Brevet FR3131054A1 — publié le 20230623

Procédé de contrôle de commandes d’un dispositif de simulation de conduite automobile comprenant une cabine mobile en rotation autour d’un axe vertical à la cabine grâce à un dispositif de mise en rotation, posés sur un hexapode fixé sur une table mobile suivant les rails X,Y qui est apte à se déplacer selon un parcours calculé en temps réel dans un espace de travail sensiblement plan, ladite plateforme est commandée par une unité centrale déroulant ledit procédé qui forme des commandes prédictives à chaque intervalle de temps en prenant des évènements sur un horizon temporel limité par un nombre déterminé de pas de temps variable et comprenant une étape de prédiction des signaux notamment des signaux latéraux (60) et de lacet (20) à un horizon temporel donné et une étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral (60) notamment de minimisation des coûts comprenant l’écart de la perception de mouvement dans le simulateur et celle du véhicule simulé et les efforts nécessaires de minimisation des écarts en termes de course, vitesse, accélération des actionneurs Caractérisé en ce que l’optimisation de la première étape (20) est découplée de l’optimisation de la seconde étape (60) et forme des commandes d’angles de lacets adressées directement à la table de lacets et à la seconde étape d’optimisation de la restitution des mouvements en longitudinal et latéral. Figure pour l’abrégé : [Fig. 1] Procédé de génération de commande prédictive pour la restitution de mouvement du véhicule par un simulateur avec table de lacet Domaine technique de l’invention La présente invention concerne une plateforme de simulation de conduite de véhicule automobile. La présente invention concerne plus particulièrement un procédé de restitution de mouvement de véhicule pour un simulateur de conduite avec une table tournante de lacet. La présente invention concerne une méthode de restitution de mouvement du véhicule moyennant un simulateur de conduite, basée sur la stratégie de commande prédictive du temps réel appelée par la suite MPC-MCA pour « Model Predictive Control - Motion Cueing Algorithm » ou algorithme de la restitution de perception de mouvement. La présente invention concerne une méthode de reproduction de mouvement à multi-échelles en fonction de la bande des fréquences du signal avec des filtres HP (high-pass ou passe haut) et LP (low-pass ou passe bas) pour le pré-traitement des signaux et la prédiction des signaux pour reproduire à une échelle élevée voire 1 la partie des signaux à hautes fréquences tout en conservant une partie adéquate des signaux à basses fréquences. La présente invention concerne une méthode de découplage des forces inertielles X,Y à reproduire lors de la présence d’un angle de lacet élevé dans un simulateur de conduite automobile. Elle permet de réduire considérablement le temps de calcul pour l'optimisation des stratégies de restitution du mouvement dans un simulateur de conduite. La méthode permet également de paralléliser le calcul de MPC-MCA de manière simple avec une optimisation axe par axe. Etat de la technique L'objectif d'un simulateur de conduite automobile est de reproduire un environnement virtuel représentant un milieu réel d'évolution du véhicule, le poste de commande du véhicule ainsi que la perception de mouvement du véhicule. Le simulateur comporte donc généralement un poste de conduite placé au centre d'un dispositif audiovisuel permettant d’immerger un conducteur dans un environnement extérieur. On distingue deux types de simulateur : -un premier type de simulateur dit simulateur sans mouvement ou statique, qui ne reproduit pas les sensations inertielles de mouvements du véhicule. Les simulateurs sans mouvements procurent assez facilement, au conducteur les utilisant, des sensations du mal au simulateur (vertiges, nausées, vomissement etc.). Ces sensations du mal au simulateur sont liées à l’incohérence du mouvement de véhicule simulé attendu par le conducteur et la force inertielle de mouvement non reproduite dans un simulateur statique. La sensation de force inertielle est particulièrement préjudiciable lorsqu'il s'agit d'entraîner des conducteurs ou pilotes à réagir rapidement face à un type de situation ou de vérifier des architectures de véhicules automobiles, les lois de contrôle des véhicules autonomes ou de faire les pré-tuning des paramètres du véhicule. -un deuxième type de simulateur utilise une plateforme mobile de simulation pour reproduire des attitudes et notamment des accélérations et des vitesses de rotation du véhicule simulé. Ladite plateforme mobile est apte à reproduire de manière réaliste des sensations ressenties par un conducteur d'un véhicule en situation réelle. Le simulateur avec plateforme mobile peut être utilisé pour vérifier des modifications de lois de roulage du véhicule automobile dès la phase amont du projet véhicule. Par exemple, il est possible d’intégrer le modèle numérique d’un véhicule dans le simulateur avec de nouvelles lois de contrôle pour des systèmes d’aide à la conduite ADAS qui est un acronyme pour « Advanced Driver-Assistance Systems » en anglais, impliqué fortement des logiciels informatiques, et d’en vérifier les effets pour permettre de paramétrer de façon plus optimale lesdites lois sans avoir recours à un prototype. De manière connue, la plateforme de simulation ou simulateur mobile à hautes performances nécessite un espace de travail de dimensions relativement importantes pour fournir des sensations de mouvement réalistes à l’utilisateur lors d’une séquence de tests. Ce simulateur est un dispositif physique associé à un procédé de commandes générées par un logiciel informatique dont l’objet est de reproduire le plus fidèlement possible la perception de mouvement du conducteur et le comportement durant sa tâche de conduite entre le monde réel et la simulation de conduite immersive. Au volant du poste de conduite du simulateur, le conducteur analyse en permanence des informations extraites de son environnement de conduite qui comprend une scène visuelle, des situations de trafic, une trajectoire de conduite, des événements et