Brevet FR2865175A1 — publié le 20050722

DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte aux systèmes de pilotage de stabilité d'un véhicule. Dans une application particulière, l'invention se rapporte aux systèmes visant à éviter le blocage des roues lors de freinages appuyés, popularisée sous la désignation ABS . Plus généralement, l'invention concerne tous les systèmes visant à maintenir le véhicule sur une trajectoire stable en agissant automatiquement sur des actuateurs comme ceux déterminant un couple aux roues, ou ceux déterminant le braquage d'une ou de plusieurs roues, ou même ceux concernant la suspension, dont on sait que cela a aussi avoir un effet sur le contrôle de la trajectoire (par exemple antiroulis actif). Dans l'application particulière évoquée ci-dessus, les actuateurs sont les freins d'une roue ou l'organe imposant un couple moteur à une roue. ETAT DE LA TECHNIQUE Pour rappel, le coefficient d'adhérence longitudinale g du pneumatique est le quotient de la force longitudinale divisée par la force verticale appliquée, c'est à dire la charge appliquée sur le pneumatique (dans le cas simplifié d'un effort de freinage pur et l'homme du métier saura facilement généraliser) ; le glissement G du pneumatique vaut G = 0% lorsqu'il n'y a pas de glissement entre la vitesse du pneumatique et la vitesse du véhicule, c'est à dire si le pneu roule librement, et G = 100% si le pneu est bloqué en rotation. Typiquement, en fonction de l'environnement (nature du sol (asphalte, béton), sec ou mouillé (hauteur d'eau), température et niveau d'usure du pneumatique), la valeur de en fonction du glissement G peut varier énormément (g vaut environ 0.15 sur de la glace et environ 1.2 sur un sol sec). On sait que le freinage d'un véhicule sera d'autant plus efficace que l'on parviendra à faire fonctionner la bande de roulement à un glissement G correspondant à la valeur maximale du coefficient d'adhérence (parfois aussi appelé coefficient de frottement). On appelle la valeur maximale du coefficient d'adhérence. Mais le conducteur moyen n'est pas capable de doser le freinage de façon à satisfaire à cette condition. P10-1595-FR C'est la raison pour laquelle ont été développés des systèmes de contrôle de la stabilité d'un véhicule modulant automatiquement la force de freinage de façon à viser une cible de glissement prédéterminée, censée correspondre au maximum du coefficient d'adhérence. En particulier, la demande de brevet EP 1371534 publiée le 17 décembre 2003 propose un procédé de régulation du glissement utilisant une grandeur appelée Invariant que les recherches des inventeurs ont permis de découvrir, cette grandeur étant ainsi appelée parce qu'elle est sensiblement constante quel que soit le pneu considéré et quelle que soit l'adhérence du sol sur lequel le pneu roule. Si ce procédé permet de déterminer une cible de glissement pour lequel on est effectivement bien plus proche du coefficient d'adhérence maximal réel du pneu dans les circonstances de roulage réelles, il existe cependant des cas où l'on peut déterminer une cible meilleure encore pour améliorer l'efficacité du freinage (ou de l'accélération). BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTION L'invention propose un système de contrôle de la stabilité d'un véhicule utilisant plusieurs algorithmes prédictifs et un processus de sélection. Dans une formulation générale, l'invention propose un système de contrôle de la stabilité d'un véhicule dans lequel un paramètre caractéristique Q du fonctionnement d'un pneumatique du véhicule destiné à rouler sur un sol varie en fonction d'un paramètre P selon une certaine loi, une valeur optimale dudit paramètre P étant imposée par un contrôleur de manière directe ou indirecte de façon à agir sur au moins l'un des éléments choisis dans le groupe comportant le couple de rotation appliqué au pneumatique, l'angle de braquage du pneumatique, l'angle de carrossage du pneumatique et la force verticale appliquée au pneumatique, dans lequel le contrôleur comporte des moyens pour: P10-1595-FR É Déterminer des estimations ou des mesures (P;, Q;) pour des niveaux i successifs de valeurs; É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit paramètre et obtenir ainsi autant de valeurs cibles Pc" que d'algorithmes utilisés, É sélectionner comme valeur optimale du paramètre la meilleure des valeurs cibles Pc" en soumettant les n valeurs cibles Pc" à des comparaisons visant à éliminer les valeurs cibles les moins vraisemblables. Le résultat recherché est de maintenir la valeur d'un paramètre Q à une valeur choisie comme étant idéale dans la situation du véhicule du moment. Dans le présent mémoire, on décrit en détails une application au contrôle du glissement d'un pneu, typiquement pendant une manoeuvre de freinage ou pendant une manoeuvre agissant sur le lacet d'un véhicule (fonction connue sous le nom d'ABS dans le premier cas ou fonction connue sous le nom d'ESP dans le second cas). Enfin, on évoque une application visant au contrôle de la trajectoire en utilisant des actuateurs autres que ceux agissant sur le couple aux roues. Dans une première application, l'invention propose donc un système de contrôle de la stabilité d'un véhicule dans lequel le paramètre P est le glissement G du pneumatique et le paramètre caractéristique Q est le coefficient d'adhérence du pneumatique, le système comportant des moyens pour imprimer au pneu un effort longitudinal, des moyens de modulation de l'effort longitudinal et des moyens pour calculer le paramètre glissement lors de chaque activation des moyens pour imprimer au pneu un effort longitudinal de la façon suivante: É déterminer les valeurs du coefficient d'adhérence pour chaque glissement G; 25 correspondant à des niveaux i successifs de l'effort longitudinal, É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit glissement et obtenir ainsi autant de valeurs cibles Gc" que d'algorithmes utilisés, É sélectionner comme valeur du glissement optimal G Pt la meilleure des valeurs cibles Gc" en soumettant les n valeurs cibles Gc" à des comparaisons visant à éliminer les valeurs 30 cibles les moins vraisemblables. P10-1595-FR La présente invention propose donc de, en fonction d'observations faites au tout début de chaque manoeuvre de variation de couple (typiquement au tout début de chaque manoeuvre de freinage mais cela est valable aussi au début de chaque accélération ou pour d'autres manoeuvres comme un braquage), à partir des observations (mesures ou estimations), calculer les valeurs