Vigne (2024) – Génération de trajectoires locales temps réel pour un véhicule autonome dans un environnement dynamique et coopératif

Référence complète :
Benoît Vigne. Génération de trajectoires locales temps réel pour un véhicule autonome dans un environnement dynamique et coopératif. Thèse de doctorat, Université de Mulhouse, 2024.

🧭 Contexte et objectifs

Cette thèse s’inscrit dans la continuité des travaux sur la planification de trajectoires locales pour véhicules autonomes.
Elle vise à concevoir un système de génération de trajectoires réalistes et sûres, capable d’évoluer dans un environnement dynamique, incertain et coopératif (autres véhicules, piétons, infrastructures connectées).

⚙️ Méthodologie et contributions principales

• Cadre général : planification locale hiérarchique intégrée dans une architecture de décision (niveau comportement → trajectoire).
• Méthodes :
  • Génération de trajectoires sous contraintes physiques et dynamiques du véhicule (modèle bicycle étendu).
  • Utilisation d’un planificateur hybride combinant recherche globale (A*/D*) et optimisation locale (gradient, MPC).
  • Introduction d’un module coopératif permettant l’échange de trajectoires et d’intentions entre agents via V2X.
  • Validation sur simulateur et véhicule expérimental.
• Résultats :
  • Maintien temps réel (< 100 ms) sur architecture embarquée.
  • Amélioration de la sûreté et du confort par rapport aux planificateurs non coopératifs.

🔬 Résultats et expérimentations

• Simulation sur scénarios multi-agents dynamiques (intersection, dépassement, carrefours).
• Comparaison avec planification purement réactive : gains de 20–30 % en régularité et stabilité latérale.
• Reproduction en environnement ROS / Carla, avec modules perception et fusion.

🧩 Apports pour RS3 et Telemachus

• Fournit une base conceptuelle pour un futur module “TrajectoryPlanner” RS3-core2, générant des trajectoires réalistes à partir de contraintes physiques et de comportements coopératifs.
• Sert de référence pour la formalisation d’un schéma Telemachus/Trajectory décrivant les intentions et trajectoires prévues d’un agent.
• Appui théorique pour le lien RS3 ↔ BridgeGenScenarioGeneration2023, notamment sur les scénarios coopératifs et SOTIF.

📚 Références associées

• BridgeGenScenarioGeneration2023
• DGITM2024-ScenarioSelection
• ADSPlatforms2025-OpenSourceReview
• RS3, Telemachus, T002

🏁 Citation Zotero

Vigne, B. (2024). Génération de trajectoires locales temps réel pour un véhicule autonome dans un environnement dynamique et coopératif. Thèse de doctorat, Université de Mulhouse.