Comportement des poids lourds et sécurité routière

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1 Opération de Recherche : PLINFRA Comportement des poids lourds et sécurité routière Auteurs M. Bouteldja, H. Imine, V. Cerezo, F. Bernardin, H. Badi CETE de Lyon 1

2 Plan Problématique et objectifs Approche retenue Prévention des renversements et sorties de voie Prévention de la mise en portefeuille Évaluation probabiliste du risque Conclusions et perspectives CETE de Lyon 2

3 Contexte et objectifs Constat 55% des PLs de trafic en France sont de type articulé. 18% d accidents mortels en cas d implication d un PL (contre 7% sans PL) 80% des véhicules PL impliqués sont de type articulé 20% des accidents sont des renversements 17% des accidents PL sont des mises en portefeuille 11% sont des sorties de route Objectifs développement d un système d aide à la conduite rendre la route plus sûre réduire le nombre de tués CETE de Lyon 3

4 Principaux risques liés aux poids lourds Types d accidents Accidents PL PL multi corps PL mono-corps 2% 2% 20% 17% Renversement Mise en portefeuille 11% Sortie de route Sortie de route Renversement Source BDD Renault VI CETE de Lyon 4

5 Approche retenue Identification et détection des situations à risque Critères de risques Modèle et capteurs embarqués Capteur logiciel Connaissance de l état dynamique Traitement de données Génération d alertes Variables mesurées État dynamique Variables non mesurées Module d évaluation de risque CETE de Lyon 5

6 Prédiction du renversement Le renversement commence quand l une des roues d un même essieu quitte le sol LTR = F d -F g /(F d +F g ) (Load Transfer Ratio) Zones de risque de renversement Renversement prédit à (t+3) s Données infra + mesures capteurs + état dyn. + hauteur CdG calcul LTR CETE de Lyon 6

7 Renversement: expérimentation Tracteur instrumenté: Capteurs installés dans le PL - accéléromètres, LVDT, gyromètre, GPS, lasers - base de données infrastructure (uni, rayon de courbure, pente, dévers et adhérence) - algorithme de prédiction du risque Tests en ligne droite à plusieurs vitesses Test sur toute la piste Test de freinage et en chicane Site de la Valbonne (Renault Trucks) CETE de Lyon 7

8 Essai en chicane Angle de braquage Hauteur du CdG estimée Forces verticales estimées CETE de Lyon 8

9 Renversement: résultats expérimentaux Essai sur la piste de la Valbonne (Renault Trucks) Load Transfer Ratio (LTR) CETE de Lyon 9

10 Contrôle actif: résultats renversement et sortie de voie Prévention renversement lors d un test de chicane avec/sans contrôle actif Prévention sortie de voie en courbe avec contrôle actif CETE de Lyon 10

11 Mise en portefeuille Perte de stabilité en lacet des ensembles articulés Angle entre le tracteur et la semi-remorque devient 90, Roues arrières du tracteur glissent Dérapage du tracteur Dérapage de la remorque Roues de la semiremorque glissent CETE de Lyon 11

12 Cause et indicateur de mise en portefeuille Causes: - lors de manœuvres brusques avec freinage - par une défaillance du système de freinage (mauvaise distribution des couples de freinage entre les roues du même essieu ou ceux de chaque unité) - conditions météorologiques défavorables (chaussée humide ou glacée) Indicateur de mise en portefeuille: C M ( X Z ) = avec Z=(X-Y) C M > 0, stable C M = 0, limite de stabilité C M < 0, instabilité Y n Y ψ f X x Utilisation d un modèle dynamique de véhicule articulé, validé par PROSPER et ARCSIM X n CETE de Lyon 12

13 Principe de génération d alerte PL réel Observateurs / Estimateur États dynamique + Hauteur de CG. Base de Données Routes Caractéristiques infrastructure Module d évaluation de risque Commande Modèle PL Critères de risque ALERTE CETE de Lyon 13

14 Principe : Observateur/estimateur Actions conducteur Infrastructure Capteur logiciel Observateur& Estimateur CETE de Lyon 14