de glissement cible selon plusieurs algorithmes et sélectionner parmi ces cibles la valeur optimale de glissement finalement retenue par la régulation du glissement. Le résultat visé est donc de maintenir la valeur du coefficient d'adhérence du pneu à une valeur choisie comme étant idéale dans la situation du véhicule du moment, par exemple à la valeur maximale possible. L'application de choix de la présente invention réside dans le pilotage du glissement d'une roue en freinage. Toute la description suivante concerne dans ce cas un dispositif de modulation de l'effort longitudinal qui agit sur la commande de freinage. Indiquons une fois pour toutes que dans ce cas, on initialise (i=0) les opérations indiquées ci-dessus, et plus en détails ci-dessous, à chaque début de manoeuvre de freinage. Mais si l'on décide d'appliquer la présente invention au pilotage du glissement d'une roue en accélération, le dispositif de modulation de l'effort longitudinal agit sur le couple moteur aux roues et on initialise (i=0) les opérations indiquées à chaque demande de variation du couple moteur supérieure à un seuil de couple prédéterminé. Notons aussi que, dans le contexte de la présente invention, peu importe que la bande de roulement dont on traite la caractéristique d'adhérence soit celle d'un pneumatique ou d'un bandage élastique non pneumatique ou encore d'une chenille. Les termes bande de roulement , pneu ou pneumatique , bandage , bandage élastique , chenille ou même roue doivent être interprétés comme équivalents. Remarquons aussi que la détermination des valeurs du coefficient d'adhérence pour chaque glissement G; peut se faire par mesure directe ou par estimation à partir d'autres mesures ou de l'estimation d'autres grandeurs comme l'effort dans le plan du sol et la charge verticale. La sélection du glissement optimal procède d'une évaluation comparative entre tous les algorithmes. Par exemple, pour chaque algorithme de 1 à n, après acquisition de suffisamment P10-1595-FR de valeurs Gi, on opère un bilan comparatif en calculant la valeur absolue de l'écart relatif entre la cible Gcn de l'algorithme n et la cible Gcsel#"-' de la sélection précédente n - 1 . A l'aide d'une valeur caractéristique (X) du fonctionnement physique de la rotation du pneu sur le sol, on choisit un seuil de tolérance sur l'écart calculé précédemment et sur la base de cette valeur caractéristique. La sélection procède comme suit: si l'écart est inférieur au seuil de tolérance, sélectionner Gcn comme valeur du glissement optimal Gop; si l'écart est supérieur au seuil de tolérance, sélectionner Gcse'#n-' comme valeur du glissement optimal Gopt Pour le premier choix, on aura déterminé expérimentalement un algorithme préféré, par exemple l'algorithme donnant statistiquement la cible la plus proche de la cible idéale. Cet algorithme choisi pour amorcer les itérations donne une première sélection pour la cible, c'est à dire une première valeur de référence, d'où la désignation de cible Gcseu'''. On peut retenir comme valeur caractéristique X la variation par rapport au temps de G car cela décrit assez bien le type de sol sur lequel on se trouve; on sait que sur un sol faiblemént adhérent la roue va très vite au blocage donc la variation par rapport au temps sera grande et inversement. Le seuil de tolérance est calculé par logique booléenne ou par logique floue ou par une fonction mathématique quelconque. La suite de la description illustre l'invention utilisée pour sélectionner, selon les circonstances, le plus pertinent de trois algorithmes: É un premier algorithme reprenant le principe de l'Invariant illustré dans la demande de brevet précitée pour tout ce qui concerne la détermination du glissement cible au moyen de ce principe, que l'on appellera dans le présent mémoire par commodité algorithme Invariant , également désigné par Invt ; É un deuxième algorithme, nouveau en soi, que l'on appellera dans le présent mémoire par 30 commodité algorithme Moyen , également désigné par Avg ; P 10-1595-FR un troisième algorithme, nouveau en soi, que l'on appellera dans le présent mémoire par commodité algorithme Mouillé , également désigné par Wet . BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures suivantes montrent: La figure 1 est un schéma de principe de l'invention; La figure 2 illustre un traitement particulier des premières acquisitions de mesures ou d'estimations; La figure 3 illustre plus en détails ledit traitement particulier; La figure 4 illustre un autre traitement particulier des acquisitions de mesures ou d'estimations; La figure 5 illustre l'algorithme Invariant; La figure 6 illustre l'algorithme Moyen; La figure 7 illustre l'algorithme Mouillé ; La figure 8 est un schéma bloc illustrant une mise en oeuvre de l'invention. DESCRIPTION DU MEILLEUR MODE DE REALISATION DE L'INVENTION Rappels sur l'Algorithme Invariant On ne fait ici que de brefs rappels concernant l'algorithme Invariant. On consultera en particulier l'exemple 1 décrit dans la demande de brevet précitée, relatif au maintien automatique du fonctionnement d'un pneu sur un véhicule à un certain coefficient d'adhérence, par exemple au coefficient d'adhérence maximal L'algorithme Invariant permet en particulier d'asservir le glissement G de façon à le maintenir à une valeur optimale GOPt prédéterminé. Ledit glissement prédéterminé G pt est plus particulièrement et de façon P10-1595-FR non limitative, choisi de telle sorte que la valeur prédéterminée du coefficient d'adhérence corresponde sensiblement à la valeur max. Dans ce cas, il est convenu d'appeler cette valeur optimale particulière Gmax. On observe que la position du maximum pour ce pneu varie en fonction du sol. Il existe un Invariant Invt commun à ces différents sols. Par application de l'équation de détermination de l'Invariant au cas de l'analyse du coefficient d'adhérence en fonction du glissement, l'Invariant est calculé en particulier de la façon suivante: (Gmax) Invt = G/ , avec p ayant une valeur positive et inférieure à 1. G (PÉG max) En ce qui concerne p, sa valeur est de préférence comprise entre 0.25 et 0. 