[PDF] Perception visuelle de lespace égocentré: Contribution différenciée

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Tm#HB+b Qm T`BpûbX

1biBKiBQM /2 H /Bbi`+iBQM 7QM/û2 bm` mM KQ/H2

/vMKB[m2 /2 +QM/m+i2m`, T`BM+BT2b 2i H;Q`Bi?K2b hQ +Bi2 i?Bb p2`bBQM, #HKpB K2vQ2X 1biBKiBQM /2 H /Bbi`+iBQM 7QM/û2 bm` mM KQ/H2 /vMKB[m2 /2 +QM/m+i2m`, kyRe1JLykdRX i2H@yRjN8k3k Estimation de la distraction fondée sur un modèle dynamique de conducteur : principes et algorithmes

Titre de la thèse :

Estimation de la distraction fondée sur un modèle dynamique de conducteur : principes et algorithmes

Titre de la thèse :

Estimation de la distraction fondée sur un modèle dynamique de conducteur : principes et algorithmes

Mémoire présenté en vue

Grade de Docteur de

École doctorale : STIM

Discipline : Automatique

Spécialité : Informatique, Automatique, Electronique et Génie Electrique

Unité de recherche : IRCCyN, UMR 6597

Soutenue le 06-10-2016

Thèse N° : 2016 EMNA 0271

grade de Docteur de

École doctorale : STIM

Discipline : Automatique

Spécialité : Informatique, Automatique, Electronique et Génie Electrique

Unité de recherche : Commande, PsyCoTec, ADTSI

Soutenue le (9)

Thèse N° : (10)

Ablamvi AMEYOE

Ablamvi

Ameyoe

JURY Président : Thierry POINOT, Professeur, ENSIP-Université de Poitiers Rapporteurs : Jean-Christophe POPIEUL, Professeur, Université de Valenciennes Sébastien GLASER, Professeur, IFSTTAR, Versailles Examinateur : Cédric JOIN, Maître de Conférences, Université de Lorraine Directeur de Thèse : Philippe CHEVREL, Professeur, Ecole des Mines de Nantes Co-encadrant de Thèse : Franck MARS, Chargé de recherche CNRS, IRCCyN

Co-encadrant de Thèse : Eric Le CARPENTIER, Maître de Conférences, Ecole Centrale de Nantes

Encadrant industriel : Hervé ILLY, Ingénieur de recherche, Direction de la recherche Renault Laboratoire : Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes (IRCCyN)

DEDICACE

A " Ma Co-équipière et future épouse »,

PRXP HQ UHPHUŃLMQP -(+29$+ GH PM SUpVHQŃH GMQV PM YLH ÓH PH GpGLH ŃHPPH POqVH HP P·H[SULPH PM JUMPLPXGH

en réponse à ton soutien infaillible. A

" 0M PMPMQ PHV IUqUHV HP V±XUV TXL UpVLGent au Togo (Lomé-Zanguera/Zangueville, Lomé-Agoè

et Afagnagan), en France (Valenciennes) et aux Etats Unis (Atlanta-Georgia) » et " tous mes neveux et nièces », Ó·H[SULPH LŃL PM UHŃRQQMLVVMQŃH SRXU YRV HQŃRXUMJHPHQPVB A

" Mes amis qui résident en France (Valenciennes, Guyancourt/Montigny et Voisins le Bretonneux, Nantes),

au Canada (Québec), au Togo (Lomé- Agoè) et au Maroc »,

vous trouvez ici mes remerciements pour les moments que nous avions partagés ensemble, que ce soit sur le

plan spirituel ou profane.

REMERCIEMENTS

dirigé et assuré la q

Aux membres

Je tiens à remercier, Monsieur Jean

Valenciennes et Monsieur Sébastien GLASER, Professeur, IFSTTAR mon jury de thèse. ir

A mes collègues et amis

Je remercie, Robert Boisliveau, I -

Mines de Nantes pour leur support technique.

Renault à Technocentre.

RESUME

Estimation de la distraction fondée sur un modèle dynamique de conducteur

de la distraction dans le contexte industriel et à faible coût conduit à privilégier des indicateurs reposant sur

rendant perceptives motrices et successivement modèle Approche 1 - La distraction est modélisée comme une perturbation additiv constitue dans ce cadre le distrac

Approche -

obtenus

Approche 3 .