des comportements du véhicule simulé dans l’environnement virtuel. Chaque information est vécue comme une stimulation sensorielle au travers des organes de perception humaine qui comprennent les yeux, les oreilles, l’oreille interne et les organes pour l’haptique. Ces organes transmettent ensuite ces stimulations au cerveau qui décide des actions de commandes par exemple sur les pédales et le volant du simulateur. Un type de simulateur comprend une cabine fixée posée sur un hexapode tenu par des bras portant des vérins et s’étendant dans des directions obliques par rapport au plan horizontal porté par les directions longitudinale X et transversale Y. Lesdits vérins sont aptes à bouger ladite cabine et lui imprimer des mouvements en inclinaison et en lacet avec des angles qui sont normalement inférieurs à une quinzaine degrés. L’hexapode permettant de faire trois rotations et trois déplacements linéaires en X,Y,Z est posé sur une plateforme mobile des rails X,Y. L’amplitude des vitesses de lacets peut s’avérer insuffisante pour la simulation et on améliore en rajoutant une table de lacets. Ainsi, la plateforme de simulation de conduite automobile est formée par une plateforme mobile avec une cabine installée sur une table de lacets, et mobile autour d’un axe vertical orthogonal au plan du plateau supérieur de l’hexapode dont la base (plateau inférieur) est posée sur des rails X, Y et qui est mobile sur un plan horizontal dans un espace de travail. Elle a neuf degrés de liberté, dont six degrés de liberté pour l’hexapode et un degré de rotation pour la table tournante de lacet et deux degrés de liberté pour les rails X, Y. Ces degrés de liberté permettent de reproduire des mouvements de tangage, roulis, lacet d’un véhicule réel. Il est aussi connu de fournir des perceptions d’accélérations soutenues ou de freinage en continu à bord de plateforme de simulation de conduite automobile avec une technique appelant tilt-coordination. Cette technique consiste à incliner la cabine en dessous du seuil de perception de mouvement rotationnel notamment autour d’un axe longitudinal ou transversal du simulateur afin de reproduire l’effet similaire lors d’accélération ou de décélération du véhicule dans le système vestibulaire grâce à la force de la pesanteur projetée dans l’axe de mouvement, c’est-à-dire, longitudinal ou latéral. Lors des tests, l’utilisateur passe des commandes par le volant ou les pédales de la plateforme, le simulateur doit alors procurer un ressenti à l’utilisateur conforme aux différents évènements ou de façon identique ou la plus proche possible que dans le réel selon l’environnement de la simulation. De façon connue, un modèle vestibulaire peut être ajouté dans la chaine d’algorithme de restitution de mouvement. Dans le domaine des plateformes mobiles de simulation de conduite automobile, la plateforme de simulation est apte à se déplacer dans un environnement ou espace de travail de dimensions réduites ou limitées. Cet espace de travail est par exemple une salle fermée avec une surface plane et la plateforme mobile peut se déplacer selon au-moins les directions horizontales de ladite salle. L’espace réduit ne permet de reproduire que des sensations de durée limitée ou d’ampleur limitée. Pour pallier cette contrainte de dimensions réduites, une anticipation des mouvements de la plateforme mobile à la fois linéaires et rotationnels est utile pour assurer de bons niveaux d’accélération que peuvent ressentir les utilisateurs. Il est donc nécessaire de prendre en compte la position de même que les valeurs de vitesse et d’accélération de la plateforme dans la stratégie de MCA. Pour compenser les contraintes dimensionnelles de l’espace réduit de mobilité dans laquelle travaille la plateforme, il est connu d’associer des effets de pesanteur de l’inclinaison de cabine avec les déplacements plan de ladite plateforme. En effet, le cerveau humain peut confondre la perception d’accélération linéaire et l’effet pesanteur sous l’inclinaison de cabine sans avoir autres indices des stimuli tels que visuel ou haptique. Ainsi des effets physiologiques peuvent être obtenus par l’utilisation d’artifices pour compenser les déplacements limités selon un plan de la plateforme. Certains artifices permettent notamment de restituer des effets de longue durée. Il est connu ainsi de procéder un cabrage de cabine tout en gardant une vision de l’horizon plane avec par exemple une vitesse angulaire inférieure à un seuil de la perception humaine pour donner une impression d'accélération linéaire soutenue par l'effet pesanteur qui agit dans le système vestibulaire ainsi que celui des efforts sur le dossier du siège du conducteur. La publication FR2677155-A1 propose un concept du simulateur de conduite pour l’automobile. Le simulateur ne dispose pas de table de lacet. Le brevet n’aborde pas le sujet de MCA pour la restitution de mouvement. La publication EP2166526-A2 propose une utilisation d’un algorithme de contrôle-commande optimal. Ce type d’algorithme est rapide mais avec une performance moindre et gère très mal les contraintes du système. Ce type d’algorithme ne permet pas de faire la stratégie prédictive. Le brevet traite un système linéaire, donc sans possibilité de traiter un système non-linéaire dont les forces inertielles selon les axes horizontaux X, Y sont couplées à cause notamment de la présence de l’angle de lacet. Le brevet propose une méthode qui pourrait être valable si l’angle de lacet est inférieur à 10° et le niveau de la restitution des forces inertielles est limité par exemple à1,5m/s². La publication EP2412496-A1 divulgue une utilisation de la technique MPC qui est très différente de notre (méthode de prédiction, solver etc.) et l’application porte sur un simulateur basé sur hexapode donc 6 degrés de liberté DOF. Dans la littérature, il existe une ou deux publications de la même source (Reid, L. D., & Grant, P. R. (1993), Motion algorithm for large displacement driving simulator , Transportation Research Record, 1403, 98-106, Peter Grant, Yiannis Papelis and Chris Schwarz, Allen Clark (2004), Enhancements to the NADS motion drive algorithm for low-speed urban