Les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) se généralisent à bord des véhicules modernes : freinage automatique, assistance au maintien de voie, régulateur adaptatif, détection d’angle mort… Ces fonctions reposent sur une perception fine de l’environnement et sur une capacité à réagir de façon précise et rapide. Mais un élément central, souvent sous-estimé, conditionne leur performance réelle : la dynamique du véhicule.
Comprendre, modéliser et valider la dynamique du véhicule est une étape incontournable pour garantir le bon fonctionnement des ADAS, que ce soit dans des simulations virtuelles ou lors de tests HIL. C’est une exigence technique mais aussi une condition de sécurité.
Qu’entend-on par dynamique véhicule ?
La dynamique du véhicule désigne l’ensemble des lois physiques qui gouvernent le mouvement du véhicule : accélération, freinage, tenue de route, comportement en virage, transfert de masse… Ces phénomènes dépendent de nombreux paramètres : masse, centre de gravité, type de transmission, état des pneus, géométrie du châssis, etc.
Dans le contexte de la simulation, la dynamique véhicule est représentée par des modèles mathématiques plus ou moins complexes, capables de reproduire fidèlement le comportement du véhicule dans un environnement virtuel.
Chez AVSimulation, nous proposons des modèles réalistes intégrés dans notre solution SCANeR™, avec un haut niveau de paramétrage, allant des modèles standards 3-DOF à des modèles multibody très détaillés.
Pourquoi la dynamique influence les fonctions ADAS ?
Un système ADAS, aussi performant soit-il en matière de perception ou de calcul, doit commander un véhicule physique. Or, ce véhicule ne réagit pas instantanément : il a une inertie, une adhérence variable, un comportement non linéaire dans certaines situations.
Prenons un exemple concret : un système de freinage automatique d’urgence (AEB). Si la dynamique simulée du véhicule ne tient pas compte correctement des distances de freinage, du poids embarqué ou de l’état des pneumatiques, le test virtuel pourra sembler concluant… alors qu’en réalité, le véhicule n’aurait pas pu s’arrêter à temps.
C’est également vrai pour :
- Les systèmes de changement de voie automatique, influencés par la réactivité du volant et l’inertie latérale ;
- Les aides au stationnement automatisé, sensibles à la géométrie du châssis et aux angles de braquage ;
- Les fonctions de suivi de véhicule (ACC), dépendantes des accélérations possibles du véhicule en montée ou descente.
Dans tous ces cas, une modélisation réaliste de la dynamique permet de vérifier que les fonctions ADAS ne se contentent pas de “penser juste” mais agissent correctement, dans les contraintes physiques réelles.
Une nécessité pour la simulation… et pour les tests HIL
Chez AVSimulation, nous travaillons avec des partenaires qui intègrent nos modèles dans des tests Hardware-in-the-Loop (HIL). Cela permet de relier des calculateurs réels (ECU) à un environnement virtuel représentatif, y compris au niveau dynamique.
Lors de ces tests, les ECUs reçoivent des informations temps réel sur la vitesse du véhicule, l’angle de braquage, l’accélération latérale… Autant de données directement issues du modèle dynamique exécuté dans SCANeR™. Si ce modèle est trop simplifié, les tests perdront en crédibilité et en pertinence.
Nous avons développé une bibliothèque de modèles adaptés aux besoins ADAS, en collaboration avec des références du secteur. Ils permettent :
- D’intégrer des comportements réalistes dans les scénarios Euro NCAP ou ISO 21448/SOTIF ;
- De tester des situations limites (perte d’adhérence, survirage, freinage d’urgence…) sans risque ;
- D’ajuster les paramètres du véhicule à partir de données constructeur réelles.
Exemple : impact d’une sous-modélisation
Un client constructeur a récemment comparé les résultats d’un test ADAS (freinage piéton) avec deux configurations :
🔹 Une simulation avec un modèle simplifié (cinématique 3-DOF)
🔹 Une simulation avec un modèle dynamique complet (10-DOF, pneumatiques Pacejka, etc.)
Résultat : avec le modèle simplifié, le système AEB semblait fonctionner correctement. Mais avec le modèle dynamique détaillé, le véhicule ne s’arrêtait pas à temps à cause d’une perte d’adhérence au freinage.
Ce type de divergence souligne à quel point la dynamique du véhicule influence la décision et la performance réelle.
La simulation comme accélérateur de validation ADAS
En intégrant des modèles dynamiques précis, la simulation permet :
- De valider les stratégies de commande dans des situations critiques ;
- De réduire les essais physiques, en priorisant les cas à fort risque ;
- De réaliser des tests répétables, à moindre coût, et sans danger ;
- De préparer les campagnes de certification (type Euro NCAP) en amont.
SCANeR™ est aujourd’hui utilisé par de nombreux OEMs et équipementiers pour accélérer la mise au point des fonctions ADAS dans des environnements proches des conditions réelles.
Conclusion : la dynamique, un pilier souvent invisible mais fondamental
Un système ADAS efficace ne repose pas uniquement sur la perception ou les algorithmes de décision. Il repose sur la capacité à commander un véhicule physique, avec ses limites, ses réactions, sa dynamique propre.
C’est pourquoi toute validation sérieuse d’un système ADAS en simulation — que ce soit en SIL ou HIL — doit inclure une modélisation fine de la dynamique du véhicule. C’est à cette condition que l’on peut garantir une performance fiable, sûre et reproductible.
