Conception et mise en oeuvre de commandes distribuées temps réel
Code UE : AUT209-PAR01
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
Responsable(s)
Mathieu MOZE
Public, conditions d’accès et prérequis
Avoir le niveau des UE "Introduction aux systèmes de commande temps réel et aux réseaux de terrain" (UE AUT107) et "Introduction aux réseaux informatiques et de terrain"
(UTC303).
(UTC303).
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Objectifs pédagogiques
Acquérir la maîtrise de méthodes et d'outils pour la conception et la mise en oeuvre d'applications temps réel en automatique.
Connaitre le contexte technologique des véhicules autonomes
Savoir modéliser la dynamique d'un véhicule autonome
Connaitre les bases du pilotage temps réel d'un véhicule autonome
Simuler un véhicule autonome
Connaitre le contexte technologique des véhicules autonomes
Savoir modéliser la dynamique d'un véhicule autonome
Connaitre les bases du pilotage temps réel d'un véhicule autonome
Simuler un véhicule autonome
Compétences visées
Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels.
Savoir faire pour le développement en langage C ou sous Matlab d'applications de contrôle/commande.
1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule
1a: Prédire la trajectoire d'un véhicule automobile en analysant des équations qui régissent son déplacement afin d'identifier les paramètres permettant de la modifier, tels que l'accélération ou l'angle du volant
1b: Calculer les valeurs de paramètres tels que l'accélération ou l'angle du volant qui permettent à un véhicule automobile de suivre une trajectoire particulière
1c: Calculer une loi de commande permettant de réguler en temps réel les paramètres d'un véhicule automobile afin que sa trajectoire soit proche d'une trajectoire de référence
2 - Modélisation d'une chaine logicielle de pilotage temps réel de conduite autonome
2a: Identifier les différents éléments matériels distribués, par exemple les capteurs, nécessaires à l'utilisation de systèmes d'aide au conducteur ou à la conduite autonome
2a: Identifier les différents éléments d'une chaine logicielle multi tâche permettant à un véhicule automobile de suivre en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome
2b: Identifier les modifications à apporter à certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple le régulateur de vitesse, afin qu'un véhicule automobile suive en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome
3 - Simulation d'un véhicule autonome
3a: Programmer certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple celui responsable du suivi d'une trajectoire de référence, à l'aide d'un logiciel ou d'un langage informatique adapté tel que Matlab/Simulink ou Python afin d'implémenter un algorithme temps réel
3b: Programmer le comportement d'un véhicule automobile à l'aide de l'implémentation sur un logiciel adapté tel que Matlab/Simulink d'équations qui régissent son déplacement
3c: Visualiser le déplacement d'un véhicule automobile virtuel piloté par des algorithmes temps réel implémentés dans un environnement de simulation dédié, par exemple Carla
Savoir faire pour le développement en langage C ou sous Matlab d'applications de contrôle/commande.
1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule
1a: Prédire la trajectoire d'un véhicule automobile en analysant des équations qui régissent son déplacement afin d'identifier les paramètres permettant de la modifier, tels que l'accélération ou l'angle du volant
1b: Calculer les valeurs de paramètres tels que l'accélération ou l'angle du volant qui permettent à un véhicule automobile de suivre une trajectoire particulière
1c: Calculer une loi de commande permettant de réguler en temps réel les paramètres d'un véhicule automobile afin que sa trajectoire soit proche d'une trajectoire de référence
2 - Modélisation d'une chaine logicielle de pilotage temps réel de conduite autonome
2a: Identifier les différents éléments matériels distribués, par exemple les capteurs, nécessaires à l'utilisation de systèmes d'aide au conducteur ou à la conduite autonome
2a: Identifier les différents éléments d'une chaine logicielle multi tâche permettant à un véhicule automobile de suivre en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome
2b: Identifier les modifications à apporter à certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple le régulateur de vitesse, afin qu'un véhicule automobile suive en temps réel une trajectoire de référence de manière autonome
3 - Simulation d'un véhicule autonome
3a: Programmer certains éléments d'une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome, par exemple celui responsable du suivi d'une trajectoire de référence, à l'aide d'un logiciel ou d'un langage informatique adapté tel que Matlab/Simulink ou Python afin d'implémenter un algorithme temps réel
3b: Programmer le comportement d'un véhicule automobile à l'aide de l'implémentation sur un logiciel adapté tel que Matlab/Simulink d'équations qui régissent son déplacement
3c: Visualiser le déplacement d'un véhicule automobile virtuel piloté par des algorithmes temps réel implémentés dans un environnement de simulation dédié, par exemple Carla
Approfondissement de concepts fondamentaux mis en oeuvre dans les systèmes temps réel multitâches :
Ordonnancement temps réel des tâches,
Évaluation des contraintes de temps,
Gestion des entrées/sorties.
Méthodes de spécification et de conception des systèmes temps réel complexes :
Introduction aux méthodes d'analyse structurée,
Initiation à la modélisation des applications temps réel.
Formation à RTX (2ème partie) :
Horloges et timers,
Gestion des interruptions,
Gestion des ports d'entrées/sorties,
Etude détaillée d'une architecture logicielle type pour les applications de contrôle/commande.
Etude de réseaux de terrain (WorldFIP, Profibus, CAN) et de l'interface socket TCP/IP : mise en oeuvre pour la réalisation de systèmes de commande temps réel distribuée.
Conception, réalisation et mise en oeuvre de systèmes de commande temps réel pour l'automatisation de maquettes pédagogiques.
Ordonnancement temps réel des tâches,
Évaluation des contraintes de temps,
Gestion des entrées/sorties.