driving, DSC2004, Paris) qui présente une démarche détaillée pour la restitution de mouvement du véhicule par un simulateur avec une table de lacet. Mais la publication présente un algorithme de MCA basé sur la technique de filtrage. Ainsi, il ne permet pas d’anticiper les actions de rotation en pré-tilt ni de faire le pré-positionnement pour les rails. La stratégie est loin d’être optimale. Les documents FR3095544 concernant un procédé de restitution de mouvement pour simulateur avec des commandes générées par des systèmes temps réel, et EP3839920 – concernant un procédé de prédiction d’accélération latérale pour simulateur de conduite n’abordent pas le problème de références des signaux prédictifs en couplage et puis en découplage, ni d’utilisation de filtre des signaux à pas variable. Pour mieux restituer le mouvement de lacet du véhicule, la plateforme comprend un dispositif de mise en rotation autour d’un axe vertical qui peut être une table à lacets, apte à tourner autour d’un axe sensiblement vertical et orthogonal au plan du plateau supérieur de l’hexapode de ladite plateforme à ±180°, voire rotation sans fin. Pour reproduire une sensation de mouvement du véhicule aussi réaliste que possible par un simulateur, il faut générer l'ensemble des mouvements cohérents y compris les mouvements de lacet. Souvent, la limitation des capacités du simulateur ne permet pas de réaliser l’ensemble des mouvements du véhicule à l’échelle 1:1. Dans ce cas, une reproduction des perceptions de mouvement à hautes fréquences à l’échelle élevée est particulièrement utile pour mieux juger le comportement dynamique du véhicule simulé. Selon l’invention, on reproduit les mouvements du véhicule en différenciant les types de signaux, notamment en privilégiant les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée, voire 1:1 tout en conservant une perception adéquate des mouvements à basses fréquences, pour assurer un meilleur ressenti à l’utilisateur. Présentation de l’invention La présente invention concerne un procédé de commande d’un dispositif de simulation de conduite automobile à 9 degrés de liberté ou DOF acronyme pour « Degree Of Freedom » en anglais comprenant une cabine mobile en rotation autour d’un axe vertical grâce à un dispositif de mise en rotation posés sur un hexapode fixé sur une table mobile suivant les rails en longitudinal X et transversal Y, qui est apte à se déplacer selon un parcours calculé en temps réel dans un espace de travail sensiblement plan, ladite plateforme est commandée par une unité centrale déroulant ledit procédé qui forme des commandes à chaque intervalle de temps en prenant des évènements sur un horizon temporel limité par un nombre du pas de temps et comprenant une étape d’optimisation notamment de minimisation, des coûts comprenant l’écart de la perception de mouvement dans le simulateur et celle du véhicule simulé et l’écart des variables d’état des actionneurs de la plateforme par rapport à ses états de référence, généralement aux zéros (position neutre et vitesse nulle). La présente invention propose un procédé pour une optimisation de la restitution des mouvements de lacet avec les caractéristiques des revendications 1 et suivantes, avec une prédiction des signaux de lacet sur un horizon temporel pouvant aller jusqu’à dizaine secondes, lesdits signaux étant injectés dans l’optimisation de la restitution des mouvements du simulateur. Notons que les valeurs d’accélérations linéaires et rotationnelles sont appelées signaux dans la suite de description et que les signaux de mouvements à reproduire dans un simulateur de conduite sont appelés signaux de référence, La présente invention propose une méthode de modification des signaux de référence en fonction d’au-moins deux bandes de fréquences distinctes afin de favoriser la reproduction des mouvements dans au-moins une bande de fréquences par rapport aux autres, notamment dans une bande à hautes fréquences par rapport aux basses fréquences, et aux signaux de mouvement nécessitant des capacités importantes du simulateur telles que les longueurs de rails X, Y. Ce type de signaux permet d’obtenir des sensations de mouvement pertinentes du comportement dynamique de véhicule et peut être particulièrement, apprécié par les conducteurs professionnels pour évaluer la différence des paramétrages du modèle véhicule. Les essais ainsi réalisés par ce type de MCA peuvent servir à faire un tuning numérique à base d’un modèle véhicule numérique. Ceci est équivalent à la mise au point d’un véhicule physique. De manière connue, un filtre à pas de temps constant égal à celui de cycle du système temps-réel, Ts, peut être utilisé pour traiter les signaux courants. Toutefois, un tel filtre peut s’avérer couteux en temps de calcul pour la prédiction des signaux sur un horizon long et un temps de calcul inférieur à Ts. L’invention propose un filtre à pas variable afin de satisfaire l’exigence du temps réel du système, notamment pour les hautes fréquences HP. La présente invention propose un procédé de contrôle de commandes d’un dispositif de simulation de conduite automobile comprenant une cabine mobile en rotation autour d’un axe vertical à la cabine grâce à un dispositif de mise en rotation, posés sur un hexapode fixé sur une table mobile suivant les rails X,Y qui est apte à se déplacer selon un parcours calculé en temps réel dans un espace de travail sensiblement plan, ladite plateforme est commandée par une unité centrale déroulant ledit procédé qui forme des commandes prédictives à chaque intervalle de temps en prenant des évènements sur un horizon temporel limité par un nombre déterminé de pas de temps variable et comprenant une étape de prédiction des signaux notamment des signaux latéraux et de lacet à un horizon temporel donné et une étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral notamment de minimisation des coûts comprenant l’écart de la perception de mouvement dans le simulateur et celle du véhicule simulé et les efforts nécessaires de minimisation des écarts en termes de course, vitesse, accélération des actionneurs Caractérisé en ce que l’optimisation de la première étape est