Run-off-road risk and proposition of a driver assistance system

La sortie de route est l’une des causes principales des accidents. En dehors de l’inattention du conducteur, elle est principalement due à une vitesse inadaptée, que ce soit par rapport aux limites légales de vitesses ou à l’environnement. Or les systèmes visant à alerter le conducteur de dépassements de la limite ou à le contraindre à une certaine vitesse existent et ont un impact positif sur les accidents. Cependant, ils n’ont pas encore atteints la maturité de systèmes d’assistance agissant en fonction de toutes les conditions de conduite. Cette thèse a pour objet d’étudier le risque intégré de sortie de route et donc de développer un système d’alerte à des vitesses excessives qui permet de déterminer la vitesse limite en fonction de toutes les conditions extérieures (environnement, infrastructure), du comportement du conducteur et de la dynamique du véhicule. Pour atteindre cet objectif, nous proposons de définir les différents facteurs de l’infrastructure, de l’environnement, du véhicule et du conducteur, limitant la vitesse. Certains de ces facteurs sont mesurables, les autres seront estimés par des observateurs. Ainsi, nous établirons des relations entre ces facteurs et la vitesse du véhicule en se basant sur des modèles mathématiques. Ces modèles nous permettront de définir des facteurs d’ajustement d’une vitesse de référence. La vitesse ajustée pourra ensuite être utilisée soit pour alerter le conducteur dans un système d’assistance, soit pour évaluer les limites existantes. Un modèle de véhicule étant nécessaire à la synthèse des observateurs et à la qualification de la dynamique véhicule, nous avons opté pour le modèle à quatre roues. Le filtre de Kalman étendu a été utilisé comme technique d’estimation. Pour le développement théorique du système d’alerte, nous utilisons le profil de la SAVV comme vitesse de référence après quelques améliorations. Ensuite, plusieurs modèles mathématiques sont utilisés pour lier la vitesse aux autres facteurs influents. Le système développé a été implanté sous SimuLink/MatLab et nous avons pu présenter quelques scenarios pratiques. Enfin, des expérimentations en temps réel sur un véhicule prototype du LIVIC ont permis de valider les résultats des simulations.Run-off-road risk is one of the main accidents type. Apart from the driver inattention, it is mainly due to an unsuitable speed, whether to the legal speeds limits or the environment. However systems aiming to alert the driver of exceeding the limit or to force him to maintain a certain speed exist and have a positive impact on the accidents. However, they did not reach yet the maturity of assistance systems acting according to all the driving conditions. The objective of this thesis is to study the run-off-road risk and thus to develop an alert system for excessive speeds which is able to determine the speed limit according to all the external conditions (environment, infrastructure), the driver behavior and the vehicle dynamics. To achieve this goal, we propose to define the various factors of the infrastructure, the environment, the vehicle and the driver, limiting speed. Some of these factors are measurable; the others will be estimated by observers. Thus, we will establish relations between these factors and the vehicle speed based on mathematical models. These models will serve to define adjustment factors of a reference speed. Adjusted speed could then be used either to alert the driver in an assistance system, or to evaluate the existing limits. A vehicle model being necessary for the observer’s synthesis and the qualification of vehicle dynamics, we chose the four wheels vehicle model. The Extended Kalman filter was used as an estimation technique. For the theoretical development of the alert system, we use the SAVV speed profile as a reference speed after some improvements. Then, several mathematical models are used to bind speed to the other influential factors. The developed system was established under SimuLink/MatLab and we could present some practical scenarios. In addition, real-time experimentations on a LIVIC prototype vehicle are made and allowed to validate the simulations results