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Résumé
Le travail présenté dans ce mémoire entre dans le cadre de développement des systèmes
avancés d’aide à la conduite. Cette thèse est consacrée à l’estimation des états dynamiques du
véhicule, on utilisant des observateurs.
Après avoir présenté les principales études menées par les chercheurs dans le domaine,
le système véhicule a fait l’objet d’une description détaillée et d’une modélisation par un
ensemble d’équations non linéaires aux dérivées ordinaires. Ensuite, nous avons donné les
notions de base d’observabilité et présenté le filtre de kalman étendu et le filtre de kalman
unscented, ensuite, nous avons appliqué le filtre de kalman étendu (EKF) sur le modèle non
linéaire du véhicule, les résultats obtenus sont comparés à ceux obtenus par l’application du
filtre de kalman unscented (UKF) sur le modèle non linéaire. Enfin, une comparaison entre les
résultats de ces observateurs a été présentée.
Mots-clés: véhicule, Modélisation, Aérodynamique, Estimation, état dynamique, Filtres de
Kalman.
Abstract :
The work presented in this memory enters the frameset of development of the advanced
systems of aid to control. This thesis is devoted to the estimate of the dynamic states of the
vehicle, by the use of the observers.
After having presented the principal studies undertaken by the researchers in the field,
the vehicle system was the subject of a detailed definition and a modeling by a unit of nonlinear
equations to the derivative ordinary. Then, we gave the basic concepts of observability and
presented the extended kalman filter and the unscented kalman filter, then, we applied the
extended kalman filter (EKF) to the nonlinear model of the vehicle, the results obtained are
compared with those obtained by the application program of the unscented kalman filter (UKF)
on the nonlinear model. Lastly, a comparison between the results of these observers was
presented.
Key words: vehicle, Modélisation, Aérodynamique, Estimation, dynamic state, kalman filters.