découplée de l’optimisation de la seconde étape et forme des commandes d’angles de lacets adressées directement à la table de lacets et à la seconde étape d’optimisation de la restitution des mouvements en longitudinal et latéral. De manière avantageuse, le procédé propose une optimisation des signaux de lacets découplée et indépendante de l’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral pour réduire la complexité de l’optimisation notamment pour les systèmes en temps réel, les deux étapes se partageant les résultats de leur optimisation en données d’entrée des positions et des angles de la cabine. Les résultats d’optimisation notamment des valeurs d’angles de lacets de commandes sont directement adressés à la table de lacets pour faire tourner la cabine en conséquence et sont prises en compte par la seconde étape pour optimiser les stratégies de tilt-coordination (mouvements coordonnés de rail et de l’hexapode). Ainsi les commandes de la table de lacets peuvent être plus rapides et se rapprocher davantage des vitesses et des accélérations de lacets du véhicule réel. Selon d’autres caractéristiques de l’invention : -l’étape d’optimisation des mouvements de lacets comprend au-moins dans les signaux prédictifs, : -une première étape de filtrage des signaux à hautes fréquences suivie d’une deuxième étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée. L’optimisation des signaux de lacets comprend une sous-étape de filtrage des signaux à hautes fréquences suivie d’une étape de mise à l’échelle non linéaire avec au-moins deux facteurs d’échelle pour privilégier les mouvements à hautes fréquences en leur associant un facteur d’échelle plus important proche de 1 :1 que pour les mouvements à basses fréquences afin de privilégier le ressenti des utilisateurs. -l’étape d’optimisation des mouvements de lacets comprend une première branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel éloigné de l’état courant du véhicule et une seconde branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule. De manière avantageuse, l’optimisation des mouvements de lacets prend en compte un horizon prédictif temporel suffisamment grand en prenant un schéma de calcul à pas de temps selon une branche de prédiction pour un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule plutôt à pas constant et un horizon suivant à pas de temps variable selon l’autre branche de prédiction des vitesses de lacets estimées à partir de rayons de courbure et des vitesses prédites du véhicule. -l’étape d’optimisation des mouvements de lacets comprend une étape de filtrage des signaux de prédiction à hautes fréquences dans chacune des deux branches de prédiction. De manière avantageuse, l’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les signaux à hautes fréquences, notamment pour la prédiction des signaux de lacets pour les deux types d’horizon temporel. -l’étape d’optimisation des mouvements de lacets comprend une étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée pour chacune des branches de prédiction. De manière avantageuse, chacune des deux branches de prédiction pour un horizon proche de l’état courant du véhicule et pour un horizon plus lointain comporte une étape de mise à l’échelle non linéaire des signaux pour privilégier les signaux à hautes fréquences. -l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une première étape de filtrage des signaux à hautes fréquences suivie d’une deuxième étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée. L’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une sous-étape de filtrage des signaux à hautes fréquences suivie d’une étape de mise à l’échelle non linéaire avec au-moins deux facteurs d’échelle pour privilégier les mouvements à hautes fréquences en leur associant un facteur d’échelle plus important proche de 1 :1 que pour les mouvements à basses fréquences afin de privilégier le ressenti de variation des mouvements des utilisateurs. -l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une première branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel éloigné de l’état courant du véhicule et une seconde branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule. De manière avantageuse, l’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral prend en compte un horizon temporel de prédiction suffisamment grand en prenant un schéma de calcul à pas de temps variable selon une branche de prédiction pour un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule qui pourrait aussi être à pas de temps constant et selon l’autre branche de prédiction des accélérations notamment pour celles latérales estimées à partir des rayons de courbure et des vitesses prédites du véhicule . -l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une étape de filtrage des signaux de prédiction à hautes fréquences dans chacune des deux branches de prédiction. De manière avantageuse, l’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les signaux à hautes fréquences, notamment pour la prédiction des signaux des accélérations latérales pour les deux types d’horizon temporel. -l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée pour chacune des branches de prédiction. De manière avantageuse, chacune des deux branches de prédiction plutôt à pas constant pour un horizon proche de l’état courant du véhicule et à pas variable pour un horizon plus lointain comporte une étape de mise à l’échelle non linéaire des signaux pour privilégier les signaux à hautes fréquences. Description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes particuliers de réalisation de l'invention donnés à titre d'exemples non limitatifs et représentés sur les dessins annexés, dans lesquels : est une vue schématique d’un dispositif de simulation de conduite automobile. est une vue schématique d’un logigramme du procédé avec la stratégie de reproduction du mouvement de lacet. est une vue schématique d’un logigramme de fonctionnement du procédé entre l’optimisation de lacet et celle des forces inertielles en longitudinal et latéral est une vue schématique d’un logigramme de l’étape de restitution des mouvements dans l’axe longitudinal et