Academic literature on the topic 'Véhicules connectés – Gestion de l'information'

L'Information joue un rôle clé dans la gestion des catastrophes naturelles et l'organisation des secours. Les drones légers actuels peuvent aider à améliorer l'évaluation de la situation. Ils soulagent les équipes de secours des tâches de collecte de données, qui restent un processus long. Dans le même temps, ces drones peuvent prendre part aux opérations de recherche grâce à leur autonomie et à leurs fonctions avancées de détection. Pour concrétiser cette vision, deux défis doivent être abordés. Le premier est d'atteindre une autonomie suffisante pour ces véhicules, tant en termes de navigation que d'interprétation des données détectées. La deuxième concerne la fiabilité de l'engin et sa robustesse face aux agressions d'origine accidentelles ou malveillantes. Cet article présente tout d'abord le potentiel des drones dans plusieurs scénarios humanitaires, puis quelques problèmes potentiels liés à de telles situations. Enfin, une architecture sécurisée de drones embarquée qui repose sur des protocoles cryptographiques et des capacités matérielles spécifiques est proposée.

Dans cette thèse, nous examinons le problème de la surcharge des canaux de communication dans le contexte des systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS). Nous visons à améliorer le mécanisme de communication entre les véhicules et nous nous concentrons sur la partie sécurité de la communication, qui est la plus coûteuse en termes de ressources. En Europe et aux États-Unis, des protocoles de communication adaptés ont été proposés pour assurer la communication et la coopération entre tous les acteurs concernés (véhicules, infrastructure routière, piétons, etc.). Ces protocoles permettent aux véhicules de communiquer entre eux en échangeant des messages spécifiques. Chaque véhicule envoie périodiquement des balises d'application (appelées CAM (Cooperative Awareness Message) dans la norme européenne). Ce CAM contient des informations sur l'état du véhicule (vitesse, localisation, cap, etc.). Afin de garantir l'intégrité et l'authentification des messages échangés, des signatures calculées à l'aide de divers certificats de pseudonyme (PC) sont incluses dans tous les messages envoyés.Nous proposons une approche différente qui permet aux véhicules d'envoyer des CAM sans avoir à envoyer des informations de sécurité à chaque transmission, comme l'exigent les normes actuelles. Au lieu d'une authentification exhaustive, notre approche permet aux véhicules de réduire la sécurité des données et d'instaurer la confiance en créant des environnements de confiance. Cela réduit le besoin d'échanges fréquents de CAMs signés et élimine la nécessité d'un processus de vérification et de signature étendu, ce qui permet d'économiser la bande passante. En outre, nous proposons un processus de vérification de la confiance qui contrôle cette confiance afin d'éviter les activités malveillantes. Notre stratégie intègre un double mécanisme : une méthode d'extrapolation qui fixe des seuils pour la détection des comportements incohérents, suivie d'un modèle d'apprentissage profond non supervisé formé sur des données calibrées, évaluant de manière cohérente les variations dans le comportement des voisins. L'efficacité de notre approche est étayée par des données de trafic de l'autoroute A4 Reims-Paris en France, avec des simulations réalisées dans les environnements OMNeT++, SUMO et Artery. La performance de toutes les méthodes considérées a été évaluée de manière comparative dans des conditions de test identiques
In this thesis, we consider the problem of communication channel overload in the context of cooperative intelligent transport systems (C-ITS). We aim to improve the communication mechanism between vehicles and focus on the security part of communication, which is the most costly in terms of resources. In Europe and the USA, adapted communication protocols have been proposed to ensure communication and cooperation among all relevant actors (vehicles, road infrastructure, pedestrians, etc). These protocols enable vehicles to communicate with each other by exchanging specific messages. Each vehicle periodically sends application beacons denoted CAM (Cooperative Awareness Message). This CAM contains information about the vehicle status (speed, location, heading, etc). In order to guarantee the integrity and the authentication of the exchanged messages, signatures that are computed using various Pseudonym Certificates (PC) are included in all sent messages. We propose a different approach that enables vehicles to send CAMs, without having to send security information, with each transmission, as required by current standards. Instead of exhaustive authentication, our approach