75, par exemple elle vaut 0.5, le lecteur étant renvoyé à la description de la demande de brevet précitée quant aux conséquences du choix de la valeur de p. On obtient ainsi: G(G=Gmax) 0.58 (G = G max/ 2) On a introduit un Invariant Invt en procédant à un traitement des données à une première valeur du glissement G, correspondant au maximum du coefficient d'adhérence max, et à une seconde valeur correspondant à 50% de la première valeur, par exemple 50% du glissement précédemment évoqué. On peut ainsi en déduire une première valeur de Invt . Il convient ensuite de procéder à la détermination de la pente ai de la courbe ;=f(G,) illustrée à la figure 5. On procède pour ce faire par calcul direct a,,-- i/Gi ou on utilise une régression 25 adaptée, par exemple une régression linéaire. Ou on calcule par exemple deux coefficients P10-1595-FR G particuliers AL' et BL'n par la régression linéaire suivante, appliquée à n points de mesure ou d'estimation: AL;n = nÉEGÉa EGÉEa BL;n = EaÉEG2 EGÉaÉEG n.EG2-(EG)2 ' n.EG2-(EG)2 ce qui donne l'expression de la pente a = AL'n É G + BL'n Ensuite, le calcul de G0"i se fait de la façon suivante: 1 pÉInvt Une autre régression bien adaptée est une régression exponentielle. Ainsi, un premier algorithme dit algorithme Invariant , effectue les opérations suivantes: É Déterminer la pente a; de la droite passant par l'origine et par (G;, É Calculer des coefficients AP. par calcul direct ou par une régression appropriée à partir d'un nombre suffisant de paires (a;, G;) de façon à modéliser une courbe de variation 15 a; = f(G;, AP), É Calculer un premier glissement cible Gc'' en utilisant un Invariant "Invt" prédéterminé. On a vu que l'Invariant Invt vaut sensiblement 0,58. Mais, en pratique, on peut utiliser l'Invariant Invt comme un paramètre de mise au point du système. Description de l'Algorithme Moyen L'algorithme Moyen consiste à détecter le changement dans la courbure de la courbe (G). On comprend en effet qu'un tel changement est révélateur de la proximité du maximum d'adhérence. Pour cela, on traite les mesures ou les estimations des valeurs de glissement et de coefficient d'adhérence associée à deux régressions dont l'une vise à modéliser une courbe de variation qui passe obligatoirement par l'origine et dont l'autre vise à modéliser une P10-1595-FR GoPt - - BLin 1 Invt A Lin courbe de variation qui ne passe pas obligatoirement par l'origine, c'est à dire dont le premier point est laissé libre. Ainsi, un deuxième algorithme effectue les opérations suivantes: É Déterminer des coefficients A[a"g / Pi par calcul direct ou par une régression appropriée, à partir d'un nombre suffisant de paires ( ;, G;), de façon à modéliser une première courbe de variation = f(G;, A[avg / pl) incluant obligatoirement par convention l'origine, et la ou les paires ( ; , G;), dans lesquelles ; est différent de zéro, É Déterminer un indicateur de la pente moyenne al de ladite première courbe de variation, É Déterminer des coefficients B[a"g / P] par calcul direct ou par une régression appropriée, à partir d'un nombre suffisant de paires ( ;, G;), de façon à modéliser une deuxième courbe de variation = f(G,, B[a"g f pi) incluant la ou les paires ( ;, G;), dans lesquelles ; est différent de zéro, É Déterminer un indicateur de la pente moyenne a2 de la deuxième courbe de variation, É Tant que la différence entre ai et a2 est inférieure à un seuil de pente prédéterminé, reprendre les opérations précédentes pour chaque nouvelle acquisition de paire de valeurs (G;, p t,), É Dès que la différence entre al et a2 dépasse le seuil de pente prédéterminé, déterminer un glissement cible Gia"g en utilisant au moins la dernière paire de valeurs (G;, ;). 20 De préférence, on ajoute une deuxième condition provoquant la détermination du deuxième glissement cible en utilisant au moins la dernière paire de valeurs (G;, ).i.;), la deuxième condition étant dès que G, dépasse un seuil prédéterminé, par exemple 15%. Il est tout particulièrement indiqué d'utiliser des régressions linéaires. Dans ce cas, on regarde la différence entre deux régressions linéaires, comme illustré à la figure 6. Dans ce cas, É La première courbe de variation, représentée par un trait pointillé à la figure 6, est une première droite = Aa"g É G;, incluant par convention l'origine (à une correction Go près, correction qui sera expliqué plus loin) et la ou les paires ( ;, G;), obtenue par une première régression linéaire calculant un premier coefficient Aa"g, P10-1595-FR É La deuxième courbe de variation, représentée par en trait d'axe à la figure 6 (courbe moins verticale), est une deuxième droite ; = A;,, É G; + am incluant la ou les paires ( ;, G;), que l'on laisse libre de ne pas passer par l'origine, et est obtenue par une deuxième régression linéaire calculant des coefficients A,;,, et B1;n (ce qui n'exclut pas une correction Go qui sera expliqué plus loin). Bien entendu, s'agissant de régressions linéaires, les indicateurs al et a2 sont directement les pentes respectives Aa"g et A,;,, de chacune des droites. Il a été déterminé expérimentalement que, dans le cas de modélisation par des droites (régressions linéaires), le seuil de pente prédéterminé pour la différence entre al et a2 est de préférence de l'ordre de 30%. Au final, le glissement cible Gca"g retenu peut être tout simplement égal à la dernière valeur G;. En alternative et d'une façon plus précise, on détermine le glissement cible MAX Gcavg = . AVC avec f3 un paramètre de mise au point. Quand on parle dans le présent mémoire d'un paramètre de mise au point, cela signifie que, même s'il existe pour ce paramètre une valeur ou une plage de valeurs représentatives d'une réalité physique, on peut en pratique utiliser arbitrairement ce paramètre comme un bouton de réglage fin du fonctionnement pratique du système de contrôle de la stabilité d'un véhicule, c'est à dire un paramètre utilisé dans la mise au point du système. Ajoutons simplement que le paramètre (3 présente une analogie avec l'Invariant, ce qui se traduit pour f3 par une valeur d'environ 1,04 à rapprocher de la valeur 0,58 pour l'Invariant. Comme on le verra dans la suite, sans que cela soit limitatif, il est proposé que l'algorithme Moyen soit choisi comme la valeur de référence pour la détermination du glissement cible car on a remarqué expérimentalement que c'est celui qui est le plus robuste pour tous les types de pneus et tous les types de sols. C'est donc cet algorithme qui sert à valider des choix de cible basés sur les autres algorithmes. Un exemple de processus de choix entre les algorithmes est décrit à la fin du présent mémoire. P10-1595-FR -11-Description de l'Algorithme Mouillé Comme son nom l'indique, cet algorithme est plus particulièrement conçu pour le calcul de cible sur sol mouillé (en fait tous les sols de faible adhérence). En effet, sur ce type de sol, la roue va très rapidement au blocage et l'on risque de s'apercevoir trop tard que le maximum