latéral. Description détaillée des figures Dans la description qui va suivre, des chiffres de référence identiques désignent des pièces identiques ou ayant des fonctions similaires. Selon l’état de l’art, un simulateur de conduite automobile comprend un hexapode comportant une plateforme mobile sur un plan sensiblement horizontal dans un espace délimité par des espaces de travail. Ladite plateforme est mobile sur des rails agencés selon une première direction longitudinale sur lesquels sont disposés des seconds rails selon sur une direction transversale et orthogonale à la première direction longitudinale. Une caisse complète ou une caisse découpée du véhicule avec le poste de conduite appelée cabine 303 est portée par une table de lacet, et cette dernière est fixée sur le plateau supérieur de l’hexapode 310 tenu par des vérins au-dessus de la plateforme. Un tel simulateur 300 présente 9 degrés de liberté ou DOF et est représenté sur la . Il comprend une plateforme mobile 301 basée sur les rails X et Y 302. Pour obtenir un angle de lacet important et donc de renforcer la capacité de la restitution de mouvement de lacet, la cabine 303 est portée par un dispositif de mise en rotation 320 autour d’un axe vertical ou orthogonal au plan de plateau supérieur de l’hexapode 310, qui permet de faire les mouvements rotatifs avec un angle de lacet important. Le dispositif de mise en rotation 320 peut être une table de lacet apte à effectuer des mouvements de rotation autour d’un axe sensiblement vertical orthogonal au plan de ladite table. Par la suite, la table de lacet représente le dispositif de mise en rotation autour d’un axe sensiblement vertical de la cabine. Le mouvement de lacet de la cabine est entièrement reproduit par la table de lacets afin de préserver les capacités de l’hexapode. Toutefois, il est possible de combiner les deux mouvements de lacets produits par la table de lacets et par l’hexapode 310, en filtrant les signaux avec les signaux à hautes fréquences pour l’hexapode. Quant au tangage et au roulis, aussi bien pour les mouvements du véhicule correspondants que pour les angles du tilt, ils sont reproduits par l’hexapode. Le simulateur selon l’invention comprend donc une cabine installée sur une table de lacets, et mobile autour d’un axe vertical orthogonal au plan du plateau supérieur de l’hexapode mobile dans un espace de travail dans une salle selon un parcours calculé en temps réel. L’hexapode est donc mobile d’une part sur les rails selon les axes longitudinal et transversal des rails et d’autre part selon les axes X, Y et vertical Z au moyen des vérins. Les déplacements desdits vérins peuvent procurer des mouvements linéaires en X,Y,Z selon un référentiel donné de l’hexapode et des mouvements rotatifs et simultanés (tangage, roulis et lacet) à une quinzaine degrés. Les déplacements de la plateforme et de la table de lacets sont commandés par une unité centrale non représentée déroulant un procédé de contrôle et de commandes qui forme des commandes à chaque intervalle de temps en prenant des évènements sur un horizon prédictif temporel limité par un nombre fixe de pas de temps. Ce pas de temps est généralement variable pour augmenter la durée de l’horizon prédictif, mais il peut aussi être constant. Pour de faibles angles de lacet, par exemple inférieurs à 10° et de faible niveau d’accélérations à reproduire, par exemple 1,5m/s², les axes longitudinal et transversal du simulateur peuvent être considérés confondus respectivement avec les axes longitudinal et transversal des rails. Ce n’est plus le cas quand le simulateur a tourné selon un angle du lacet plus important. Les forces inertielles reproduites dans les axes longitudinal et transversal du simulateur sont les résultants de mouvements des rails X, Y ainsi que des contributions des efforts de gravité grâce aux mouvements du tilt en tangage et en roulis. L’optimisation de la restitution de mouvement en longitudinal ou latéral doit prendre en compte l’ensemble des mouvements, qui comprend les déplacements selon le rail X, le rail Y, l’angle de table du lacet, tangage et roulis et mouvement de l’hexapode en Z. Un tel problème est fortement non-linéaire du fait des couplages entre les différentes variables avec la matrice de transformation où les fonctions sinus et cosinus sont impliquées. Les variables concernées sont l’angle de lacet et l’angle de tangage et/ou roulis et leurs vitesses et accélérations de rotation correspondants ainsi que les mouvements linéaires selon les axes longitudinal X et transversal Y. La présente invention propose une méthode de modification des signaux à multi-échelles en fonction des bandes de fréquences avec au-moins 2 bandes de fréquences, afin de favoriser la reproduction des mouvements à hautes fréquences moyennant un facteur d’échelle plus important, voire à l’échelle 1. Ce type de signaux pourrait être particulièrement apprécié par les conducteurs professionnels pour évaluer la différence des paramétrages du modèle véhicule. Selon la matrice de transformation Euler, les forces inertielles en longitudinale, latérale et verticale sont projetées respectivement dans l’axe X, Y et Z suivant la formule suivante : - γ est l’accélération, -indice G se réfère aux coordonnées de la terre, -indice Bhed se réfère à un repère attaché à la tête du conducteur au niveau des yeux -ψ est l’angle du lacet, - est l’angle du tangage (pitch) du simulateur, - est l’angle du roulis du simulateur. -T se réfère à la table du lacet. Notons qu’avec un simulateur à 9 degrés de liberté comme celui de l’invention, le mouvement du lacet est reproduit par la table de lacet. Quant au tangage ou pitch en anglais et roulis, ils sont reproduits par l’hexapode. Ce dernier est toujours orienté dans les axes parallèles aux rails X, Y et commandé par les angles de Euler. Pour y parvenir, les mouvements du tangage et du roulis dans le repère du simulateur ou plus précisément dans le repère de la tête du conducteur sont décomposés dans le repère terrestre de l’hexapode en tenant compte de l’angle de lacet du simulateur et puis transformés en commande des angles Euler pour l’hexapode avec l’angle de