enables vehicles to reduce data security and build trust by creating trusted environments. This reduces the need for frequent exchanges of signed CAMs and eliminates the need for an extensive verification and signature process, effectively conserving bandwidth. In addition, we propose a trust verification process that checks this trust to avoid malicious activities. Our strategy incorporates a two-fold mechanism: an extrapolation method that sets thresholds for the detection of inconsistent behavior, followed by an unsupervised deep learning model trained on calibrated data, consistently evaluating variations in neighbor behavior. The effectiveness of our approach is supported using traffic data from the A4 Reims-Paris highway in France, with simulations performed in OMNeT++, SUMO and Artery environments. The performance of all considered methods was comparatively assessed under identical testing conditions

Le domaine automobile a été l’un des secteurs les plus émetteurs de CO2 durant le dernier siècle. La solution envisagée, pour limiter les émissions de gaz à effet de serre des véhicules, est l’électrification de la chaîne de traction. Le véhicule hybride électrique présente le meilleur compromis pour relever les défis écologiques de l’industrie automobile. La chaîne de traction hybride électrique est composée de deux moteurs : un moteur à combustion interne, alimenté par du carburant, et un moteur électrique alimenté par une batterie. Ces deux moteurs doivent assurer la demande en puissance du conducteur. La répartition d’énergie entre les deux moteurs en temps réel se fait alors dans le but de minimiser la consommation de carburant. Cette thèse propose l’étude d’une méthode basée sur l’optimisation visant à rechercher la combinaison la plus efficace des deux moteurs. La méthodologie proposée cherche à concilier la recherche d’un optimum mathématique avec les contraintes du contexte temps-réel, en utilisant la théorie du contrôle optimal et le Principe du Maximum de Pontriaguine. La recherche d’un optimum mathématique suppose la connaissance d’une prédiction sur les demandes de puissances futures du conducteur. La méthode proposée se base sur la connectivité du véhicule (GPS intelligent eHorizon par exemple) pour former cette prédiction. Dans un premier temps, la méthode est étudiée avec l’hypothèse d’une prédiction complètement fiable. A travers des comparaisons par simulation, nous avons pu constater que la méthode proposée peut atteindre l’optimum global que fournit un algorithme de programmation dynamique. En formulant le problème d’optimisation avec différentes hypothèses plus ou moins simplificatrices sur le modèle de la batterie, il s’avère que l’utilisation d’un modèle à tension constante n’altère pas l’optimalité de la solution, si la capacité énergétique de la batterie est assez élevée. L’utilisation de ce modèle simplifié permet d’accélérer les calculs, notamment quand il faudra prendre en compte les incertitudes des prédictions. Sous l’hypothèse de prédictions fiables, la méthode montrera une robustesse par rapport aux imprécisions du modèle utilisé. Pour prendre en compte les incertitudes de la prédiction des demandes de puissances du conducteur, le modèle proposé met en jeu des variables aléatoires. En utilisant le Principe du maximum de Pontriaguine, les incertitudes des prédictions n’affectent la consommation de carburant qu’à travers l’état de charge de la batterie en fin de parcours. Au lieu de valider une prédiction en la comparant aux valeurs réelles de la demande de puissance, l’incertitude est reportée sur l’énergie électrique et l’état de charge final de la batterie. Le modèle probabiliste des prédictions détermine la longueur de l’horizon de prédiction à utiliser. Des prédictions normalement distribuées, et des prédictions basées sur chaînes de Markov sont étudiées. Ces deux modèles permettent d’avoir des horizons de prédictions de 2-3 min sur lesquels notre méthode d’optimisation basée sur le contrôle optimale est appliquée en temps réel. La méthode probabiliste proposée est générale, et n’est pas limitée aux modèles probabilistes étudiés. A partir des principes exposés dans cette thèse, en augmentant la précision du modèle probabiliste des prédictions, il sera possible d’utiliser de plus grands horizons de prédictions, ce qui signifie de meilleures économies de carburant et moins d’émissions de CO2
