Offre de Thèse Renault
Performance et robustesse des systèmes embarqués de diagnostics et d’aide à la Conduite
1- Thème de recherche : Statistiques/fiabilité
Profils de mission :
– recueil de profils de mission réels, représentativité statistique régionale et mondiale
– méthodes de décomposition en une base de profils élémentaires (identification d’une base de
shémas récurrents, projection des profils réels dans cette base finie pour exploitation statistique)
Modèles dynamiques :
– Etat de l’art des modèles statistiques pour réponses scalaires (~plans d’expériences classiques)
– Etat de l’art des modèles statistiques pour réponses dynamiques, planification et identification
– Démarche statistique d’estimation de performance (alertes manquées) et fausses alertes
(retours/plaintes clients)
2- Argumentez l’intérêt du travail de recherche pour l’entreprise
Le nombre de systèmes embarqués dans l’automobile est en pleine explosion, que ce soit lié à des
exigences réglementaires (diagnostics des systèmes de dépollution pour EURO6, détection de
crevaison…) où à des prestations d’assistance proposées au client (ACC, Pré-crash breaking…).
Afin de pouvoir mettre ces systèmes sur le marché dans les meilleurs délais, mais également au
meilleur niveau de robustesse, une approche de (pré-)validation statistique de ces systèmes par
calcul (ou HIL) est indispensable. L’objectif est de s’assurer de leur performance et de leur
robustesse par rapport à la diversité des usages clients, à la variabilité des composants fabriqués en série, et des incertitudes sur les mesures et les modèles de comportement des systèmes électroniques embarquées.
3- Description des missions
Sur quelques applications métier représentatives (à identifier) :
– Construction d’une démarche de recueil de données pour construire un profil de mission
– Exploitation statistique du modèle dynamique du comportement du système
– Identification du compromis performance / fausse détection et alerte manquée
Recherche méthodologique
– Etat de l’art sur les techniques permettant d’exploiter des modèles dynamiques de manière
statistique de façon à maitriser la robustesse
– Identification des voies d’amélioration
– Mise au point des améliorations débouchant sur des techniques d’exploitation de modèles
dynamiques
– Test et validation sur les exemples
4- Compétences requises du futur thésard
Connaissances spécifiques :
– Bonne formation en statistique indispensable, éventuellement traitement de signal
– Connaissance en automatique souhaitée
– Expérience en modélisation de systèmes
– Maîtrise des outils de type Matlab / Simulink
Formation souhaitée : formation de statisticien, d’ingénieur avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou en automatique
Aptitudes personnelles souhaitées : autonomie, curiosité, et capacité d’apprentissage et synthèse
de méthodes à la croisée de plusieurs domaines ( statistiques, contrôle des systèmes… )
Contact : zohra.cherfi@utc.fr