15 Indicateur et évaluation du risque Mise en portefeuille ou dérapage Équilibre transversal n est plus garanti. La force centrifuge devient prépondérante Adhérence mobilisable pour la dynamique transversale très faible Principe de prédiction de mise en portefeuille Calcul du temps avant l accident Prédiction de l état Prédiction sur critère de risque CETE de Lyon 15

16 Résultats - Le simulateur PROSPER est utilisé comme un émulateur de poids lourd - La détection de mise en portefeuille est prédite à un temps de 2,14 s Mise en portefeuille seuil 0 -seuil Génération d alertes Traitement de données Adhérence mobilisée > adhérence disponible début de dérapage Détection cohérente avec celle fournis par l angle de lacet et la vitesse. CETE de Lyon 16

17 Evaluation probabiliste: motivations Limites de l approche déterministe: risque de type 0/1 (tout ou rien), et donc alertes aussi les paramètres (poids lourd, route, conducteur) sont déterministes, connus ou non Avantages de l approche probabiliste : Prise en compte des grandeurs aléatoires (état route et véhicule, conducteur ) Prise en compte des variances des variables aléatoires et de la sensibilité de chaque défaillance vis-à-vis des variables Calcul de probabilités de défaillance entre 0 et 1. CETE de Lyon 17

18 Modèle probabiliste BRUIT Poids lourd : chaque paramètre modélisé par une variable aléatoire : uniforme ou normale/ lognormale tronquée Paramètres : masses, dimensions, amortissements, Q = vecteur d état aléatoire = (X 1, X 2, X r ) Conducteur : angle volant modélisé par un processus stochastique et vitesse initiale par une variable aléatoire Route: adhérence modélisée par variable aléatoire : uniforme ou normale/ lognormale tronquée Z = G(Q) marge de sécurité, dépend de l instabilité (renversement, mise en portefeuille) CETE de Lyon 18

19 Analyse fiabiliste (1) p f = P(Z<0) probabilité de défaillance (perte de stabilité) p f = intégrale (dans R n ) de la densité de Q sur le domaine de défaillance généralement pas calculable directement Simulation de Monte-Carlo: calculs très longs car p f faible (10 -n ) au moins 10 n+2 appels à la fonction G Evaluation de p f à bas coût et efficacité: Méthodes FORM et SORM (utilisées en fiabilité des structures) FORM : First Order Reliability Method SORM : Second Order Reliability Method Transformation des variables (composantes de Q) en variables indépendantes et gaussiennes (Rosenblatt, Nataf ) Approximation de la marge de sécurité G par hyperplan (FORM) ou polynôme du 2 e degré (SORM) CETE de Lyon 19

20 Analyse fiabiliste (2) Indice de fiabilité β = distance à l origine de la surface G(Q)=0 u* Probabilité de défaillance (FORM): (SORM): où φ et ϕ = densité et fonction de répartition de variable gaussienne centrée réduite et κ i les rayons de courbure de G en u * (point de fonctionnement ou de conception) CETE de Lyon 20

21 Résultats Évolution de la probabilité de défaillance en fonction de : vitesse initiale en entrée de virage entre 10 et 25m/s seuil de sécurité, 0.5 à 1 (renversement) et 0 à 0.8 (portefeuille) Cas du renversement Cas de la mise en portefeuille P f est sensible au seuil et à la vitesse => le choix du seuil est important Cas de la mise en portefeuille : P f est très peu sensible au seuil. CETE de Lyon 21

22 Conclusions et perspectives Conclusions Modèle validé de véhicule articulé, alimenté par mesures de capteurs embarqués Outils et méthodes déterministes pour estimation des états dynamiques et identification des paramètres Critères et risques de défaillances (renversement, sortie de route, mise en portefeuille) Approche probabiliste et fiabiliste pour évaluer une proba de défaillance Perspectives Amélioration de l estimation en tenant compte d autres paramètres Déterminer paramètres les plus influents, contrôle par stabilisation forces vert. Évaluer le concept sur piste d essai avec tracteur et semi-remorque réels Prévenir les gestionnaires d infrastructure sur les zones à risque Modulation des alertes par l approche probabiliste CETE de Lyon 22