CONTEXTE
Nous sommes 6 étudiants de l’Insa Toulouse en France. Au cours de notre 4ème année, nous avons participé à un projet nommé PIR qui consistait à choisir un sujet et à y travailler pour 1 en collaboration avec une entreprise. Pour nous, c’était Renault Software Lab. Cette société développe des logiciels pour l’industrie des véhicules autonomes. Notre sujet s’intitule « Véhicule autonome : une étude comparative des algorithmes de contrôle latéral ». La première partie a été répartie sur 4 mois et comprenait la réalisation d’un état de l’art, où nous avons présenté les contrôleurs latéraux déjà existants et mis en évidence leurs différents avantages et inconvénients.
CHALLENGE
Une fois l’état de l’art terminé, il était maintenant temps de choisir quelques contrôleurs étudiés et de les mettre en œuvre, les tester et de les améliorer afin de résoudre les défauts. Le principal challenge était de trouver un outil qui permet de combiner notre version du contrôleur et une véritable simulation solide pour le tester dans de « vraies » conditions.
SOLUTION
Rapidement Renault Software Lab nous a suggéré d’utiliser SCANeR qui est essentiellement un logiciel qui permet de simuler le comportement d’une voiture autonome quels que soient les paramètres que nous voulions vérifier.
PROCHAINES ÉTAPES
La prochaine étape pourrait être d’améliorer l’utilisation du terrain par exemple pour ajouter une simulation plus longue et complexe en tenant compte d’autres variables externes dues à l’environnement que nous rencontrons dans la vie réelle.
En outre, il serait formidable d’avoir un ensemble plus large de données de simulations de test à partir de laquelle analyser nos contrôleurs plus en profondeur. En outre, une compréhension encore plus grande du logiciel SCANeR nous aiderait sans aucun doute à développer davantage nos contrôleurs.
AVANTAGES
Le principal avantage de SCANeR est d’offrir à l’utilisateur la possibilité de le relier à d’autres logiciels tels que Matlab (« Simulink »). Cette fonctionnalité étonnante nous donne la chance de développer notre version du contrôleur choisi. En outre, il était obligatoire d’être
en mesure d’obtenir toutes les données nécessaires pour le véhicule à tout moment pour l’injecter dans notre contrôleur.
Tout d’abord, nous avons essayé de nous habituer à ce logiciel et d’apprendre les bases, en pratiquant pendant les premières semaines. Renault Software Lab nous a fourni une interface mise en œuvre préconceptionnée sur Simulink. Nous avons pu maîtriser SCANeR rapidement grâce aux ingénieurs et guides de Renault inclus dans le menu d’aide de SCANeR. Nous avons également utilisé SCANeR pour définir certains scénarios de test et terrains. En effet, il était très important d’adapter le terrain aux circonstances dans lesquelles la voiture allait se présenter. Il s’agissait de routes à grande vitesse (entre 90 km/h et 130 km/h mais probablement 130 km/h). Grâce au créateur du terrain de SCANeR, nous avons pu construire notre terrain avec la limite de vitesse, le rayon de courbe et la longueur de notre choix. Notre test de l’environnement a été étroitement adapté à celui de la voiture.
Cependant, nous n’avons exploré qu’une petite partie du potentiel de ce créateur où il est possible de construire n’importe quel environnement désiré ajoutant relief, décor, carrefour, feux de circulation, textures de la route, et plus encore. En outre, nous avons utilisé toutes les options d’enregistrement pour comparer les résultats des différents contrôleurs, vérifier l’acquisition de certaines données telles que le profil routier et être en mesure de partager facilement les résultats.
De plus, SCANeR nous fournit une interface bien développée. Même s’il peut être difficile de trouver notre chemin au début, nous avons rapidement trouvé notre pied. La densité des options est également due à la complexité des tâches que ce logiciel peut effectuer. Dans l’ensemble, nous nous y sommes tous habitués et nous avons apprécié la commodité qu’il apportait au projet.
En résumé, au cours de ce projet, nous avons conçu quatre contrôleurs nous-mêmes, en utilisant l’extension Simulink de l’API SCANeR. Après avoir créé plusieurs scénarios de test, nous avons analysé les performances de chaque contrôleur. Nous avons utilisé les résultats extraits du scénario avec un virage à gauche suivi d’un virage à droite pour comparer nos contrôleurs entre eux. Selon les tests que nous avons effectués, nous avons constaté que le contrôleur PID basé à BP, le contrôleur PID standard où le signal de référence a été calculé à l’aide du « RoadLinesArray », et le contrôleur SMC a très bien performé en ce qui concerne positionnel, le tout avec des valeurs maximales inférieures à 15cm.
Le contrôleur PID B et le contrôleur SMC ont également montré des modèles prometteurs et des oscillations minimales concernant la secousse latérale, bien que les valeurs maximales aient été bien au-dessus des valeurs recommandées pour la sécurité et le confort du conducteur.