The automotive sector has been one of the most CO2 emitting sectors over the past century. The solution considered, to limit vehicle emissions, is the electrification of the power train. The hybrid electric vehicle offers the best compromise to meet the ecological challenges of the automotive industry. The hybrid electric powertrain consists of two engines: an internal combustion engine, powered by fuel, and an electric motor powered by a battery. These two motors must ensure the driver's power demand. The energy is distributed between the two engines in real time in order to minimize fuel consumption. This thesis proposes the study of an optimization-based method to find the most efficient combination of the two engines. The proposed methodology seeks to reconcile the search for a mathematical optimum with the constraints of the real-time implementation, using the theory of optimal control, and the Pontryagin Maximum Principle. The search for a mathematical optimum presupposes the knowledge of a prediction on the driver's future power demands. These predictions can be formed through the vehicle's connectivity (intelligent GPS e-Horizon for example). First, the method is studied with the hypothesis of a completely reliable prediction. Through simulation comparisons, we have found that the proposed method can achieve the global optimum provided by a dynamic programming algorithm. By formulating the optimization problem with different simplifying assumptions on the battery model, it appears that the use of a constant voltage model does not alter the optimality of the solution, if the battery's energy capacity is high enough. The use of this simplified model may help to speed up calculations, especially when it is necessary to consider the uncertainties of predictions. Moreover, under the assumption of reliable predictions, the method shows robustness to the inaccuracies of the model used. To take into account the uncertainty of the power demands prediction, random variables are introduced in the model. Using the Pontryagin Maximum Principle theorem, the uncertainties of the predictions affect fuel consumption only through the battery’s state of charge at the end of the trip. Instead of validating a prediction by comparing it with the actual values of the power demand, the uncertainty is transferred to the electrical energy and the final state of charge of the battery. The predictions probabilistic model determines the predictions horizon length. Normally distributed predictions, and predictions based on Markov chains are studied. These two models allow prediction horizons of 2-3 min over which our optimization method based on optimal control is applied in real time. The proposed probabilistic method is general and is not limited to the probabilistic models studied. Based on the principles outlined in this thesis, by increasing the accuracy of the predictions model, it will be possible to use larger prediction horizons, which means better fuel economy and lower CO2 missions

Les réseaux véhiculaires mobiles, ou Vehicular Ad-hoc NETworks (VANETs), existent depuis les années 80, mais sont de plus en plus développés depuis quelques années dans différentes villes à travers le monde. Ils constituent un apport d’informations aux réseaux routiers grâce à la mise en place de communications entre ses constituants : principalement les véhicules, mais aussi certaines infrastructures de bords de routes liées directement aux automobilistes (feux de circulation, parcomètres, infrastructures spécialisées pour les VANETs et bien d’autres). L’ajout des infrastructures apporte un support fixe à la dissémination des informations dans le réseau. Le principal objectif de ce type de réseau est d’améliorer la sécurité routière, les conditions de circulations, et d’apporter aux conducteurs et aux passagers quelques applications publicitaires ou de divertissement. Pour cela, il est important de faire circuler l’information de la manière la plus efficace possible entre les différents véhicules. L’utilisation des infrastructures pour la simulation de ces réseaux est bien souvent négligée. En effet, une grande partie des protocoles présentés dans la littérature simulent un réseau ad-hoc avec des noeuds se déplaçant plus rapidement et selon une carte définie. Cependant, ils ne prennent pas en compte les spécificités même d’un réseau véhiculaire mobile. Le routage de l’information dans les réseaux véhiculaires mobiles utilise les infrastructures de façon certes opportuniste, mais à terme, les infrastructures seront très présentes dans les villes et sur les autoroutes. C’est pourquoi nous nous sommes concentrés dans ce mémoire à l’étude des variations des différentes métriques du routage de l’information lors de l’ajout d’infrastructures sur une autoroute avec l’utilisation du protocole de routage AODV. De plus, nous avons modifié le protocole AODV afin d’obliger les messages à emprunter le chemin passant par les infrastructures si celles-ci sont disponibles. Les résultats présentés sont encourageants, et nous montrent qu’il est important de simuler les réseaux VANETs de manière complète, en considérant les infrastructures.
