Conception et mise en oeuvre de commandes distribuées temps réel
AUT209

Acquérir la maîtrise de méthodes et d'outils pour la conception et la mise en oeuvre d'applications temps réel en automatique.

Connaitre le contexte technologique des véhicules autonomes

Savoir modéliser la dynamique d'un véhicule autonome

Connaitre les bases du pilotage temps réel d'un véhicule autonome

Simuler un véhicule autonome

Avoir le niveau des UE "Introduction aux systèmes de commande temps réel et aux réseaux de terrain" (UE AUT107) et "Introduction aux réseaux informatiques et de terrain"
(UTC303).

Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels.
Savoir faire pour le développement en langage C ou sous Matlab d'applications de contrôle/commande.

1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule

1a: Prédire la trajectoire d'un véhicule automobile en analysant des équations qui régissent son déplacement afin d'identifier les paramètres permettant de la modifier, tels que l'accélération ou l'angle du volant

1b: Calculer les valeurs de paramètres tels que l'accélération ou l'angle du volant qui permettent à un véhicule automobile de suivre une trajectoire particulière

1c: Calculer une loi de commande permettant de réguler en temps réel les paramètres d'un véhicule automobile afin que sa trajectoire soit proche d'une trajectoire de référence

2 - Modélisation d'une chaine logicielle de pilotage temps réel de conduite autonome

2a: Identifier les différents éléments matériels distribués, par exemple les capteurs, nécessaires à l'utilisation de systèmes d'aide au conducteur ou à la conduite autonome

2a: Identifier les différents éléments d'une chaine logicielle multi tâche permettant à un véhicule automobile de suivre en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome

2b: Identifier les modifications à apporter à certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple le régulateur de vitesse, afin qu'un véhicule automobile suive en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome

3 - Simulation d'un véhicule autonome

3a: Programmer certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple celui responsable du suivi d'une trajectoire de référence, à l'aide d'un logiciel ou d'un langage informatique adapté tel que Matlab/Simulink ou Python afin d'implémenter un algorithme temps réel

3b: Programmer le comportement d'un véhicule automobile à l'aide de l'implémentation sur un logiciel adapté tel que Matlab/Simulink d'équations qui régissent son déplacement

3c: Visualiser le déplacement d'un véhicule automobile virtuel piloté par des algorithmes temps réel implémentés dans un environnement de simulation dédié, par exemple Carla

Modalités d'évaluation

Evaluation écrite sur table.

Travaux pratiques individuels : synthèse de lois de commande temps réel et implémentation par l'utilisation de logiciels de modélisation et de simulation tels que Matlab/Simulink

Critères d'évaluation:

1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule

a: Qualité de l'analyse: le candidat connait les principes physiques qui régissent le déplacement d'un véhicule automobile et les équations associées

b: Pertinence de la loi de commande proposée: le candidat connait une ou plusieurs méthodes de synthèse de loi de commande et détermine une loi de commande temps réel adaptée pour la régulation des paramètres agissants sur la dynamique d'un véhicule automobile

2 - Modélisation d'une chaine logicielle de conduite autonome

a: Qualité de l'analyse: le candidat identifie les éléments constitutifs d'une chaine logicielle multi tâche permettant le pilotage temps réel d'un véhicule autonome ainsi que les différentes informations transitant entre eux

3 - Simulation d'un véhicule autonome

a: Qualité du modèle numérique obtenu: le candidat connait les principes de la modélisation et utilise avec aisance un logiciel tel que Matlab/Simulink pour programmer un modèle représentatif de la dynamique du véhicule et modifier une chaine logicielle de conduite autonome

b: Qualité de la simulation obtenue: le candidat utilise un logiciel de simulation de conduite temps réel et l'interface avec une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome pour simuler le déplacement d'un véhicule autonome dans un environnement simulé

c: Qualité de l'analyse: le candidat analyse les résultats de simulation obtenus et propose des modifications à apporter au modèle afin d'obtenir un comportement spécifique