lacet de ce dernier qui est normalement négligeable. L’ensemble des mouvements de rotation dans un simulateur permettant de repositionner l’orientation de la tête du conducteur suit une séquence de rotation des angles Euler selon un ordre de lacet, tangage et roulis. Le mouvement du lacet est fourni par la table de lacet et ceux de tangage et de roulis par l’hexapode. Ainsi, l’optimisation de la restitution de mouvement en longitudinal ou latéral doit prendre en compte l’ensemble des mouvements, rail X, rail Y, l’angle de table du lacet, tangage et roulis et les mouvements de l’hexapode en X, Y, Z. Un tel problème est fortement non-linéaire. Pour réduire la complexité du problème d’optimisation avec la stratégie prédictive, l’angle de table du lacet est optimisé par un module indépendant découplé de l’optimisation de la restitution de mouvement en longitudinal ou latéral. Les angles de tangage et de roulis de l’hexapode sont supposés connus par exemple ils sont approchés par des valeurs au pas précédent. Les angles de roulis peuvent aussi être évalués de manière proportionnelle aux valeurs des accélérations latérales prédites avec une saturation de la limite de l’hexapode. Dans ce cas, l’optimisation peut être réalisée de manière linéaire et découplée axe par axe. Selon la , le procédé de commandes du simulateur de l’invention comprend : -une première étape de prédiction 20 des angles de lacet sur un horizon temporel maximal d’une dizaine de secondes qui comporte un premier module de prédiction de la vitesse du lacet suivie d’un deuxième module de mise à l’échelle non-linéaire des signaux de mouvements de lacet, et du module d’optimisation de la restitution de mouvement de lacet. Le deuxième module a pour but de réduire l’influence des mouvements lents de lacet et favoriser la restitution de mouvement de lacets dans la capacité de la table de lacets du simulateur, -une deuxième étape 60 d’optimisation de la restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y. De manière connue, un problème d’optimisation avec un découplage des paramètres en jeu est beaucoup plus facile à traiter pour parvenir à une solution optimale lorsque le temps de calcul est très limité, notamment pour l’optimisation des paramètres de tuning du MPC-MCA. Selon l’invention, en considérant que la restitution de mouvement du lacet est prépondérante par rapport aux restes des stimuli à reproduire, la stratégie de la restitution du mouvement de lacet est indépendante de la stratégie de restitution des autres forces inertielles à reproduire. Le procédé comporte donc une étape de découplage du problème de l’optimisation des stratégies de la restitution des mouvements entre des forces inertielles X, Y et des mouvements de lacet. Normalement les forces inertielles reproduites dans l’axe longitudinal ou latéral du simulateur proviennent à la fois des forces inertielles dans les axes des rails X, Y. Lorsque l’angle de lacet du simulateur est faible, par exemple, inférieur à 10°, et avec un niveau de force inertielle à reproduire inférieur à 1,5m/s², l’influence des forces inertielles de l’axe du rail X sur celles du latéral du simulateur ou plus précisément du repère de conducteur dans la cabine peut être considérée négligeable, de même pour l’influence des forces inertielles entre l’axe du rail Y et celui du longitudinal de simulateur. En présence d’un angle de lacet relativement grand, la force inertielle produite dans l’axe longitudinal ou latéral est un résultat couplé des forces inertielles dans les axes des rails X et Y. Par conséquent, les références des forces selon les axes X, Y à reproduire dans un horizon futur sont fonction des forces inertielles longitudinale et latérale du véhicule pondérées par les valeurs de sinus et cosinus de l’angle de lacet, qui évolue dans le temps de manière non-linéaire. Selon l’invention, la première étape d’optimisation de la restitution de mouvement de lacet s’effectue de manière indépendante découplée de la deuxième étape d’optimisation de restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y afin d’une part de réduire le temps d’optimisation pour l’ensemble des mouvements à reproduire et d’autre part de prioriser la restitution optimale de mouvements de lacet selon des bandes de fréquences. Ladite première étape est donc découplée des stratégies d'optimisation de la restitution des mouvements dans d'autres axes tels que longitudinal ou transversal qui se trouvent dans la deuxième étape. Ce découplage des étapes d’optimisation permet de réduire la complexité de l’optimisation des commandes des mouvements du simulateur notamment en temps réel. Ledit premier module reçoit des signaux et des données d’un modèle dynamique de véhicule et des rayons de courbure de la route. Le modèle dynamique de véhicule est une modélisation fonctionnelle de la dynamique d’un véhicule adapté au cas de simulateur de conduite automobile en temps réel. Les caractéristiques de la suspension sont simulées préalablement à l’aide d’un logiciel de multi-corps tel que ADAMS/Cars ou mesurées directement sur un banc K&C acronyme pour « Kinematic and Compliance ». Le modèle pneumatique est établi grâce au banc de caractérisation et à une modélisation adéquate au système du temps réel tel que Pacejka connu dans l’état de l’art. L’ensemble du système est discrétisé en pas de temps fixe et résolu par un solver du temps-réel avec une précision de calcul en ordre de 1 selon la méthode de Euler ou supérieur par exemple 4 selon la méthode de Range-Kutta bien connues dans le domaine des simulations numériques, si la performance du temps de calcul le permet. Le modèle dynamique du véhicule prend en compte les commandes du conducteur ainsi que le scénario de circulation par exemple la route, la météo, l’environnement, le trafic, ou un événement de circulation. La détaille les différents modules de l’étape d’optimisation de la restitution de lacet d’un mode de réalisation. Le procédé comprend une étape de prédiction 201 des vitesses de lacet à reproduire jusqu’à un horizon temporel TN pour constituer la trame des signaux prédictifs qui sera utilisée dans le module d’optimisation de la