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Dairay Thibault

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  • Tire friction potential estimation combining Kalman filtering and Monte-Carlo Markov Chain Model Learning    - Mussot Vincent  -  02 mars 2022

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    Le potentiel d’adhérence d’un pneu est la grandeur caractérisant la quantité d’adhérence restante à un pneu avant que celui-ci ne se mette à patiner sur la route. La connaissance de cette grandeur lors d’un trajet pourrait se révéler particulièrement avantageuse, notamment pour le développement des véhicules autonomes et également pour améliorer sensiblement les performances des systèmes d’aide à la conduite. Malheureusement, lors d’une manœuvre standard, les efforts longitudinaux générés par le pneu restent faibles par rapport à la charge subie par celui-ci. En conséquence, le potentiel d’adhérence est particulièrement difficile à estimer. Ainsi, l’objectif de ces travaux est de mettre en œuvre une méthode permettant d’estimer le potentiel d’adhérence lors d’une manœuvre standard en utilisant uniquement les capteurs équipant les véhicules de série. La méthode mise en œuvre se scinde en deux grandes étapes. Tout d’abord, une méthode de type Monte-Carlo adaptative utilisant des points de friction est mise en œuvre afin de déterminer le potentiel d’adhérence. Dans cette première grande partie, les points de friction utilisés sont des mesures provenant de simulations ou d’essais effectués avec des machines de test sur des pneus standards. Cependant, dans le cas pratique où les seules mesures accessibles sont celles fournies par les capteurs présents sur les véhicules de série, ces mesures de points de friction ne sont pas accessibles. Ainsi, dans une seconde grande étape, un filtre de Kalman étendu est utilisé afin d’obtenir des estimations des points de friction en ne se servant que des signaux fournis par les capteurs présents sur les véhicules de série. Cette étape est validée sur des données de simulation représentatives d’une manœuvre en ligne droite.

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