Modélisation physique véhicule autonome : une base réaliste pour la simulation ?
La modélisation physique véhicule autonome constitue une approche rigoureuse pour reproduire le comportement dynamique d’un véhicule. Contrairement aux méthodes statistiques ou d’apprentissage automatique, elle s’appuie sur les lois de la mécanique, en tenant compte des forces appliquées, des masses, et des propriétés du sol.
📌 Étude de Palanisamy et al. (2020)
Dans “A Physics-Based Vehicle Dynamics Model for Autonomous Driving Simulation”, Palanisamy et al. proposent un modèle complet intégrant les équations de la dynamique du véhicule, les coefficients de frottement, et les conditions routières. Cette approche permet de simuler avec réalisme des situations telles qu’un freinage brutal ou une manœuvre d’évitement en virage.
🚗 Intégration dans RoadSimulator3
Une telle modélisation physique est particulièrement utile dans RoadSimulator3, qui vise à générer des trajectoires GPS/IMU réalistes à haute fréquence. Elle permet notamment :
- d’évaluer les réactions du véhicule dans des scénarios extrêmes,
- de tester des algorithmes de détection d’événements inertiels (freinage, virage),
- de remplacer les données terrain lorsque celles-ci sont manquantes ou bruitées.
Ce type de modèle est aussi compatible avec des extensions comme la simulation gyroscopique, la variation des types de route ou la prise en compte des pentes.
🔗 Référence et accès
Consultez l’article complet sur IEEE Xplore :
https://ieeexplore.ieee.org/document/9283547
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