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Abstrait

Régulateur de vitesse adaptatif à basse vitesse basé sur un modèle prédictif pour les véhicules autonomes

Orhan Alankus, Elif Toy Aziziaghdam, Kaan Cakin

L'Union européenne a confirmé l'objectif de la « Vision Zéro » en juin 2019, visant à atteindre zéro décès ni blessure grave d'ici 2050. Cet objectif ne peut être atteint que grâce à des véhicules connectés et autonomes intégrés dans des systèmes de transport intelligent et un système de mobilité durable. Cela nécessite un processus de développement rentable, rapide et efficace pour les fonctions avancées des véhicules connectés et autonomes. Dans cet article, une méthodologie pour développer le régulateur de vitesse adaptatif (ACC) à basse vitesse, qui est l'une des fonctions les plus importantes d'un véhicule autonome, est expliquée. Le suivi des véhicules à basse vitesse est un problème en particulier pour les véhicules conventionnels présentant des niveaux élevés de non-linéarités dans le système de transmission. Dans le cadre d'un projet de collaboration université-industrie « Développement d'autobus autonomes SAE niveau 3 », un modèle d'usine discret flexible et réaliste comprenant un modèle longitudinal de véhicule et de groupe motopropulseur a été développé et un ACC discret à basse vitesse est conçu. Le modèle d'usine vise à effectuer des tests logiciels détaillés et réalistes de fonctionnalités autonomes, qui s'interfacent avec les contrôleurs du véhicule. Le modèle longitudinal multiparamétrique autocorrigé OKAN_UTAS est intégré. Pour la modélisation du moteur via un dynamomètre à arbre, la carte 3D du moteur est reproduite. Les caractéristiques de transmission ont été préparées grâce aux essais routiers. Afin d'accroître la fiabilité des fonctions développées, des simulations Software in the Loop (SIL) et Model in the Loop (MIL) ont été effectuées avant les essais routiers des véhicules. Finalement, le code C avec la norme MISRA C de l'ACC est généré et intégré dans une plateforme en temps réel. Le modèle d'usine, la conception de l'ACC et les résultats des tests Model in the Loop sont présentés.