Vehicular Ad-hoc NETwork (VANET) were created in the early 80’s but have been developped for the last few years in many cities around the world. They add informations to the road network by including wireless communications between its component. Mainly the vehicles, but also numerous RoadSide Units (RSU) which are directly in relation with the road network (traffic light, meter, but also specialized units and more). The addition of RSUs help the network to disseminate the informations across the network. The main goal of this type of networks is to improve road safety and road traffic, as well as providing driver and passengers with advertisement and entertainment applications. In order to accomplish these aims, a good routing of the information in this kind of networks is a key. Unfortunately, the use of the RSUs in the simulations of VANETs is often missed. Indeed, the major parts of research on the matter of routing in VANETs are a simulation of a mobile ad-hoc network with only some improvements : controlled movement of faster nodes. They do not use the full description of a vehicular ad-hoc network. The routing in these networks use RSU in an opportunistic way but in the end, the RSUs should be deployed massively so they have to be ackowledged. In this research, we concentrate on the study of the variations of routing metrics when RSUs are added to the simulations. The routing protocol used is AODV, and we present a modification of it, to force messages to use the path which contains RSU(s) if they exist. The results are encouraging and show us that in the simulation of a real vehicular ad-hoc networks, it is important to consider the roadside units.

L'exploitation de la route désigne l'ensemble des actions visant à rendre la circulation aussi sûre, fluide et confortable que possible. Ce domaine est aujourd'hui en pleine mutation grâce notamment aux progrès des nouvelles technologies de l'information et de la communication. Celles-ci ont favorisé l'émergence d'applications encore incertaines jusqu'à une date récente. Cette révolution technologique est en train de modifier les pratiques dans le domaine de l'exploitation routière. On assiste au développement accéléré des équipements embarqués et systèmes informatiques basés sur une communication entre la route et le véhicule. Ces nouveaux dispositifs sont-ils aptes à remplir des fonctions d'exploitation routière assurées aujourd'hui par des systèmes classiques ? Peuvent-ils constituer une alternative potentielle aux outils existants de recueil de données ? Cette thèse apporte des éléments de réponse à ces questions à travers l'exploration des potentialités des systèmes de communication entre la route et les véhicules à remplir des missions d'exploitation: maintien de la viabilité, gestion de trafic et aide au déplacement. Ces travaux tentent d'appréhender les apports d'un système de communication route - véhicule pour la sécurité et la gestion du trafic routier. Quels sont les enjeux économiques de ces dispositifs et quels en sont les principaux bénéficiaires ? L'étude d'un système déployé sur un tronçon autoroutier expérimental fournit des enseignements sur sa rentabilité économique pour la collectivité et financière pour le gestionnaire d'infrastructures. Les scénarios examinés permettent d'alimenter les réflexions sur des stratégies d'équipement en matière de nouveaux outils de recueil de données et de surveillance d'un réseau autoroutier.

