ne conserverque les points appartenant a la distance de reaction, soit :

∀s ∈ [s0; s0 + Dreac ], ∃X(s) | max

(s0+Dvis∑s=s0

f (X(s))

)

X(s) est calcule a partir de l’angle volant et de la vitesseAussi, on a :

f (X(s)) = (p(s) ∈ R0 & ay 6 acond & β(s) 6 βm)(s0+Dvis−s)3

Un algorithme genetique a ete utilise pour trouver une valeurproche du maximum de cette fonction

29/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Algorithme genetique

Generation

des αi,1(s)aleatoire

Modele

de vehicule

αi,j(s)

Evaluation par f

des Xi,j(s)

Xi,j(s)

Croisementdes αi,j(s)selon les ωi,j

ωi,j αi,j+1(s)

Parametres conducteur Parametres VIC

Parametres VICωi ,j =

f (Xi ,j(s))∑mk=1 f (Xk,j(s))

30/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Optimisation vitesse

• Recherche del’acceleration optimale surla distance de visibilite

• Optimisation pardichotomie

f

aaopt

Fonctionnement global

• Description dufonctionnement del’optimisation parmorceaux31/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Optimisation vitesse

• Recherche del’acceleration optimale surla distance de visibilite

• Optimisation pardichotomie

f

aaopt

Fonctionnement global

• Description dufonctionnement del’optimisation parmorceaux

R0 R0 R0

31/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : ResultatsResultats sur un rond-point nantais et sur une bretelle duperipherique :

0 20 40 60 80 100 120

0

20

40

60

80

X (m)

Y (

m)

0 50 100 150 200 25010

20

30

40

50

60

Distance (m)

Vite

sse

(km

/h)

32/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : Essais

Essais numeriques

• 10 000 essais ont ete realises avec 40 < R < 300,0, 1 < µ < 0, 9, −10% < θ et p < 10%

• Exemple R = 300 m, µ = 0, 9, p = 0, θ = 0

• Mesure de la vitesse maximale atteinte

−200 0 200 4000

100

200

300

400

500

600

Distance (m)

Dista

nce

(m)

250 300 350

40

60

80

100

120

140

Distance (m)

Dista

nce

(m)

0 200 400 600 800 1000 120060

80

100

120

140

160

180

200

220

Distance (m)

Vites

se(k

m/h)

33/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : Essais

Influence de la route

• Les parametresroutiers ont uneinfluence coupleesur l’AVT

• La pente optimalen’est pas la pentenulle

• Les tendancesobtenues (coupleeset isolees) sontcoherentes

−100

10

00.5

10

50

100

150

200

Pente (%)Adherence

Vites

se(k

m/h)

60

80

100

120

140

160

34/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Modelisation numerique : Synthese

Modelisation complete du systeme VIC

• Laisse le conducteur libre sur sa voie

• Permet de connaıtre la sollicitation du vehicule sur la route

• Permet de modeliser differents conducteurs et vehiculessur tous types de routes

• Doit etre validee experimentalement

35/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives




3 Experiences

36/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Experiences : Essais et moyensd’essai

Series d’essais realises :

• Approche de perte de controle (sur 3 rayons)

• Perte de controle (sur 4 adherences)

Materiel d’essai : Peugeot 406Mesure des efforts a la roue(kistler), hauteur d’eau(Aquasens), vitesse(Correvit),...

Materiel d’essai : PisteVirage de rayon 110 m,clothoıdes, systeme d’arrosage

37/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Series d’essais realises :

• Approche de perte de controle (sur 3 rayons)

• Perte de controle (sur 4 adherences)

Materiel d’essai : Peugeot 406

Mesure des efforts a la roue(kistler), hauteur d’eau(Aquasens), vitesse(Correvit),...

Materiel d’essai : PisteVirage de rayon 110 m,clothoıdes, systeme d’arrosage

37/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Series d’essais realises :• Approche de perte de controle (sur 3 rayons)• Perte de controle (sur 4 adherences)

Materiel d’essai : Peugeot 406

Mesure des efforts a la roue(kistler), hauteur d’eau(Aquasens), vitesse(Correvit),...

