Commande des plateformes avancées de simulation de conduite

Un simulateur est un dispositif physique et/ou informatique dont l’objet est de reproduire le plus fidèlement possible le comportement entrée-sortie d’un système de référence (réel). Définir un simulateur de conduite revient donc à caractériser son système de référence. Au volant de son véhicule, le conducteur analyse en permanence des informations extraites de son environnement de conduite : scène visuelle, trajectoire, bruits, position du corps, etc. Chaque information est d’abord vécue comme une stimulation sensorielle au travers des organes perceptifs (yeux, oreilles, oreille interne, etc.). Ces organes transmettent ensuite ces stimulations au cerveau qui décide, enfin, des actions sur les pédales et le volant . Le système de référence que nous considérons associe aux actions du conducteur sur les pédales et le volant (entrées), la perception psychologique des changements de l’environnement de conduite (sorties). Alors que le simulateur de conduite est essentiellement une architecture matérielle, la simulation rend compte des phénomènes sensoriels. Ainsi dans les deux sections qui vont suivre, nous répondons aux questions suivantes :
1. De quels outils dispose-t-on aujourd’hui pour simuler l’environnement de conduite? Autrement dit, quels sont les excitateurs sensoriels ?
2. Comment perçoit-on ces excitations ? Ou : quels sont les récepteurs sensoriels ?

Composition d’un simulateur de conduite

De façon générale, les composants d’un simulateur de conduite se répartissent en deux groupes. Un premier groupe (“visible”) qui contient les composants avec lesquels le conducteur interagit et qui ont une influence directe sur son comportement. On y distingue :
– Le cockpit : un intérieur semblable sinon identique à celui d’une vraie voiture  incluant les commandes (volant, pédales,…).
– Le système visuel qui permet d’afficher les paysages de réalité virtuelle i.e. les scènes 3D, la route, le trafic routier,…
– La plateforme (ou le mécanisme de mouvement)  qui donne au cockpit son mouvement dans l’espace. La plateforme de type Gough-Stewart  est le mécanisme le plus utilisé dans le domaine de la simulation.
– Le système sonore qui reproduit l’environnement sonore de la conduite : bruit du moteur, klaxons, crash, vent, grincement des roues,… Le deuxième groupe (“caché”) englobe tous les composants absents de l’environnement de conduite réel. Ce sont :
– Le modèle dynamique du véhicule : il permet de calculer la réponse du véhicule suite à l’action du conducteur sur les commandes. Le comportement désiré du véhicule est ensuite traduit par le simulateur grâce aux quatre systèmes précédents. La qualité du modèle est un facteur déterminant du bon fonctionnement du simulateur.
– Les unités de calculs et de contrôles : ces unités englobent les algorithmes et les calculateurs.
– Les appareils de mesure : il s’agit des différents capteurs utilisés pour les expériences de conduite. Par exemple pour mesurer la concentration, on utilise des capteurs au niveau des yeux. Les indicateurs de l’émotion sont calculés à partir de capteurs du rythme respiratoire, de la tension artérielle, du réflexe psychogalvanique,… Pour réaliser une bonne immersion du conducteur dans le monde virtuel de la simulation, les composants du deuxième groupe devront alimenter le groupe visible en informations et commandes adéquates (qui permettent de rendre fidèlement les sensations de conduite). Ceci nécessite la compréhension du mécanisme de perception.

