Stratégies de contrôle à modèle prédictif computationnel à faible exigence pour un contrôle sécurisé de véhicules autonomes dans les villes intelligentes

 

Walter Lucia

Université Concordia

 

Domaine : techniques, mesures et systèmes

Programme : établissement de nouveaux chercheurs universitaires

Concours 2019-2020

En 2016, selon les statistiques sur les collisions de la route, le Canada a connu 115 956 d'accidents de véhicules, entraînant la mort de 1 898 personnes et en blessant 160 315. La même année, au Québec, 6,3 décès et 672,5 blessures ont été signalés par 100 000 conducteurs. Environ 94 % des accidents du véhicule sont attribués à des erreurs de reconnaissance, de décision ou de performance des conducteurs, et 75 % des accidents se produisent dans les zones urbaines. Les gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux au Canada travaillent à améliorer la sécurité routière afin de réduire le nombre de décès et de blessures graves. Cependant, les statistiques ont encore montré une légère augmentation des décès et des blessures totales. C'est dans ces conditions que le déploiement de voitures autonomes devient nécessaire. En effet, l'intérêt pour les véhicules autonomes a augmenté au cours des dernières années en raison entre autres de l'avancement technologique de la communication sans fil, de l'intelligence artificielle et de la détection. Le principal moteur du développement de cette technologie réside dans sa capacité à améliorer la sécurité, la congestion, l'efficacité énergétique et l'expérience de déplacement dans plusieurs applications civiles et militaires.

Les intersections routières sont une source majeure de congestion urbaine, entraînant des délais. Une intersection automatisée pourrait réduire considérablement le risque de collisions tout en augmentant l'efficacité et la sécurité routières. Cependant, les solutions existantes sont souvent très exigeantes en termes de calcul et seules des solutions approximatives peuvent alors être réalisées dans des scénarios en temps réel. Un autre aspect critique aussi, généralement négligé par les solutions actuelles, est la sécurité des intersections intelligentes lorsque des cyberattaques affectent les systèmes de contrôle des véhicules.

Ce dernier scénario justifie selon nous le besoin d'étudier des stratégies robustes et résilientes de contrôle à modèle prédictif afin de coordonner et contrôler les véhicules autonomes s'approchant d'intersections sans signal. En particulier, l'originalité de la recherche dépendra de l'utilisation du contrôle théorique sous-jacent au contrôle prédictif pour sa capacité inhérente à faire face à des scénarios contraints au prix d'une charge de calcul modeste et abordable en temps réel. En raison de la nature déterministe des paradigmes théoriques établis, les algorithmes de contrôle seront conçus pour coopérer avec les politiques de planification de trafic routier et fournir également une assurance sécurité. D'autre part, le problème de sécurité aux intersections découlant de diverses cyberattaques sera abordé en proposant de nouveaux mécanismes de détection et de contre-mesure basés sur des concepts d'accessibilité et de balisage.

Enfin, on s'attend à ce que ce projet contribue de manière significative au développement du futur système de transport urbain canadien et québécois où l'absence de collisions et la sécurité des passagers seront, par conception, garanties.