Cette thèse se focalise sur l'étude de l’écoconduite (pratique de conduite visant à réduire l’impact environnemental de l’utilisation du véhicule) et, en particulier, des éco-manœuvres de conduite, avec prise en compte des contraintes d'infrastructure et de trafic, ainsi que des contraintes d'agrément de conduite. De plus, nous considérons, lors de la conception de l'algorithme, des principes inspirés de la cognition humaine, afin de renforcer l'efficacité et la bonne modularité. La facilité de calibration de l'algorithme est un autre aspect pris en considération. L'ensemble de l'exposé se focalise sur les véhicules électriques à batterie. Cependant, les principes proposés peuvent être adaptés pour leur application sur d'autres types de groupe motopropulseur.Ces travaux s’orientent sur trois grandes lignes. La première, l'Ergonomie de conduite, a permis de déterminer des critères d'agrément de conduite ; une modélisation du conducteur permettant de tenir compte des aspects ergonomiques est proposée. De même, nos hypothèses sont confrontées au comportement d’un conducteur en situation réelle, en appliquant une méthodologie innovante pour l'analyse d'enregistrements de roulages réels. Ensuite, une Modélisation énergétique du véhicule et des manœuvres de conduite est présentée, ainsi qu'une analyse du potentiel et l’origine du gain associé à différentes stratégies d'éco-conduite. Finalement un Algorithme de commande est proposé pour la réalisation d'éco-manœuvres de conduite, avec prise en compte des critères d'agrément. La structure globale de l'algorithme, basée sur les principes cognitifs, est constitué de plusieurs sous-systèmes le rendant modulaire et capable de répondre aux contraintes de calcul en temps réel et de mise au point, propres au milieu industriel
In the framework of this dissertation, we will focus on Eco-driving and, particularly on eco-maneuvers, taking into account constraints associated to infrastructure and traffic, as well as with drivability. Additionally, we will take inspiration on Cognitive Principles for the algorithm design; it will allow to reinforce algorithm’s effectiveness and modularity. Easiness of calibration will also be an important concern for our work. Our whole discussion focuses on Battery Electric Vehicles. However, the proposed principles may be adapted for their application for other types of powertrain.Our work treats three main topics: on one side, Driving Ergonomics, allowing to determine some criteria on drivability ; we will also propose a modelling of the driver allowing to take into account ergonomics considerations. Finally, we will assess our hypothesis with respect with driver behavior on real situations, by applying an innovative methodology for the analysis of actual driving records. Next we will focus on Energy Model of the vehicle and of driving maneuvers, as well as to the assessment of energy gain potential associated to several Eco-driving strategies; the origin of these gains is also studied. Finally, we propose a Control Algorithm allowing to execute driving eco-maneuvers, while taking into account drivability criteria. The global algorithm structure is based on cognitive principles presented earlier. These function consists of several subsystems, which improves its modularity, and enforces its potential to operate within real-time constraints, and simplifies calibrations ; these both are major advantages for an industrial application

Cette thèse porte sur l'étude des techniques de fusion de données réparties et incertaines au sein d'un réseau de véhicules pour gérer la confiance dans les autres véhicules ou dans les données reçues. L'algorithme de fusion distribuée proposé est basé sur les fonctions de croyance et est appliqué par chaque nœud à la réception des messages. In se base sur la gestion d'une connaissance directe, locale à chaque nœud et d'une connaissance distribuée diffusée dans le réseau. Cette dernière résulte de la fusion des messages par un opérateur adapté prenant en compte les cycles éventuels et limitant l'effet de "data incest". Chaque nœud peut être autonome pour estimer la confiance mais la coopération entre les véhicules permet d'améliorer et de rendre plus robuste cette estimation. L'algorithme peut être adapté au cas d'étude en considérant un ou plusieurs éléments d'observation et en prenant en compte l'obsolescence des données. Lorsqu'il y a plusieurs éléments d'observation, se pose le problème de l'association de données nécessaire avant l'étape de combinaison. Un nouvel algorithme d'association a été formalisé dans le cadre des fonctions de croyance. Il a été démontré que ce problème est équivalent à un problème d'affectation linéaire, qui peut être résolu en temps polynomial. Cette solution est à la fois optimale et beaucoup plus efficace que d'autres approches développées dans ce formalisme. La gestion de la confiance dans les nœuds et dans les données échangées ont été illustrées par la mise en œuvre de deux applications : la détection de faux nœuds dans une attaque Sybil et la gestion de la confiance dans les cartes dynamiques pour la perception augmentée.