Thèse de Zine El Abidine Kherroubi


Sujet :
Nouvelle stratégie de prise de décision débarquée pour les véhicules connectés et autonomes (Cas d'utilisation: insertion sur autoroute)

Résumé :

L'insertion sur autoroute est un défi pour réaliser une conduite entièrement automatisée (Niveau 4 de conduite autonome). La combinaison des technologies de communication et de conduite autonome, qui sous-tend la notion de Connected Autonomous Vehicles (CAV), peut améliorer considérablement les performances de sécurité lors de l'insertion sur autoroute. Cependant, même avec l'émergence des véhicules CAVs, certaines contraintes clés doivent être prises en compte afin de réaliser une insertion sécurisée sur autoroute. Tout d'abord, les véhicules conduits par des conducteurs humains seront toujours présents sur la route, et il faudra peut-être des décennies avant que tous les véhicules commercialisés ne soient entièrement autonomes et connectés. Aussi, les capteurs embarqués des véhicules peuvent fournir des données inexactes ou incomplètes en raison des limites des capteurs et des angles morts, en particulier dans de telles situations de conduite critiques. Afin de résoudre ces problèmes, la présente thèse propose une nouvelle solution utilisant une unité de bord de route (Road-Side Unit (RSU)) permettant une insertion entièrement automatisée sur autoroute pour véhicules connectés et automatisés. Notre approche est basée sur un réseau de neurones artificiels (ANN) pour prédire l'intention des conducteurs. Cette prédiction est utilisée comme état d'entrée pour un agent Deep Reinforcement Learning (DRL) qui fournit l'accélération longitudinale pour le véhicule qui s'insère. Afin d'y parvenir, nous montrons d'abord comment l'unité Road-Side Unit peut-être utilisée pour améliorer la perception dans la zone d'insertion sur autoroute. Ensuite, nous proposons un modèle de reconnaissance d'intention du conducteur qui peut prédire le comportement des véhicules conduits par des conducteurs humains sur la voie principale de l'autoroute, avec une précision de 99%. Nous utilisons la sortie de ce modèle comme état d'entrée pour entrainer un agent Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3) qui apprend une politique de conduite « sûre » et « coopérative » pour effectuer l'insertion sur autoroute. Nous montrons que notre stratégie de prise de décision améliore les performances par rapport aux solutions proposées dans l'état de l'art.


Encadrant : Samir Aknine

Date de soutenance : mercredi, 16 décembre, 2020

Jury :
Mr Doshi Prashant Professeur(e)Université de Georgia, USARapporteur(e)
Mme Merghem-Boulahia LeilaProfesseur(e)Université de technologie de TroyesRapporteur(e)
Mr Kheddouci HamamacheProfesseur(e)Université Claude Bernard Lyon 1Examinateur​(trice)
Mr Mandiau ReneProfesseur(e)Université de Polytechnique Hauts-de-FranceExaminateur​(trice)
Mr Aknine Samir Professeur(e)Université Claude Bernard Lyon 1Directeur(trice) de thèse
Mme Bacha Rebiha ChercheurConnected Services Product Owner, Groupe RenaultCo-directeur (trice)