restitution de mouvement des lacets L’étape 201 comporte deux branches suivantes de traitement : -une première branche de prédiction de vitesse du lacet à pas variable qui comporte les sous-étapes suivantes : - une première sous-étape de prédiction 215 de la trame du signal évaluée à partir de l’information de la route comprenant les rayons de courbure R et l’état du véhicule, sa vitesse V et son accélération. L’étape 215 permet d’estimer les vitesses de lacet du véhicule en se basant sur la formule simplifiée suivante : Dans cette première sous-étape 215, on peut estimer la vitesse du véhicule aux pas de temps futur ainsi que le rayon de courbure de la route aux pas de temps futur. Les paramètres d’entrée de cette première étape sont dans une liste comprenant les rayons de courbure de la trajectoire de la route, la vitesse et l’accélération du véhicule déduite, l’indice de la position du véhicule ou la position du véhicule. On peut alors déduire la vitesse de lacet du véhicule de manière simplifiée à l’aide de la formule (2) aux pas de temps futur. -une deuxième sous-étape 216 de filtrage hautes fréquences à pas variable. L’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les hautes fréquences dont la bande passante peut être de 0,15Hz à 5Hz, voire de 0,5Hz à 5Hz pour les signaux d’accélération latérale et beaucoup plus pour longitudinale et verticale de 0,15 – 0,5Hz à 10 - 100Hz suivant la performance du simulateur. Le filtre HP à pas variable présenté dans 216 est déduit à partir de l’équation d’un filtre ordre 2 dont la fonction de transfert a pour expression : où ξ est le coefficient d’amortissement du filtre, l’impulsion du filtre. L’équation temporelle s’exprime : où x est le signal en entrée du filtre tel que l’accélération X, Y ou la vitesse de lacet, y est le signal filtré. En équation discrétisée, nous avons : Ainsi, le signal filtré au pas i+2 peut être déduit à partir du signal d’entrée courant au pas i+2 et les signaux x, y aux pas précédents i et i+1 : Un tel calcul est beaucoup plus rapide que d’utiliser un filtre à pas fixe. Notons que si Ti est de même valeur, par ex. égal au pas d’échantillonnage, Ts, l’équation (6) correspond à un filtre à pas constant. Si le système du temps-réel le permet, nous pouvons aussi prendre un filtre à pas constant en interpolant les signaux d’entrée qui est en pas variable. -une sous-étape 219 de mise en échelle des signaux prédictifs selon deux échelles de fréquences qui sont basses fréquences et hautes fréquences. Ainsi selon la formule, on peut moduler les signaux prédictifs selon deux échelles de fréquences afin de privilégier la bande de hautes fréquences à la demande des utilisateurs du simulateur. où Nr est le l’indice du nombre de pas au-delà les signaux sont prédits selon la deuxième branche décrite ci-après. Nr peut être égal à Nc qui est le nombre de commandes à optimiser pour la même variable dans le temps. Au-delà de cette valeur Nc, on considère que toutes les commandes sont de même valeur afin de réduire le nombre de commande à optimiser. Cette première branche est donc prise en compte à partir de la Nr+1e valeur de prédiction pour N-Nr valeurs. -une seconde branche de prédiction de lacet correspond à la partie des signaux dont l’horizon est proche de l’état du véhicule courant. La vitesse de lacet du modèle dynamique de véhicule est donc appliquée directement sur les futurs pas de temps compris entre 1 et Nr. Cette branche comporte les sous-étapes suivantes : -une première sous-étape 218 de filtrage des hautes fréquences. L’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les signaux à hautes fréquences. -une seconde étape de mise en échelle 220 des signaux prédictifs selon deux échelles de fréquences qui sont basses fréquences et hautes fréquences. Ainsi selon la formule, on peut moduler les signaux prédictifs selon deux échelles de fréquences afin de privilégier à la demande la bande de hautes fréquences. Avec Nr étant le nombre du pas de temps pour cadrer l’horizon proche d’état du véhicule courant. Cette seconde branche est prise en compte pour les Nr premières valeurs prédites ou extrapolées de vitesses de lacet pour prendre en compte la réactivité du véhicule. L’ajout des résultats de mise à l’échelle non-linéaire sur les signaux de mouvement de lacet 219 et 220 permet d’éliminer les mouvements lents de lacet pour favoriser la restitution de mouvement de lacet dans la capacité de la table de lacet du simulateur. Pour relier les signaux de deux branches, les points intermédiaires peuvent être lissés par des valeurs moyennes mobiles. Ainsi, la trame de référence de signaux prédictifs pour la vitesse de lacet est constituée. La trame des signaux prédictifs est ensuite optimisée dans la deuxième étape 202 de détermination et mise à jour des angles de lacets qui suit la première étape 201. Ladite deuxième étape 202 comprend les différentes sous-étapes suivantes : -Une première sous-étape 221 de mise en forme de la formulation de programmation quadratique QP acronyme pour « Quadratic Programing » pour l’algorithme MPC-MCA. Ladite optimisation de la restitution du mouvement de lacet est effectuée en prenant en compte un horizon temporel maximal d’une dizaine de secondes. Ledit horizon temporel est constitué d’une séquence de pas de temps variable comportant par exemple une première série de pas de temps constants ou variables et très petits puis d’une seconde série de pas de temps croissants pour former un horizon temporel d’une durée maximale de dizaine secondes. Les pas de temps sont bornés par une valeur maximale, par exemple à 200ms. Pour permettre au simulateur de reproduire mieux les vitesses de lacet du véhicule avec la contrainte des performances de table de lacet, un algorithme de restitution de mouvement de lacet basé sur la méthode de commande prédictive est implémenté. Actuellement, différents grands types d'algorithmes sont connus, notamment décrits dans l’article de Z. Fang & A. Kemeny (Motion cueing algorithms for a real-time automobile driving simulator, DSC2012, Paris). Ledit algorithme de manière générale optimise une fonction de coûts portant sur plusieurs critères qui