de la courbe (G) est dépassé. Le principe de cet algorithme consiste à étudier l'évolution de la dérivée du glissement en fonction du temps. Si l'on constate une évolution trop rapide, c'est à dire en fait un changement du glissement trop rapide, on peut présumer que le système n'est plus stable parce que l'on a dépassé ou l'on est en passe de dépasser le glissement correspondant à l'adhérence maximale. Cet algorithme consiste donc à : É Au fur et à mesure de l'acquisition des valeurs de G;, calculer la variation par rapport au temps de G, É Tant que ladite variation est supérieure à un seuil bas, calculer des coefficients A[ wet, p par calcul direct ou par une régression appropriée de façon à modéliser la variation par rapport au temps de G par une courbe de variation qui est une fonction de (G, A[ wet, p]), É Dès que ladite variation est supérieure à un seuil haut, déterminer un troisième glissement cible GCWet en utilisant au moins les dernières valeurs de A[ wet,p]É De préférence, ledit algorithme n'est utilisé qu'avec des valeurs de glissement supérieures à de 4%. De façon avantageuse, ledit seuil bas est de l'ordre de 1% par seconde et ledit seuil 25 haut est de l'ordre de 3% par seconde. Une application simple de cet algorithme utilise une régression linéaire, ce qui fait que l'on calcule des coefficients Awet et Bwet de la façon suivants: É dG _AWEr.G+BWET dt et le troisième glissement cible GCwet est donc déterminé de la façon suivante: P10-1595-FR - 12 - G cavet = dG _ tgt _ BWET AWET Bien qu'une valeur expérimentale de 2% par seconde pour le paramètre dG_tgt ait donné de bons résultats comme montré à la figure 7, on peut en pratique utiliser arbitrairement ce paramètre comme un bouton de réglage fin du fonctionnement pratique du système de contrôle de la stabilité d'un véhicule, tout comme évoqué à propos des paramètres f3 et Invariant. Suggestions d'améliorations concernant les premières acquisitions de données Avant de poursuivre, il est proposé quelques corrections aux valeurs faibles de glissement et coefficient d'adhérence obtenues au tout début d'une manoeuvre de freinage. Au début des freinages, il a été constaté que la courbe g(G) peut présenter un comportement étrange. Le but de cette première partie de l'algorithme est de corriger ce comportement. Aux figures 2 et 3, on peut voir que sur un sol mouillé, le pied de la courbe g(G) ne semble pas linéaire et que pour un g nul, le glissement ne l'est pas. Ceci est probablement dû aux erreurs dans la valeur du glissement mesuré. Cela n'est à l'évidence pas représentatif des phénomènes physiques dans le contact de la bande de roulement sur le sol. Cela est gênant pour les algorithmes de calcul du glissement cible qui sont basés sur l'étude de la pente de la courbe g(G). Bien entendu, cela est très dépendant des moyens technologiques concrets mis en oeuvre sur le véhicule pour acquérir ces informations. Dès lors, les indications fournies dans ce contexte sont de simples suggestions qu'il est utile d'appliquer si l'on fait face à ce problème, mais qui ne sont pas limitatives. Plus généralement, il est utile de corriger autoritairement la forme du pied de la courbe de variation du coefficient d'adhérence en fonction du glissement si elle présente une allure fort peu plausible. La première partie du traitement des données va donc constituer à calculer la valeur du glissement à partir de laquelle on peut utiliser les données pour calculer de façon fiable un glissement cible ou le glissement optimal. Convenons d'appeler ce glissement Go. La figure 2 P10- 1595-FR 13 - montre que ce glissement Go vaut environ 3%. On obtient une allure plus plausible de la courbe (G) en reliant Go à la partie sensiblement linéaire de la partie croissante de la courbe. Dès lors, de préférence, le système de contrôle de la stabilité d'un véhicule est tel que l'on procède, avant toutes les opérations exploitant la courbe de variation de ; en fonction de G;, à une correction du départ de ladite courbe en éliminant les premières paires réelles ( ;, G;) tant que la variation de en fonction de G, n'est pas sensiblement constante et en recherchant le glissement Go associé à un coefficient d'adhérence nul (ceci n'étant bien entendu pas limitatif) tel que la paire (0, Go) et les paires non éliminées ( ;, G;) sont sensiblement alignées, et utilisant une courbe partant de (0, Go) et rejoignant les paires non éliminées ( ;, G), de sorte que, pour toute valeur de G, plus grande que Go, G; est remplacée par G; Go. Pour cela, par exemple, on utilise un algorithme qui comporte les étapes suivantes: É éliminer systématiquement toutes les valeurs du glissement associées à un coefficient d'adhérence inférieur à 0,01; É Calculer de façon continue des régressions de t et G en fonction du temps, de préférence des régressions exponentielles vu l'allure du pied de la courbe dans l'exemple illustré au moyen de la figure 2 et de la figure 3: p = eAP.(t TStart)+Bp G = e AG É(t TStart)+BG On peut considérer que les valeurs acquises sont représentatives de la réalité lorsque le coefficient d'adhérence estimé ou mesuré est supérieur à 0,1 ou lorsque le glissement dépasse 4%. La figure 3 illustre la façon de déterminer Go à partir des courbes donnant les valeurs acquises respectivement pour le coefficient d'adhérence en fonction du temps et pour le glissement en fonction du temps. On cherche la valeur du temps pour laquelle la régression sur la courbe de vaut une certaine valeur, par exemple 0,05 (voir le segment horizontal entre une abscisse nulle et une ordonnée valant 0,05 et la courbe en pointillés). La valeur de Go sera la valeur de la régression sur la courbe du glissement à cet instant (voir le segment vertical entre le point P10-1595-FR - 14 - précédemment obtenu et un point sur la courbe en trait continu, donnant la_ valeur du glissement Go). On procède donc, avant toutes les opérations exploitant la courbe de variation _ de i en fonction de Gi, à une correction du départ de ladite courbe en éliminant les premières paires réelles (lai, Gi) tant que la variation de en fonction de Gi n'est pas sensiblement constante et en recherchant le glissement Go associé à un coefficient d'adhérence nul tel que la paire (0, Go) et les paires non éliminées ( ;, Gi) sont sensiblement alignées, et utilisant une courbe partant de (0, Go) et rejoignant les paires non éliminées ( i, Gi). Ensuite, dans tous les algorithmes utilisés, pour toute valeur de Gi plus grande que Go, Gi est remplacée par Gi Go. On a jusqu'à présent supposé