état de distraction

expérimentales collectées pendant une campagne de test impliquant 35 con. Les conditions de test alternaient des phases de conduite normale et

Mots: modèle cybernétique du conducteur, identification, distraction, filtres de Kalman, observateur,

ABSTRACT

Estimation of distraction based on a dynamic model of driver: principles and algorith of distraction in the industrial context and at low visual motor

Approach 1

Approach 2

Approach 3

test campaign conducted on a fixed, involving

35 drivers.

Key: cybernetic

Table de

Table des matières

Notations

Chapitre 1

1.1. Contexte

1.2. Réalisations

1.3. Plan du mémoire

1.4. Liste des publications

Chapitre 2

contributions de la thèse

2.1. Conduite en état de distraction : études et systèmes exista

2.2. Objectifs et moyens

2.3. Les contributions de la thèse

Chapitre 3

3.1. Introduction

3.2. Campagne de test sur simulateur de conduite

Chapitre 4

4.1. Introduction

4.2.

4.3. Identification par paquet versus identification récursive

4.4. Identification par paquet des paramètres du modèle cybernétique du conducteur

4.5. Identification récursive des paramètres du modèle cybernét

4.6. Prédiction et estimation du couple conducteur

4.7. Conclusion

Chapitre 5

5.1. Introduction

5.2. Modélisation de la distraction comme défaut multiplicatif

5.3. Procédure et méthodologie

5.4. Résultats expérimenta

5.5. Analyse par type de distraction

5.6. Conclusion

Ch

6.1. Introduction

6.2 du couple conducteur

6.5. Synthèse des paramètres de ré

6.6. Conclusion

Chapitre 7

modèle cybernétique

7.1. Introduction

7.2. Modélisation de la distraction comme un défaut additif en entrée

alman versus

7.6. Algo

7.7. Conclusion

Chapitre 8

8.1. Conclusions

8.2. Perspectives

Notation

1. Notation véhicule et du positionnement du véhicule par rapport à la route

ݒ Vitesse longitudinale du véhicule

Ž୰ Empattement arrière

Ɋ Adhérence

୰ Coefficient de raideur des pneus arrière

Ʉ୲ Largeur de contact pneu-sol

2• Rapport de réduction de la direction

Ž୮ Distance de visé

ݎ Vitesse de lacet

ݕ௅ Ecart latéral par rapport au centre de la voie, mesuré à une distance

Ž୮ en avant du véhicule

2. Notations modèle conducteur

Kp

Kc Gain de compensation visuelle

TI Constante de temps de la compensation

ɒ୮ Retard de traitement visuel

Kr Gain interne de la raideur de direction

Kt

Tn Constante de temps neuromusculaire

Ʌ Vecteur des paramètres variant du modèle ȫ Vecteur des paramètres variant/invariant du modèle ߙ Motoneurones ߙ ߛ Motoneurones ߛ

Notation i

T Pas de temps (T=50ms)

L2 Norme L2

fit Taux de ressemblance x (en continu) xa (en continu) n Ordre du système

In Matrice identité de dimension n

v Bruit de mesure w

Ra Matrice de variance des bruits de mesure

Qa Pa xa

4. Notations t

F Valeur de décision - résultat de test ANOVA p Probabilit

Notations algorithm

TC TL

Chapitre 1

Sommaire

1.1. Contexte

1.2. Contributions

1.3. Plan du mémoire

1.4. Liste des publications

Bibliographie

Table des acronymes

ADAS Advance Driving Assistance Systems

INPI Institut National de la Propriété Industrielle CIFRE Conventions Industrielles de Formation par la REcherche IRCCyN Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de

Nantes

PEM Prediction Error Method

UKF Unscented Kalman Filter

GTAA Groupe de Travail en Automatique et Automobile

Contexte

La distraction au volant constitue une des principales causes des accidents de [3] permettra de proposer des algorithmes de détection dis

générée par une activité de résolution de problème, une discussion avec un passager ou un

une diminution contre ré de tâ distraction [7] qui tirent profit des es capteurs quotesdbs_dbs46.pdfusesText_46

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