Materiel d’essai : Piste

Virage de rayon 110 m,clothoıdes, systeme d’arrosage

37/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Experiences : Principe

Approche de perte de controle

• Etude du caractere du vehicule par le gradient de sousvirage Ksv

• Ksv = gV 2

(δψV − l

)[Brossard, 2005]

• Si Ksv > 0, le vehicule est sous-vireur, et si Ksv < 0, levehicule est survireur

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Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Experiences : Resultats

Approche de perte de controle

• Calcul d’une vitessecaracteristique apartir du Ksv

Vcar =

√gl

Ksv

Vcar =

√gl

aV 2car + bVcar + c

Rayon (m) Vcar (m.s−1)

90 24, 06

110 24, 66

130 26, 85

55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 1050.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

Vitesse (km/h)

Ksv

(rad

)

R=90m secR=110m secR=130m secR=110m Mouille

39/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Approche de perte de controle : Comparaisons

• Comparaisons desvitesses limitescalculeesexperimentalement,avec le criterebicyclette et l’AVT

• Surestimation ducritere

40/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Experiences : Principe

Perte de controle

• Atteinte de la perte de controle

• Etude du comportement du vehicule avec la chassepneumatique tp

• tp = MzFy

[Mendoza, 1997]

• La chasse pneumatique permet d’analyser la perte decontrole

• Variable facile a mesurer experimentalement

41/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Perte de controle

• Decroissancebrutale de la chassepneumatique aumoment de la pertede controle

• Vitesse limitemesuree aumaximum de lachasse pneumatique

Adherence∗ Vitesse (km/h)

0,15 450,3 57

0,75 750,9 non determinee

∗ mesures SRT (Skid Resistance Tester)42/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Perte de controle

• Decroissancebrutale de la chassepneumatique aumoment de la pertede controle

• Vitesse limitemesuree aumaximum de lachasse pneumatique

Adherence∗ Vitesse (km/h)

0,15 450,3 57

0,75 750,9 non determinee

∗ mesures SRT (Skid Resistance Tester)42/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


Perte de controle : Comparaisons

• Resultats de l’AVTproche del’experimental

• Surestimation ducritere

43/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Experiences : Synthese

Ces experiences ont permis :

• De predire et d’atteindre la perte de controle

• De valider en partie la modelisation numerique et l’analysetheorique

• De mettre en avant l’effet de l’infrastructure sur lesvariables de la dynamique des vehicules

44/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Conclusions

1 Synthese

2 Conclusions

3 Perspectives

45/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Conclusions : Schema de synthese

1. Outils existants

Ergon

omie Vehicule

Infra

stru

ctureConducteur

Ergonomie : Temps de calcul et parametrage

46/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


1. Outils existants

2. Criteres

Ergon

omie Vehicule

Infra

stru

ctureConducteur

analytiques


46/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


1. Outils existants

2. Criteres

3. Outil

numerique

Ergon

omie Vehicule

Infra

stru

ctureConducteur

analytiques


46/ 48

Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives


1. Outils existants

2. Criteres

3. Outil

numerique

Experimental

Ergon

omie Vehicule

Infra

stru

ctureConducteur

analytiques


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Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Conclusions

Conclusions

• Plusieurs criteres analytiques ont ete ecrits et analysesexperimentalement

• L’etude analytique des criteres de perte de controle apermis de mettre en avant l’effet de l’infrastructure sur lecontrole du vehicule

• Un modele VIC, l’algorithme du ver de terre (AVT), a etedeveloppe et compare a plusieurs criteres

• Les premiers resultats permettent d’envisager de creer unemethode d’evaluation physique des traces

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Introduction

Contexte

Objectifs

Etat de l’art

Demarche


Criteresanalytiques


Experiences

Conclusions

Synthese

Conclusions

Perspectives

Perspectives

Perspectives

• Raffiner l’AVT avec un modele complet de vehicule et unemeilleure prise en compte du conducteur

• Realiser d’autres essais cibles pour la validation de l’AVT

• Developper un logiciel d’evaluation physique des tracesroutiers base sur l’AVT et sur les criteres

• Etendre l’ensemble de cette etude aux vehicules a 2 roues

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Science

Influence de l’infrastructure routière sur l’occurrence des pertes de contrôle de véhicules légers en virage : modélisation et validation sur site expérimental