calculées ou estimées des valeurs de p.. Cependant, dans certains cas, le mode d'obtention du coefficient d'adhérence (à partir de l'effort de freinage lui-même estimé sur la base de la pression de freinage compte tenu des caractéristiques particulières chaque véhicule et à partir de la vitesse de roue) ne donne pas de résultat satisfaisant (la courbe (G) calculée est trop plate ou continûment ascendante). On sait que cela n'est pas réaliste. Pour corriger ce problème, une correction numérique du calculé peut être mise en place. Cette correction est basée sur la vitesse d'évolution du glissement en fonction du temps. En effet, si la vitesse de la roue (et donc le glissement) s'emballe de façon rapide, c'est que l'on se trouve dans la zone instable de la courbe (G). Donc la courbe (G) devrait décroître, ce que l'on met à profit dans un système de contrôle de la stabilité d'un véhicule dans lequel, lorsque la variation par rapport au temps du glissement devient supérieure à un seuil de variation prédéterminé, on procède, avant toutes les opérations exploitant la courbe de variation de pi en fonction de Gi, à une correction de la fin de laditecourbe en remplaçant les valeurs de ; correspondant à des glissements amenant la variation par rapport au temps du glissement au- delà dudit seuil de variation prédéterminé, par des valeurs corrigées comme suit: u,corr =pi. I Maxl G;1 où Acorr est un coefficient de mise au point et peut être spécifique à chaque algorithme. 30 Par exemple, une bonne valeur pratique s'est avérée être 0.2 pour l'algorithme Moyen . La P10-1595-FR figure 4 illustre cette correction. Grâce à cette correction, la courbe (G) retrouve une forme certainement plus conforme à la réalité physique, ce qui permet aux algorithmes de produire des cibles fiables. Remarquons que, si la valeur du wax est en elle-même modifiée par cette correction, tous les algorithmes utilisés se basent sur la forme de la courbe et non sur ses valeurs. Le lecteur est également renvoyé à la demande de brevet précitée où l'on a fait ressortir que l'algorithme Invariant permet de calculer une cible de glissement sans même calculer le coefficient d'adhérence associé, celui-ci étant inutile au bon fonctionnement de l'asservissement en glissement d'une la roue de véhicule. Sélection entre les glissements cibles donnés par les différents algorithmes Différentes cibles ont été calculées grâces aux algorithmes présentés (Invariant, Moyen, Mouillé). Le principe général de sélection est illustré à la figure 1. On voit que l'on exploite des mesures ou des estimations, disons en général des acquisitions du glissement G; et du coefficient de glissement i associé à chacune i des valeurs du glissement. On calcule en parallèle une valeur cible G01 du glissement au moyen de n algorithmes Alg i . Enfin, on choisit parmi ces valeurs cibles en procédant à des comparaisons utilisant une fonction f(,) permettant de retrouver une ou des valeurs caractéristiques du fonctionnement physique de la rotation du pneu sur le sol. On va maintenant décrire un cas pratique, non limitatif, de mise en oeuvre du choix de la 25 valeur finale, c'est à dire du glissement optimal utilisé pour la régulation du glissement d'une roue. La figure 8 illustre les opérations. On retient ici l'algorithme Moyen comme une référence qui sert à juger les autres. Le principe de l'algorithme de choix entre les différentes cible repose sur le fait qu'une des cibles serre de valeur de référence dans laquelle on a une bonne confiance quel que soit le type de sol. Le choix sera fait à parti de l'écart avec cette valeur de P10-1595-FR référence et avec l'aide de la dérivée du glissement en fonction du temps (dG) pour dt caractériser les types de sols. La sélection du glissement optimal, parmi les valeurs cibles données par les algorithmes Moyen et Mouillé , s'opère par exemple de la façon suivante: É Calculer l'écart relatif en valeur absolue GE entre Gcavg et GcWet É Présélectionner une valeur Gcsen de la façon suivante: tant que ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à une limite basse, retenir comme valeur Gcsel#i la valeur de Gcavg, lorsque ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à la limite basse, on détermine un premier seuil critique AGmaX dont la valeur dépend de ladite variation par rapport au temps de G et: > si GE est inférieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur Gcsel#i la valeur de Gcavg -* si GE est supérieur au premier seuil critique AGmax, retenir comme valeur Gcsel#i la valeur de Gc1Net É prendre comme sélection finale de la valeur du glissement optimal G Pt la valeur Gcsel#i Le seuil critique est de préférence choisi par un processus de logique floue, afin d'être variable et mieux adapté aux circonstances réelles. A titre purement illustratif, on a constaté de bons résultats en laissant varier le seuil critique entre 0 % et 2,5 % pour une valeur de la variation du glissement en fonction du temps variant entre 3,5 (limite basse) et 4 % par seconde (limite haute), et en fixant le seuil critique à 2.5% pour les valeurs supérieures à cette limite haute. Ensuite, si l'on utilise un algorithme Invariant , on remplace la dernière étape par une sélection entre la présélection ci-dessus et la valeur cible donnée par l'algorithme Invariant , en opérant comme suit: P10-1595-FR É si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix prédéterminé, alors la valeur du glissement optimal G pt est égale à Gcsel#' ; É si ladite variation par rapport au temps de G est inférieur à un seuil de choix prédéterminé et si la différence GEZ en valeur absolue entre et Gcse'#' est inférieure à un seuil optimisé OG pt, alors la valeur du glissement optimal G pt est égale à Ga ' ; É si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix prédéterminé et si la différence GEZ en valeur absolue entre Gcm\ et Gcse'#' est supérieure à un seuil optimisé AG pt, alors la valeur du glissement optimal G pt est égale à Gcse'#'. Les seuil de choix et seuil optimisés sont, quant à eux, des paramètre de mise au point du système. A titre purement illustratif, on a constaté de bons résultats en fixant le seuil de choix à 3 % par seconde et en fixant le seuil optimisé à 5 %. On vient de voir que le processus de sélection se passe en deux étapes. enchaînées. La première étape fait intervenir l'algorithme Moyen et l'algorithme Mouillé , et la seconde étape fait intervenir l'algorithme Invariant . On propose ci-dessous un autre processus pour la première et pour la deuxième étapes. La sélection du glissement optimal, parmi les valeurs cibles données par les algorithmes 20 Invariant et Moyen , s'opère par exemple de la façon suivante: É Présélectionner une valeur Gcse'#' de la façon suivante: si ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à un seuil de choix prédéterminé, alors la valeur Gcsel#' est égale à Gcav; si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix 25 prédéterminé et si la différence GE2 en valeur absolue entre Gci vt et Gcav est inférieure à un seuil optimisé OG pt, alors la valeur Gcse1#' est égale à Ga' ; si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix prédéterminé et si la différence GE2 en valeur absolue entre Gcmvr et Gcse'#' est supérieure à un seuil optimisé AG pt, alors la valeur Gcselm' est égale à Gcavg. 