MESSAOUDI, Oussama (2018) HVI-MAS : Une approche multi-agent pour systèmes d’interaction homme-véhicules. Doctoral thesis, Université de Batna 2.
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Abstract
Le conducteur humain perçoit l’état de la route, scrute la distance qui le sépare des autres véhicules et prend des décisions pour agir sur l’accélération et maintenir une conduite sans collision. La modélisation et la simulation de cette tâche permettent d’analyser la dynamique de trafic routier et de mieux comprendre le comportement du conducteur humain afin d’aborder de nombreux enjeux. Pendant ce temps, l’automatisation de la tâche de conduite devient de plus en plus importante suite à la croissance continue du nombre de véhicules sur nos routes qui a significativement affecté la circulation et la sécurité routière. Cependant, une telle automatisation est maintenant incomplète, en particulier dans un environnement incertain où nous considérons les informations collectées comme imprécises et les actions des véhicules sur l’environnement comme inexactes. De ce fait, il est crucial de prendre en considération l’incertitude dans la modélisation, la simulation et l’automatisation de la tâche de conduite. Dans notre thèse, nous proposons un modèle robuste du suivi de véhicules (IVC-RCFM) basé sur une approche coopérative en vue de modéliser, de simuler et d’automatiser la tâche du contrôle longitudinal dans un environnement incertain. Dans l’objectif de produire un contrôle de vitesse automatique et sans collision, l’approche coopérative permet de combiner les capacités des véhicules et de les compléter par des aptitudes humaines que le véhicule n’en dispose pas. Contrairement à d’autres modèles, notre modèle présente certains avantages. Il intègre le conducteur humain dans la boucle de contrôle, le considère comme un agent et lui permet d’agir sur la vitesse de son véhicule. Il est coopératif permettant la coopération de plusieurs agents hétérogènes (des humains, des véhicules et des unités de communication de l’infrastructure). Finalement, le modèle IVC-RCFM est capable de produire et de maintenir un contrôle longitudinal automatique et sans collision dans différentes conditions environnementales, notamment dans un environnement stochastique et incertain
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Modélisation à base d’agents ; Simulation à base d’agents ; Modèle de suivi de véhicules ; Contrôle longitudinal ; Interaction homme-véhicules ; Systèmes multi-agents ; Simulation microscopique ; Systèmes de transport intelligents. |
| Subjects: | Informatique |
| Divisions: | Faculté des mathématiques et de l'informatique > Département d'informatique |
| Date Deposited: | 22 Jul 2018 10:04 |
| Last Modified: | 22 Jul 2018 10:04 |
| URI: | http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1619 |
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