Méthodes de spécification et de conception des systèmes temps réel complexes :
Introduction aux méthodes d'analyse structurée,
Initiation à la modélisation des applications temps réel.
Formation à RTX (2ème partie) :
Horloges et timers,
Gestion des interruptions,
Gestion des ports d'entrées/sorties,
Etude détaillée d'une architecture logicielle type pour les applications de contrôle/commande.
Etude de réseaux de terrain (WorldFIP, Profibus, CAN) et de l'interface socket TCP/IP : mise en oeuvre pour la réalisation de systèmes de commande temps réel distribuée.
Conception, réalisation et mise en oeuvre de systèmes de commande temps réel pour l'automatisation de maquettes pédagogiques.
Modalités d'évaluation
Evaluation écrite sur table.
Travaux pratiques individuels : synthèse de lois de commande temps réel et implémentation par l'utilisation de logiciels de modélisation et de simulation tels que Matlab/Simulink
Critères d'évaluation:
1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule
a: Qualité de l'analyse: le candidat connait les principes physiques qui régissent le déplacement d'un véhicule automobile et les équations associées
b: Pertinence de la loi de commande proposée: le candidat connait une ou plusieurs méthodes de synthèse de loi de commande et détermine une loi de commande temps réel adaptée pour la régulation des paramètres agissants sur la dynamique d'un véhicule automobile
2 - Modélisation d'une chaine logicielle de conduite autonome
a: Qualité de l'analyse: le candidat identifie les éléments constitutifs d'une chaine logicielle multi tâche permettant le pilotage temps réel d'un véhicule autonome ainsi que les différentes informations transitant entre eux
3 - Simulation d'un véhicule autonome
a: Qualité du modèle numérique obtenu: le candidat connait les principes de la modélisation et utilise avec aisance un logiciel tel que Matlab/Simulink pour programmer un modèle représentatif de la dynamique du véhicule et modifier une chaine logicielle de conduite autonome
b: Qualité de la simulation obtenue: le candidat utilise un logiciel de simulation de conduite temps réel et l'interface avec une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome pour simuler le déplacement d'un véhicule autonome dans un environnement simulé
c: Qualité de l'analyse: le candidat analyse les résultats de simulation obtenus et propose des modifications à apporter au modèle afin d'obtenir un comportement spécifique
Evaluation écrite sur table.
Travaux pratiques individuels : synthèse de lois de commande temps réel et implémentation par l'utilisation de logiciels de modélisation et de simulation tels que Matlab/Simulink
Critères d'évaluation:
1 - Modélisation de la dynamique d'un véhicule
a: Qualité de l'analyse: le candidat connait les principes physiques qui régissent le déplacement d'un véhicule automobile et les équations associées
b: Pertinence de la loi de commande proposée: le candidat connait une ou plusieurs méthodes de synthèse de loi de commande et détermine une loi de commande temps réel adaptée pour la régulation des paramètres agissants sur la dynamique d'un véhicule automobile
2 - Modélisation d'une chaine logicielle de conduite autonome
a: Qualité de l'analyse: le candidat identifie les éléments constitutifs d'une chaine logicielle multi tâche permettant le pilotage temps réel d'un véhicule autonome ainsi que les différentes informations transitant entre eux
3 - Simulation d'un véhicule autonome
a: Qualité du modèle numérique obtenu: le candidat connait les principes de la modélisation et utilise avec aisance un logiciel tel que Matlab/Simulink pour programmer un modèle représentatif de la dynamique du véhicule et modifier une chaine logicielle de conduite autonome
b: Qualité de la simulation obtenue: le candidat utilise un logiciel de simulation de conduite temps réel et l'interface avec une chaine logicielle multi tâche de conduite autonome pour simuler le déplacement d'un véhicule autonome dans un environnement simulé
c: Qualité de l'analyse: le candidat analyse les résultats de simulation obtenus et propose des modifications à apporter au modèle afin d'obtenir un comportement spécifique
- COTTET F., LACROIX J. et alias : Ordonnancement temps réel
- LANDAU I.D. : Commande des systèmes. Conception, identification et mise en oeuvre
- AUSLANDER D.M. : Control Software for Mechanical Systems. Object-Oriented Design in Real-Time World
- C. SERVIN : Télécoms 1 et 2, Masson
- G. PUJOL : Les réseaux, Eyrolles
- F. Beauchaints : Support de cours
- T. Raïssi : Support de cours sur les systèmes temps réel
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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|---|---|---|---|---|
Intitulé de la formation
Mastère spécialisé (label conférence des grandes écoles) Systèmes Mécatroniques et Robotiques
|
Lieu(x)
Package
|
Lieu(x)
Paris
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||
Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité Automatique et robotique Parcours Automatique
|
Type
Diplôme d'ingénieur
|
Lieu(x)
À la carte
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| Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Centre Cnam Paris
- 2021-2022 2nd semestre : FOAD 100%
- 2021-2022 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?Organisation de la modalité FOAD 100%
:Planning
2ème semestre
- Date de démarrage : 07/02/2022
- Date limite d'inscription : 21/03/2022
- Regroupements facultatifs : aucun
- Date de 1ère session d'examen : 13/06/2022
- Date de 2ème session d'examen : 29/08/2022
Accompagnement
- Plateforme Moodle
- Chat
- Forum
Ressources mises à disposition de l'auditeur
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas activités
- Bibliographie et webographie
Modalités de validation
- Contrôle continu
- Examen sur table
Code UE : AUT209-PAR01
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
Responsable(s)
Mathieu MOZE
Semestre 2
ou
