Développement d’une nouvelle approche d’essais pour l’évaluation de systèmes avancés d'assistance et d'aide à la conduite (ADAS) dans les véhicules intelligents ou hautement automatisés sous de multiples conditions

Les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) doivent passer des tests intensifs avant d’être mis en production, mais les tests avec des véhicules réels prennent beaucoup de temps, sont coûteux, difficiles à reproduire et présentent des risques. Des essais avec des véhicules réels seront toujours nécessaires à l’avenir, mais ne seront pas suffisants pour répondre à la totalité des exigences de fiabilité et de sécurité. Pour démontrer les performances attendues d’un système ADAS dans un véhicule intelligent ou autonome, les méthodes d’évaluation doivent inclure des simulations, des essais sur piste et des essais sur route [25]. Les véhicules intelligents et autonomes continueront à rendre la conduite plus facile et plus sécuritaire. Néanmoins, la question ultime reste à savoir quelle est l'approche d'évaluation optimale à proposer, qui aura la capacité de valider le comportement et les performances attendues des systèmes embarqués dans des véhicules intelligents et autonomes pendant tous les stades: développement, démonstration et déploiement. À notre connaissance, la plupart des études / propositions qui tentent de combiner plusieurs approches (2 ou 3) sont appliquées pendant le stade de développement. Cette thèse présente une nouvelle approche d'évaluation des systèmes avancés d’aide à la conduite dans un véhicule intelligent ou hautement automatisé conduit par une entité externe pendant la phase de déploiement. Cette approche permet à la fois d'identifier un ensemble de pires scénarios pour une application ADAS donnée et de combiner les trois approches d’évaluation mentionnées précédemment. Pour ce faire, cette étude propose plusieurs solutions qui sont regroupées en trois parties. La première « Synthèse de scénarios, stratégie d’échantillonnage et simulations » comprend une description du système ADAS à évaluer et de ses différents critères d'évaluation, propose une synthèse des scénarios de tests les plus pertinents avec les paramètres de fonctionnement de chaque scénario. Ensuite, nous traitons la base de données FOT en implémentant une stratégie d'échantillonnage appropriée et à la fin de cette partie, des tests virtuels sont mis en oeuvre dans un environnement de simulation véhiculaire. La deuxième partie « Évaluation et classification des risques » se concentre sur la collecte des résultats de simulation, puis sur l’évaluation et la classification du risque de chaque test, ce qui nous permet ensuite de récupérer les niveaux de risques et d’avoir une estimation approximative de l’ensemble de scénarios défavorables. La troisième partie « Validation » traite les résultats des essais sur piste de l’ADAS étudié et des différentes techniques d'apprentissage automatique et ensembliste utilisées pour créer son modèle prédictif. Ensuite, le traitement de la base de données FOT et l’implémentation d’une stratégie d'échantillonnage plus avancée et à la fin la collecte des résultats de prédiction, puis sur l’évaluation de risque de chaque test et sur sa classification à l’aide d’une technique de classification non supervisée, ce qui nous permet de construire et sélectionner finalement un ensemble des pires scénarios