La perception de conduite

Selon [Koekebakker, 2001] et [AGARD, 1980], la liste des principaux organes impliqués dans la détection de mouvement propre sont :
– Les yeux Ils induisent une illusion de mouvement propre du conducteur par le phénomène de vection. La vection est typiquement la réaction qu’un sujet perçoit dans une gare ferroviaire lorsque dans un train arrêté, il observe un autre train qui amorce son mouvement. Dans cette situation, le sujet perçoit l’opposé de la réalité, c’est-à-dire, le mouvement de son propre train et l’arrêt de l’autre. La vection est caractérisée, entre autres, par un temps de latence qui varie fortement selon le sujet, la vitesse des objets et leur densité sur l’écran de réalité virtuelle, etc. Il y a deux types de vection : linéaire et circulaire qui correspondent aux types de mouvements des objets sur l’écran. Le temps de latence de la vection linéaire (1 à 3s) est inférieur au second (5 à 11s). Notons par ailleurs qu’un mouvement du corps confirmant la stimulation visuelle permet de réduire considérablement cette latence. Par ailleurs, on sait que la stimulation visuelle met en jeu d’une part la stimulation centrale (caractérisée par une grande acuité visuelle statique dans la zone fovéale) et d’autre part, la stimulation périphérique (qui correspond à la zone périphérique de la rétine et qui est caractérisée par une grande sensibilité au mouvement). L’étude de [Telban et Cardullo, 2001] montre l’importance de la stimulation périphérique par rapport à la stimulation centrale pour la vection et donc pour la simulation de conduite.
– L’organe vestibulaire Localisé dans l’oreille interne, cet appareil biologique est le capteur de mouvement tridimensionnel (ou capteur inertiel). Il est composé de deux parties : les canaux semi-circulaires et les otolithes. Les premiers jouent le rôle d’un gyroscope qui permet de mesurer les mouvements angulaires. Les seconds mesurent les forces inertielles et la gravité. Ces deux composants sont caractérisés par des seuils de détection en dessous desquels, les mouvement sont imperceptibles. Ce sont typiquement des seuils de (5cms−2 ) et (0.3◦s−2 ) pour les otolithes et les canaux semi-circulaires (respectivement). Notons que ces seuils sont mesurés expérimentalement en l’absence d’une stimulation visuelle. Il existe dans la littérature plusieurs modèles linéaires pour ces organes (décrits dans le chapitre Perception de Mouvement).
– Les organes proprioceptifs et kinesthésiques Ils fournissent des informations posturales en mesurant les positions relatives des différentes parties du corps, et en détectant les points de contact entre ces dernières et l’environnement extérieur (sol, mur, chaise, etc.).
– Les capteurs tactiles ou somatosensoriels Ils permettent de mesurer des changements de forces appliquées au corps. Notons qu’ils sont sensibles aux hautes fréquences (en particulier les bouts de doigts).

La restitution inertielle

Cette thèse concerne spécifiquement le couple excitateur/récepteur formé du mécanisme de mouvement et de l’organe vestibulaire. Notre but est l’élaboration d’un algorithme de commande des mouvements de la plateforme pour lesquels les réponses subjectives (réponses du systèmes vestibulaires) sont conformes aux attentes du conducteur. Contrairement aux problèmes classiques de contrôle de robot, il s’agit dans notre cas, d’un problème original, plus complexe, de restitution des sensations de mouvement. Les systèmes de mouvements considérés sont ceux basés sur une architecture parallèle de type Gough-Stewart .  Il est constitué d’un organe mobile (communément appelé plateforme) porté par 6 jambes extensibles. Chaque jambe est connectée à la plateforme par une liaison sphérique et à la base fixe par une liaison universelle (ou sphérique). Ce robot est actionné au niveau des vérins électro-hydrauliques. Le cockpit de simulation (ou le dôme pour certains simulateurs) est posé sur la plateforme. Dans certains simulateurs la base est portée un système de rails X-Y pour augmenter l’enveloppe de mouvements . Le problème que nous nous posons est celui de la restitution inertielle dans les simulateurs de conduite .

Les difficultés de la restitution inertielle

La restitution inertielle est un problème complexe, pour plusieurs raisons :

1. Mouvement limité de la plateforme de simulation Indépendamment de la structure mécanique du système de mouvement, l’enveloppe des mouvements réalisables par un simulateur de conduite, est considérablement moindre que celle d’un vrai véhicule. Il est en général impossible, dans un simulateur, de reproduire à l’identique les excitations sensorielles que reçoit le récepteur vestibulaire lors d’une conduite sur route. Afin de pouvoir générer des excitations sensorielles, truquées certes, mais dont les inteprétations subjectives sont analogues à celles perçues dans la réalité, il est indispensable de comprendre le fonctionnement du mécanisme de perception.

2. Connaissance imparfaite et limitée de la perception humaine Malheureusement les connaissances actuelles dans le domaine de perception sont trop limitées pour remplir les exigences du point précédent. Si en robotique, les notions de trajectoires, d’espace des tâches, etc. sont bien définies et permettent de formaliser le problème de contrôle, dans la simulation de conduite, ces notions sont à redéfinir. En effet, que signifie “reproduire des sensations” ? Comment décrire mathématiquent la notion de sensation ? Comment valider cette modélisation ?

