UPThèses

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.

Les Systèmes Multi-Agents (SMA) ont gagné en popularité en raison de leur vaste gamme d'applications. Les SMA sont utilisés pour atteindre des objectifs complexes qui ne pourraient être atteints par un seul agent. La communication et l'échange d'informations entre les agents d'un SMA sont essentiels pour contrôler son comportement coopératif. Les agents partagent leurs informations avec leurs voisins pour atteindre un objectif commun, ils n'ont donc pas besoin d'unité centrale de surveillance. Cependant, la communication entre les agents est soumise à diverses contraintes pratiques. Ces contraintes incluent des périodes d'échantillonnage irrégulières et asynchrones et la disponibilité d'états partiels uniquement. Ces contraintes posent des défis théoriques et pratiques importants. Dans cette thèse, nous étudions deux problèmes fondamentaux liés au contrôle coopératif distribué, à savoir le consensus et le contrôle de formation pour un SMA à double intégrateur sous ces contraintes. On considère que chaque agent du réseau ne peut mesurer et transmettre son état de position qu'à des instants d'échantillonnage non uniformes et asynchrones. De plus, la vitesse et l'accélération ne sont pas disponibles. Dans un premier temps, nous étudions le problème du contrôle distribué du suivi de consensus. Un algorithme de suivi de leader basé sur l'observateur à temps discret continu est proposé. L'observateur estime la position et la vitesse de l'agent et de son voisin en temps continu à partir des données de position échantillonnées disponibles. Ces états estimés sont ensuite utilisés pour le calcul de l'entrée de commande. Les scénarios de topologie fixe et de topologie commutée sont discutés. Deuxièmement, un protocole de suivi de formation distribué basé sur le consensus est conçu pour réaliser des modèles de formation fixes et variant dans le temps. Le problème d'évitement de collision est également étudié dans cette thèse. Un mécanisme d'évitement de collision basé sur la fonction de potentiel artificiel (APF) est incorporé à l'algorithme de suivi de formation pour empêcher les collisions entre les agents tout en convergeant vers la position souhaitée. Enfin, les algorithmes proposés sont appliqués sur un réseau multi-robots, composé de robots à entraînement différentiel utilisant Robot Operating System (ROS). Un nouveau schéma est proposé pour faire face aux contraintes non holonomiques du robot. L'efficacité des algorithmes sont démontrées à la fois par des résultats de simulation et des expérimentations.

L’impédance d’un accumulateur électrochimique est principalement caractérisée par trois phénomènes : la conduction électronique, le transfert de charge et la diffusion ionique. La modélisation de ces phénomènes fait intervenir des fonctions de transfert non rationnelles et non directement simulables dans le domaine temporel. Leur approximation par des modèles fractionnaires (ou modèles d’ordre non entier) devient alors judicieuse pour estimer les caractéristiques de l’impédance à partir non seulement de mesures fréquentielles (spectroscopie), mais aussi de mesures temporelles (chronopotentiométrie). La chronopotentiométrie permet en effet de s’affranchir des contraintes de la spectroscopie pour laquelle les mesures nécessitent un équipement plus complexe et des durées d’acquisition plus longues, en particulier aux basses fréquences. Des stratégies d’identification de ces modèles ont été développées et appliquées expérimentalement sur une cellule électrochimique de type Ferri ferrocyanure ainsi que sur des accumulateurs Lithium-ion et Nickel Métal-Hydrure. Les essais de caractérisation de ces éléments sont effectués à différents états de charge et les résultats obtenus montrent l’intérêt et la pertinence de la méthodologie utilisée.