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Rapport Année : 2023

Projet DSR ELECTROMOB – Livrable L1.2 : Critères de déclenchement d’incidents des EDPM

Claire Naude
Ebrahim Riahi

Résumé

L'objectif principal était de pouvoir analyser une grande quantité de données enregistrées par un EMMAPhone, afin de détecter les incidents survenant pendant la conduite, en trottinette et en gyroroue, ce qui n’a jamais été fait auparavant. Le but est d’établir des seuils pertinents qui maximisent la détection des véritables incidents tout en minimisant les fausses alertes. De plus, il est souhaitable de pouvoir différencier plus précisément ces incidents en fonction de ces seuils afin de déterminer leur nature : qu'ils soient liés à un problème de route ou d'aménagement, au comportement du conducteur, à une conduite sportive ou à une conduite normale. La première étape a consisté à déterminer des critères de détection de situations à risque ou d’incidents à partir de l’analyse des capacités dynamiques des trottinettes électriques et des gyroroues. Nous avons exploité les données d’essais expérimentaux réalisés sur piste et les données de la première vague de l’étude naturelle Electromob menée avec 25 conducteurs de trottinette électrique et 5 conducteurs de gyroroue dans les Bouches-du-Rhône. L'utilisation de ces seuils de détection a pour but un gain de temps pour l'étude des situations d'interaction ou de quasi-accident intéressantes pour la suite du projet. En outre, lors d'une future étude naturelle à plus grande échelle, il serait possible grâce à ces critères de n'enregistrer que des séquences temporelles autour d'un incident détecté, d’où un gain en temps d’exploitation et un gain en volume de données à stocker et à transférer. Pour déterminer les seuils critiques d'incident pour les trottinettes et les gyroroues, trois paramètres principaux ont été considérés : l'accélération longitudinale pour le freinage, la vitesse de roulis et la vitesse de lacet pour les virages brusques. Le jerk de l'accélération longitudinale est également étudié pour mesurer la brutalité d'une sollicitation, ainsi que l'accélération de rotation en roulis, lacet et tangage. Enfin, un seuil spécifique pour la détection de chute et d'accident a été recherché en utilisant la norme des accélérations longitudinale, transversale et verticale. Différents filtrages ont été testés avant d’appliquer des seuils. L’analyse des essais de freinage, d’évitements, des tours de circuit et des essais de choc contre des pneus a permis d’établir des critères de déclenchement en transversal, en freinage, pour des secousses fortes et pour les chocs. La deuxième étape a consisté à appliquer les critères déterminés à partir des essais de manœuvres d’urgence réalisés sur pistes aux données des trajets de la première vague de l’étude naturelle du projet. Il s’agissait de voir si ces déclenchements correspondaient à de réelles situations critiques, à des situations non critiques ou encore si des situations critiques identifiées par ailleurs ne seraient pas détectées. Les données qui ont pu être utilisées pour le calcul des déclenchements en incident représente près de 1500 trajets et 2200 km parcourus. Certains critères ont dû être ajustés car les situations rencontrées en conduite naturelle diffèrent de ce que l’on observe en condition d’essai, en particulier les niveaux de vitesse et d’accélération de lacet, et les paramètres caractéristiques des freinages. Les critères finalement retenus sont les suivants, pour des données à 100 Hz : Transversal En trottinette |VitRoulisf10|>110°/s ou |AccRoulisf10|>130°/s² ou |VitLacetf10|>310°/s ou |AccLacetf10|>330°/s² En gyroroue |VitRoulisf10|>110°/s ou |AccRoulisf10|>130°/s² ou |VitLacetf10|>210°/s ou |AccLacetf10|>230°/s² Freinage |AccXf10|<15 m/s² , et AccXf10<〖seuil〗^* avec une durée minimale de dépassement de ce seuil de 1s, le seuil étant de -4 m/s² pour les trottinettes, et de -3 m/s² pour les gyroroues, et JerkX(0,2s) <-25 m/s3. Secousse |AccXf10|>15 m/s² et ‖(AccXYZ) ⃗ ‖>50 m/s² et V_(t+2→t+3)≠0 Choc |AccXf10|>15 m/s² et ‖(AccXYZ) ⃗ ‖>50 m/s² et V_(t+2→t+3)=0 Ils ne sont pas entièrement satisfaisants, en particulier en freinage et pour les chocs, avec des situations de faux positifs, et sûrement des faux négatifs manqués. Si nous n’avons pas réussi à déterminer de meilleurs critères, c’est principalement parce que les capacités dynamiques des trottinettes électriques et des gyroroues sont très réduites, notamment en freinage, et parce que leur comportement en manœuvre d’urgence est sensiblement le même qu’en situation normale de conduite, contrairement à ce que l’on observe en voiture et en motocycle. Un freinage d’urgence en trottinette électrique ou en gyroroue n’est pas plus intense ou rapide qu’un freinage pour s’arrêter à une intersection, et un choc n’a pas une signature différente d’une secousse forte liée à un défaut de chaussée ou un aménagement de la route tel un trottoir ou une bouche d’égout. Les résultats de cette étude ont donc permis de définir quatre critères, dont deux (détection des manœuvres transversales et détection des secousses) se sont révélés satisfaisants en termes de taux de vrais incidents détectés, et deux moins satisfaisants (détection des freinages d’urgence et détection des chocs). Des pistes d'amélioration sont envisagées. Nous envisageons d'utiliser des méthodes de deep learning, en particulier des algorithmes d'apprentissage supervisé, pour trouver de meilleurs critères pour détecter les incidents et les chocs. Nous avons testé ces méthodes dans le cadre du projet DYMOA+ sur des données de conduite naturelle de motocycles pour différentier les événements, liés à un aménagement ou un défaut de la route, les incidents, liés au comportement du conducteur, la conduite sportive et la conduite en roulage normal [6, 7]. Bien que ces méthodes aient donné des résultats prometteurs, leur application à des données de trottinette électrique et de gyroroue pourrait s’avérer plus difficile en raison de la similitude des paramètres de dynamique du véhicule entre situations d'urgence et conduite naturelle.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04555359 , version 1 (22-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04555359 , version 1

Citer

Claire Naude, Thierry Serre, Ebrahim Riahi, Carole Rodon. Projet DSR ELECTROMOB – Livrable L1.2 : Critères de déclenchement d’incidents des EDPM. Université Gustave Eiffel. 2023. ⟨hal-04555359⟩
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