Estimation Temps Réel des Etats Dynamiques d'un Véhicule Automobile
Le problème posé dans cette thèse est de déterminer l'instrumentation permettant à un algorithme de filtrage d'estimer en temps réel, les états dynamiques d'un véhicule automobile. Ces états correspondent aux vitesses verticales de chaque coin du véhicule, des roues ainsi que les vite...
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Université Paris Sud - Paris XI
2009
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[SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic Dynamique véhicule Modélisation Estimation Kalman Non-linéaire Capteurs Amortisseurs pilotés |
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[SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic Dynamique véhicule Modélisation Estimation Kalman Non-linéaire Capteurs Amortisseurs pilotés Plancke, Sébastien Estimation Temps Réel des Etats Dynamiques d'un Véhicule Automobile |
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Le problème posé dans cette thèse est de déterminer l'instrumentation permettant à un algorithme de filtrage d'estimer en temps réel, les états dynamiques d'un véhicule automobile. Ces états correspondent aux vitesses verticales de chaque coin du véhicule, des roues ainsi que les vitesses et déplacements relatifs du véhicule par rapport aux roues et des roues par rapport au sol. Ces états sont ensuite exploités par des systèmes de suspensions pilotées. Dans une première partie, il a été nécessaire de modéliser le véhicule à l'aide des équations de la mécanique en tenant compte de toutes les situations du véhicule. Dans cette partie, des simplifications ont été réalisées pour permettre l'exploitation des algorithmes par des calculateurs peu coûteux, adaptés économiquement à l'industrie automobile. Enfin, nous avons recalé les paramètres du modèle sur un véhicule prototype en exploitant des données expérimentales. Dans une seconde partie, nous avons réalisé des algorithmes de filtrage basés sur trois configurations de capteurs. Un premier faisant intervenir uniquement les capteurs de déplacement relatif des suspensions. Un second intégrant en plus des capteurs précédents, un accéléromètre positionné sur chaque coin du véhicule. Un troisième utilisant cette fois des accéléromètres positionnés sur chacune des roues. Cette étude nous à amené à exprimer différemment les variables du modèle et décomposer le modèle véhicule en quatre sous-systèmes, un par coin, en y associant pour chacun d'entre eux un algorithme d'estimation propre. Enfin, nous avons testé chaque algorithme en simulation à partir de mesures effectuées sur véhicule. Cette étape nous a permis de quantifier les performances de chaque configuration. Les résultats ont montré que la configuration 3 avec accéléromètres sur les roues est la solution la plus performante en vue d'une application par des systèmes de suspensions contrôlées. L'intérêt de ce travail réside essentiellement dans le fait qu'il est possible de réaliser en temps réel, un filtre de Kalman étendu en exploitant les calculateurs disponibles. Par ailleurs ce filtre montre également qu'il est préférable de privilégier des accéléromètres positionnés sur chacune des roues plutôt que sur chaque coin du véhicule. |
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