3. Difficultés liées à l’architecture parallèle du robot L’architecture parallèle du robot de simulation introduit trois difficultés supplémentaires .

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Table des matières

1 Introduction
1.1 Composition d’un simulateur de conduite
1.2 La perception de conduite
1.3 La restitution inertielle
1.3.1 Le contrôle des simulateurs de conduite
1.3.2 Les difficultés de la restitution inertielle
1.3.3 Discussions et contributions
2 Cadre général de la simulation de conduite
2.1 Avantages et applications des simulateurs de conduite
2.1.1 L’étude et l’amélioration de la sûreté
2.1.2 La recherche
2.1.3 L’aide à la conception
2.1.4 L’apprentissage
2.2 Classification des simulateurs de conduite
2.3 Problématiques liés à la mise en oeuvre d’un simulateur
2.4 Validation de la simulation
2.4.1 Méthodes qualitatives
2.4.2 Méthodes quantitatives
2.5 Historique : de la simulation de vol à la simulation de conduite
2.5.1 La simulation de vol
2.5.2 La simulation de conduite
2.6 Simuler la conduite versus simuler le vol
2.7 Conclusion
3 La perception de mouvement propre
3.1 Le système vestibulaire
3.1.1 Les organes otolithiques : utricule et saccule
3.1.1.1 Description anatomique et physiologique
3.1.1.2 Spécificités des organes otolithiques
3.1.1.3 Modélisation mathématique
3.1.2 Les canaux semi-circulaires
3.1.2.1 Spécifités des canaux semi-circulaires
3.1.2.2 Modélisation mathématique
3.2 Les yeux
3.3 Modèles d’interaction visio-vestibulaire
3.3.1 Motivations
3.3.2 Modèle fusionnel de [Van der Steen, 1998]
3.3.2.1 Contribution vestibulaire au mouvement propre
3.3.2.2 Contribution visuelle au mouvement propre
3.3.2.3 Sensation visio-vestibulaire
3.3.3 Modèle conflictuel de [Telban et Cardullo, 2001]
3.3.4 Modèle conflictuel de [Zacharias et Young, 1981]
3.4 Conclusion
4 Modélisation du mécanisme de mouvement dans les simulateurs de conduite
4.1 Introduction aux robots parallèles
4.1.1 Les robots parallèles versus les robots séries
4.1.2 Nomenclature et type d’articulations
4.2 Architecture d’un robot de type Gough-Stewart
4.3 Étude géométrique de l’hexapode
4.3.1 Notations
4.3.2 Préliminaires
4.3.3 Modèle Géométrique Inverse (MGI)
4.3.4 Représentation algébrique du vecteur de Plücker
4.3.5 Singularités
4.3.6 Modèle Géométrique Direct (MGD)
4.3.7 Espace de travail
4.4 Modélisation dynamique des robots parallèles
4.4.1 Principe général de la méthode d’Euler Lagrange
4.4.2 Propriétés du modèle dynamique
4.4.3 Définition complète du modèle dynamique
4.4.4 Linéarité de la méthode de Lagrange
4.4.5 Application aux simulateurs de conduite
4.4.5.1 Hypothèses générales de modélisation
4.4.5.2 Les différents modèles des simulateurs de conduite
4.5 Modélisation dynamique de la plate-forme de Gough-Stewart (base fixe)
4.5.1 Lagrangien de la plate-forme mobile
4.5.2 Lagrangien d’une jambe : représentation ponctuelle
4.5.3 Lagrangien d’une jambe : représentation élaborée
4.5.4 Synthèse des modèles du robot parallèle
4.6 Modélisation dynamique d’un simulateur à base mobile sur rails XY
4.6.1 Lagrangien du système de translation
4.6.2 Lagrangien de la plate-forme mobile
4.6.3 Lagrangien d’une jambe : représentation ponctuelle
4.6.4 Lagrangien d’une jambe : représentation élaborée
4.6.5 Synthèse des modèles avec rails XY
4.7 Modélisation dynamique du simulateur Nads
4.7.1 Lagrangien du dôme
4.7.2 Modèle général
5 Conclusion

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