PICVA
Qcar: une Plateforme pour l''Identification et la Commande de Véhicules Autonomes
Département
-
Responsable scientifique
Hugues Garnier
Responsable technique
Service SAR
Localisation
Polytech
Description
La plateforme repose sur un véhicule autonome instrumenté à l'échelle réduite (QCar de chez Quanser) servant de banc d'essai pour le développement et la validation de méthodes d'identification et de commande de systèmes dynamiques.
Objectifs scientifiques
La conduite autonome de véhicules constitue aujourd'hui l'un des enjeux majeurs de la recherche en automatique, en perception et en intelligence embarquée, avec des retombées attendues en matière de sécurité, d'efficacité énergétique et de mobilité. Sa mise en œuvre repose sur des chaînes complètes de perception, de décision et de commande, qui supposent de disposer de modèles dynamiques fiables du véhicule pour concevoir et valider des lois de commande performantes.
L'identification de systèmes consiste à construire de tels modèles dynamiques à partir de données expérimentales d'entrée-sortie. Pour les systèmes cyberphysiques mobiles, la difficulté tient à la présence de non-linéarités (frottements, couplages, dynamiques de direction et de propulsion) et au besoin de modèles à la fois précis et physiquement interprétables, exploitables ensuite pour la commande. L'objectif scientifique est de développer et d'éprouver, sur un système réel et représentatif, des méthodes d'identification à temps continu de type boîte grise, privilégiant l'interprétabilité physique des paramètres plutôt que des approches purement boîte noire. La plateforme vise à valider expérimentalement la robustesse statistique de ces estimateurs, leur capacité à traiter des structures non linéaires, et leur extension aux systèmes multi-entrées/multi-sorties. Elle alimente également les travaux aval de commande basée modèle et d'apprentissage par renforcement guidé par modèle.
Financements
Qcar — Dept CID du CRAN — 18156 € TTC
Politique qualité
Non
Descriptif technique
La plateforme s'articule autour d'un véhicule autonome à l'échelle réduite (Quanser QCar) embarquant un calculateur de bord, un ensemble de capteurs (LiDAR, caméras, centrale inertielle, encodeurs odométriques) et des actionneurs de propulsion et de direction. L'instrumentation permet l'acquisition synchronisée de signaux d'excitation et leurs réponses. L'environnement logiciel (MATLAB/Simulink ou Python) prend en charge la génération de signaux d'excitation, l'acquisition, l'estimation paramétrique et la validation des modèles. Au-delà de l'identification, la plateforme permet d'implémenter et de comparer expérimentalement différentes stratégies de commande (commande basée modèle, commande prédictive, approches guidées par apprentissage), en exploitant directement les modèles de type boîte grise identifiés.
Brevets et valorisation
Non
Non
Type
Maquette