30 É Prendre Gcse'#' pour sélection finale de la valeur du glissement optimal G pt. P10-1595-FR Ensuite, si l'on utilise l'algorithme Mouillé , on remplace la dernière étape par une sélection entre la présélection ci- dessus et la valeur cible donnée par l'algorithme Mouillé , en opérant comme suit: É Calculer l'écart relatif en valeur absolue GE entre G csel#1 et GcWet É Sélectionner la valeur de G pt de la façon suivante: tant que ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à une limite basse, retenir comme valeur Gopt la valeur de G csel#1, lorsque ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à la limite basse, on détermine un premier seuil critique AG" dont la valeur dépend de ladite 10 variation par rapport au temps de G et: -* si GE est inférieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur Gopt la valeur de G csei#1 --> si GE est supérieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur Gopt la valeur de Gcwet Notons que ce qui a été dit lors du premier exposé d'un processus de sélection à propos des seuil critique, seuil de choix et seuil optimisé reste valable pour ce second exposé d'un processus de sélection. Application à d'autres phénomènes Dans la demande de brevet précitée, on a démontré la possibilité d'autres applications de l'algorithme Invariant , par exemple à l'analyse de la poussée de dérive développée par un pneumatique ou bandage élastique dans une zone de fonctionnement proche de la saturation de la poussée de dérive. C'est en raison de la similarité des lois de variation de ces phénomènes physique. De la même façon, la présente invention a des applications plus larges que la seule comparaison entre les prédictions de différents algorithmes modélisant le coefficient d'adhérence en fonction du glissement. Pour clore le sujet, citons simplement (sans que même cette addition ne soit limitative comme on l'aura compris) que l'invention s'applique aussi à un système de contrôle de la stabilité d'un véhicule visant à prédire la P 10-1595-FR - 19 valeur de l'angle de dérive 8 d'un pneumatique où la force latérale (dite aussi poussée de dérive ) est maximale. Dans ce cas, le paramètre P est l'angle de dérive 8 du pneumatique et le paramètre caractéristique Q est la poussée de dérive Fdet du pneumatique. Il s'agit de prévoir quand le pneu atteindra son maximum et donc ne sera plus capable de répondre à sa fonction première qui est de permettre au véhicule de tourner, afin de pouvoir maintenir le fonctionnement du pneumatique à une valeur prédéterminée de la poussée de dérive Fdet, ou pour prévenir le conducteur. Pour maintenir le fonctionnement du pneumatique à une valeur cible prédéterminée, on peut procéder, éventuellement automatiquement, à des interventions préventives de réduction de la vitesse du véhicule pour éviter des situations de conduite critiques (si le véhicule ne tourne pas comme le souhaite le conducteur, il peut en résulter un accident). Pour procéder à bon escient à ces actions, il est là aussi utile de procéder à une sélection entre plusieurs valeurs cibles données par différents algorithmes. Dans ce cas, l'invention concerne un système comportant des moyens pour contrôler un paramètre en fonction des ordres imprimés par le conducteur du véhicule sur son moyen de commande et en fonction des ordres délivrés par un contrôleur de trajectoire des moyens de modulation du paramètre et des moyens pour calculer le paramètre angle de dérive et lors de chaque activation des moyens pour imprimer le paramètre de la façon suivante: É lors de chaque activation du système de commande de variation de, pour au moins deux niveaux i différents d'angle de dérive, relever différentes valeurs de Fy,, et l'angle de dérive associé 8, obtenue par estimation ou mesure directe, É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit glissement et obtenir ainsi autant de valeurs cibles en que d'algorithmes utilisés, É sélectionner comme valeur optimale de l'angle de dérive la meilleure des valeurs cibles 8cn en soumettant les n valeurs cibles 8cn à des comparaisons visant à éliminer les valeurs cibles les moins vraisemblables. P10-1595-FR - 20 - REVENDICATIONS 1. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule, dans lequel un paramètre caractéristique Q du fonctionnement d'un pneumatique du véhicule destiné à rouler sur un sol varie en fonction d'un paramètre P selon une certaine loi, une valeur optimale dudit paramètre P étant imposée par un contrôleur de manière directe ou indirecte de façon à agir sur au moins l'un des éléments choisis dans le groupe comportant le couple de rotation appliqué au pneumatique, l'angle de braquage du pneumatique, l'angle de carrossage du pneumatique et la force verticale appliquée au pneumatique, dans lequel le contrôleur comporte des moyens pour: É Déterminer des estimations ou des mesures (P;, Q;) pour des niveaux i successifs de valeurs; É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit paramètre et obtenir ainsi autant de valeurs cibles Pc" que d'algorithmes utilisés, É sélectionner comme valeur optimale du paramètre la meilleure des valeurs cibles Pc" en soumettant les n valeurs cibles Pc" à des comparaisons visant à éliminer les valeurs cibles les moins vraisemblables. 2. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 1, dans lequel le paramètre P est le glissement G du pneumatique et le paramètre caractéristique Q est le coefficient d'adhérence du pneumatique, le système comportant des moyens pour imprimer au pneu un effort longitudinal, des moyens de modulation de l'effort longitudinal et des moyens pour calculer le paramètre glissement GOPt lors de chaque activation des moyens pour imprimer au pneu un effort longitudinal de la façon suivante: É déterminer les valeurs du coefficient d'adhérence pour chaque glissement G; correspondant à des niveaux i successifs de l'effort longitudinal, É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit glissement et obtenir ainsi autant de valeurs cibles Gc" que d'algorithmes utilisés, P10-1595-FR -21 - É sélectionner comme valeur du glissement optimal G pt la meilleure des valeurs cibles Gcn en soumettant les n valeurs cibles Gcn à des comparaisons visant à éliminer les valeurs cibles les moins vraisemblables. 3. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 2, dans lequel la sélection du glissement optimal s'opère en procédant aux opérations suivantes pour chaque algorithme de 1 à n: É Calculer la valeur absolue de l'écart relatif entre la cible Gan de l'algorithme n et la sélection précédente Gcsei#n-t É Prendre une valeur caractéristique (X) du fonctionnement physique de la rotation du pneu sur le sol et- utiliser cette valeur caractéristique pour calculer un seuil de tolérance sur l'écart calculé précédemment, É Procéder à la sélection de la façon suivante: Si l'écart est inférieur au seuil de tolérance, sélectionner Gcn comme valeur du glissement 15 optimal Go)t, Si l'écart est supérieur au seuil de tolérance, sélectionner Gc Sei#n-I comme valeur du glissement optimal Goet. 4. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 3 dans lequel 20 dans lequel la valeur caractéristique X est la variation par rapport au temps de G. 5. Système suivant la revendication 4 dans lequel le seuil de tolérance est calculé par un processus choisi dans le groupe contenant la logique floue et la logique booléenne et une fonction mathématique. 6. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel un premier algorithme utilise un Invariant et effectue les opérations suivantes: É Déterminer la pente a; de la droite passant par l'origine et par (G;, P10-1595-FR É Calculer des coefficients Ap par calcul direct ou par une régression appropriée à partir d'un nombre suffisant de paires (a;, G;) de façon à modéliser une courbe de variation a; = f(G;, An), É Calculer un premier glissement cible en utilisant un Invariant "Invt" 5 prédéterminé. 7. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 6, dans lequel on détermine l'Invariant de la façon suivante: (G max) Invt = G/ , avec p ayant une valeur positive et inférieure à I. G (pÉG max) 8. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 7, dans lequel on calcule deux coefficients Ap particuliers, A et B, par une régression choisie dans le groupe constitué par une régression linéaire et une régression exponentielle. 9. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel un deuxième algorithme effectue les opérations suivantes: É Déterminer des coefficients A[avg!p par calcul direct ou par une régression appropriée, à partir d'un nombre suffisant de paires ( ;, G;), de façon à modéliser une première courbe de variation ; = f(G;, A[avg / pl) incluant obligatoirement par convention l'origine, et la ou les paires ( ;, G;), dans lesquelles est différent de zéro, É Déterminer un indicateur de la pente moyenne ai de ladite première courbe de variation, É Déterminer des coefficients B[avg/p] par calcul direct ou par une régression appropriée, à partir d'un nombre suffisant de paires ( ;, G;), de façon à modéliser une deuxième 25 courbe de variation ; = f(G;, B[avg/p]) incluant la ou les paires ( ;, G;), dans lesquelles ; est différent de zéro, É Déterminer un indicateur de la pente moyenne a2 de la deuxième courbe de variation, P10-1595-FR - 23 - É Tant que la différence entre al et a2 est inférieure à un seuil de pente prédéterminé, reprendre les opérations précédentes pour chaque nouvelle acquisition de paire de valeurs (G,, É Dès que la différence entre al et a2 dépasse le seuil de pente prédéterminé, déterminer un glissement cible Gca"g en utilisant au moins la dernière paire de valeurs (G;, ;). 10. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 9 dans lequel, dès que le glissement G, dépasse un seuil prédéterminé, on détermine le glissement cible Gca"g en utilisant au moins la dernière paire de valeurs (G;, ;). 11. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 9 dans lequel É La première courbe de variation est une première droite g, = Aa"g É G;, incluant par convention l'origine, et la ou les paires ( ;, G;), obtenue par une première régression linéaire calculant un premier coefficient Aa"g, É La deuxième courbe de variation est une deuxième droite ; = Al,,,. G; + B11 incluant la ou les paires ( ;, G;), obtenue par une deuxième régression linéaire calculant des coefficients Ahn et Bi 12. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 9 ou 11, dans lequel on détermine le glissement cible GCa"g comme étant égal à la dernière valeur G,. 13. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 9 ou 11, dans MAX lequel on détermine le glissement cible GC g = /3 É AAVC avec f3 un paramètre de mise au point. 14. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 13 dans lequel 13 vaut environ 1,04. P10-1595-FR 15. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 13, dans lequel f3 est un paramètre utilisé dans la mise au point du système. 16. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 9 à 15 dans lequel le seuil de pente prédéterminé pour la différence entre at et a2 est de l'ordre de 30%. 17. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel un troisième algorithme effectue les opérations suivantes: É Au fur et à mesure de l'acquisition des valeurs de G;, calculer la variation par rapport au temps de G, É Tant que ladite variation est supérieure à un seuil bas, calculer des coefficients A[ Wet, p par calcul direct ou par une régression appropriée de façon à modéliser la variation par rapport au temps de G par une courbe de variation qui est une fonction de (Gi, A[ Wet, p]), É Dès que ladite variation est supérieure à un seuil haut, déterminer un troisième glissement cible Gc'et en utilisant au moins les dernières valeurs de A[ wet, p iÉ 18. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 17, dans lequel on utilise une régression linéaire et on calcule les coefficients AWet et Bwet de la façon suivants: É dG _AWET.G+BwET dt et le troisième glissement cible GcWet est déterminé de la façon suivante: É G caver dG _ tgt BWET AWET 19. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 18 dans lequel dG_tgt est utilisé comme paramètre de mise au point. P10-1595-FR - 25 - 20. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 19, dans lequel le dispositif de modulation de l'effort longitudinal agit sur la commande de freinage et on initialise (i=0) les opérations indiquées à chaque début de manoeuvre de freinage. 21. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendication 2 à 19, dans lequel le dispositif de modulation de l'effort longitudinal agit sur le couple moteur aux roues et on initialise (i=0) les opérations indiquées à chaque demande de variation du couple moteur supérieure à un seuil de couple prédéterminé. 22. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 21, dans lequel on procède, avant toutes les opérations exploitant la courbe de variation de ; en fonction de G;, à une correction du départ de ladite courbe en éliminant les premières paires réelles G ;, G;) tant que la variation de ; en fonction de G, n'est pas sensiblement constante et en recherchant le glissement Go associé à un coefficient d'adhérence nul tel que la paire (0, Go) et les paires non éliminées ( ;, G;) sont sensiblement alignées, et utilisant une courbe partant de (0, Go) et rejoignant les paires non éliminées ( ;, G;), de sorte que, pour toute valeur de G; plus grande que Go, G; est remplacée par G, Go. 23. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon l'une des revendications 2 à 22 dans lequel, lorsque la variation par rapport au temps du glissement devient supérieure à un seuil de variation prédéterminé, on procède, avant toutes les opérations exploitant la courbe de variation de en fonction de G;, à une correction de la fin de ladite courbe en remplaçant les valeurs de correspondant à des glissements amenant la variation par rapport au temps du glissement au- delà dudit seuil de variation prédéterminé, par des valeurs corrigées comme suit: corn Maxi dG Pi.[ dt 1 ou Acorr est un paramètre prédéterminé. 24. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 23, dans lequel 30 Acorr vaut environ 0,2. P10-1595-FR - 26 - 25. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 23 dans lequel Acorr est utilisé comme paramètre de mise au point. 26. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule utilisant à la fois les algorithmes de l'une des revendications 9 à 16 et de l'une des revendications 17 à 19, dans lequel la sélection du glissement optimal s'opère de la façon suivante: É Calculer l'écart relatif en valeur absolue GE entre Gca"g et Gcwet É Présélectionner une valeur Gcsel#i de la façon suivante: tant que ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à une limite basse, retenir comme valeur Gcsei#i la valeur de Gca"g, lorsque ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à la limite basse, on détermine un premier seuil critique dont la valeur dépend de ladite variation par rapport au temps de G et: si GE est inférieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur Gcsel#i la valeur de Gca"g si GE est supérieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur Gcsel#i la valeur de Gcwet, É prendre comme sélection finale de la valeur du glissement optimal Go}t la 20 valeur Gcsel#i. 27. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule utilisant à la fois les algorithmes de l'une des revendications 6 à 8 et de l'une des revendications 9 à 16, dans lequel la sélection du glissement optimal s'opère de la façon suivante: É Présélectionner une valeur Gcsei#t de la façon suivante: si ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à un seuil de choix prédéterminé, alors la valeur Gcsel#i est égale à Gca"g; si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix prédéterminé et si la différence GE2 en valeur absolue entre GcrnI et Gca"g est 30 inférieure à un seuil optimisé AG pt, alors la valeur Gcset#i est égale à Gcm; P10-1595-FR si ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à un seuil de choix prédéterminé et si la différence GE2 en valeur absolue entre Gcm et Gcsel#1 est supérieure à un seuil optimisé AG Pt, alors la valeur Gesel#1 est égale à Gca g. É Prendre Gcse1 pour sélection finale de la valeur du glissement optimal G Pt 28. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 27 utilisant en outre l'algorithme de l'une des revendications 17 à 19, dans lequel la sélection finale est remplacée par les étapes suivantes: É Calculer l'écart relatif en valeur absolue GE entre G csel#1 et Gc'et É Sélectionner la valeur de G Pt de la façon suivante: = tant que ladite variation par rapport au temps de G est inférieure à une limite basse, retenir comme valeur G Pt la valeur de G csei#1, lorsque ladite variation par rapport au temps de G est supérieure à la limite basse, on détermine un premier seuil critique AGmax dont la valeur dépend de ladite 15 variation par rapport au temps de G et: -p si GE est inférieur au premier seuil critique AG", retenir comme valeur GoPt la valeur de G csei#1 si GE est supérieur au premier seuil critique AGmax, retenir comme valeur G Pt la valeur de GcWet 29. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 28 dans lequel le seuil critique est calculé par un processus choisi dans le groupe contenant la logique floue et la logique booléenne et une fonction mathématique. 30. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 27 dans lequel le seuil optimisé est un paramètre de mise au point. 31. Système de contrôle de la stabilité d'un véhicule selon la revendication 1, dans lequel le paramètre P est l'angle de dérive S du pneumatique et le paramètre caractéristique Q est la poussée de dérive Fdet du pneumatique, le système comportant des moyens pour contrôler un paramètre en fonction des ordres imprimés par le conducteur du P101595-FR - 28 - véhicule sur son moyen de commande et en fonction des ordres délivrés par un contrôleur de trajectoire, des moyens de modulation du paramètre , et des moyens pour calculer le paramètre angle de dérive 8 Pt lors de chaque activation des moyens pour imprimer le paramètre de la façon suivante: É lors de chaque activation du système de commande de variation de, pour au moins deux niveaux i différents d'angle de dérive, relever différentes valeurs de Fyi, et l'angle de dérive associé ô; obtenue par estimation ou mesure directe, É utiliser en parallèle n algorithmes de calcul déterminant chacun une valeur cible dudit glissement et obtenir ainsi autant de valeurs cibles Sc' que d'algorithmes utilisés, É sélectionner comme valeur optimale de l'angle de dérive la meilleure des valeurs cibles Sc en soumettant les n valeurs cibles Sc à des comparaisons visant à éliminer les valeurs cibles les moins vraisemblables. 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