peuvent être regroupés en deux parties : l’écart entre la perception d’un mouvement du conducteur dans le simulateur et celle perçue dans un véhicule et les efforts nécessaires pour minimiser cet écart et qui sont dans une liste comprenant la position, la vitesse et l’accélération de la plateforme du simulateur ainsi que le pourcentage de l’espace de travail utilisé de la plateforme. L’optimisation est effectuée grâce à un algorithme temps réel de type QP solver. Ces algorithmes doivent répondre à l’exigence du système temps réel et trouver des solutions réalistes selon la technique de MPC. De manière connue, les méthodes de calcul en temps réel doivent être bornées dans le temps de calcul sous risque de divergences des résultats. Les algorithmes temps réel effectuent des prévisions sur un horizon temporel qui est limité pour permettre des temps de réponse d’obtention des résultats acceptables. Il est connu que l’étendue de l’horizon temporel influe grandement sur la qualité des résultats du modèle. Un horizon temporel étendu permet de prédire l’évolution du futur système avec une durée suffisante pour anticiper les mouvements des actionneurs du simulateur. Plus l’étendue dudit horizon est faible, moins la qualité des résultats du MCA est bonne. Il est ainsi connu que les méthodes de résolution en temps réel en modèle prédictif effectuées sur une courte période donnent des résultats avec une marge d’erreur relativement importante en terme du critère de la perception de mouvement. Par ailleurs, de manière avantageuse, le procédé permet de faire assez aisément le tuning de MPC-MCA avec les critères objectifs dans le domaine fréquentiel en comparant les caractéristiques de la fonction de transfert entre les stimuli du mouvement de lacet ou des forces inertielles en latérale et la commande du volant. L’algorithme MPC-MCA permet de minimiser l’écart pondéré des amplitudes et de phases de la fonction de transfert en fonction des bandes de fréquences. -une deuxième sous-étape de minimisation du problème de QP avec QP solver sans contrainte 222 selon les hypothèses précédentes. -une troisième sous-étape de vérification des contraintes en prédictif 223 associée au QP solver sans contrainte. -une quatrième étape 224 de mise à jour de l’état du système et transfert des commandes en 203. Les vitesses de lacet optimisées sur l’horizon prédictif de N sont alors converties en angle dont la première valeur est envoyée à la table de lacet et l’ensemble des valeurs prédictives et optimisées sont envoyés vers le deuxième module d’optimisation de la restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y. Dans l’étape 203, un gain correctif a été appliqué sur ces valeurs optimisées et prédites afin de mieux approcher l’amplitudes des angles par rapport aux réelles commandes exécutées un peu plus tard. Notons que l’algorithme de la restitution de mouvement vertical 40 est quasiment le même que celui de lacet sauf la partie de prédiction de l’horizon lointain dont les signaux sont imposés à zéro, donc pas de description spécifique faite pour la restitution de mouvement dans l’axe Z du simulateur. Un exemple de réalisation de la deuxième étape d’optimisation 60 de la restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y est décrit ci-après selon la représentation de la . De manière préférentielle, la deuxième étape d’optimisation 60 de la restitution de mouvements des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y reprend les données d’optimisation de la restitution des mouvements de lacets, notamment d’angle de lacets, de la première étape 20 dans ce mode de réalisation. Elle peut toutefois reprendre des données de prédiction d’angles de lacets d’autres méthodes que celle du premier module. On sépare le mouvement naturel des rotations du véhicule restitué par la table de lacet et le mouvement du tilt qui est traité dans la deuxième étape 60. De manière connue, afin d’améliorer les perceptions des utilisateurs de dispositif de simulation de conduite automobile, et notamment la durée des perceptions, on peut associer les déplacements plans de la plateforme de simulation avec des mouvements de rotation de la cabine dans laquelle est logé le conducteur. Par exemple, il est connu de procéder un cabrage de la cabine avec une vitesse angulaire inférieure à un seuil de la perception humaine pour donner une impression d'accélération linéaire prolongée, par l'effet de la pesanteur qui agit dans le système vestibulaire en associant en plus les poids du corps sur le dossier du siège du conducteur. Une inclinaison de la tête de l’utilisateur peut générer une perception d’accélération linéaire au niveau des organes otolithiques sous l’effet pesanteur. Une des propriétés intrinsèques et remarquables des organes otolithiques, est de ne pas faire la distinction entre les accélérations linéaires et la composante de la gravité dans la direction de l’organe otolithique, provoquée par une inclinaison de la tête. Il est cependant nécessaire d’effectuer une rotation relativement lente de la cabine de simulation, en dessous d’un seuil de vitesse et en gardant une vue de vision en horizon plane. Ainsi, en inclinant la tête du conducteur lentement en dessous du seuil de vitesse, on peut introduire une accélération ou décélération supplémentaire par rapport à un mouvement linéaire dans l’axe longitudinal ou latéral de la plateforme de simulation. En synchronisant le mouvement linéaire et du tilt, le simulateur permet de générer les sensations de mouvements plus réalistes. Cette technique appelée tilt-coordination, permet de maintenir le niveau d’accélération ou de décélération en continue, telle que produite lors d’un virage ou freinage. On rappelle que le système vestibulaire est un ensemble d’organes localisé au sein de l’oreille interne, et responsable de la détection des déplacements inertiels (linéaires et angulaires) de la tête. Il contribue au maintien de l’équilibre en intervenant dans la coordination des mouvements réflexes de la tête et du cou, du tronc et des yeux ainsi que dans la stabilisation du regard. On distingue dans le système vestibulaire des organes otolithiques (saccule et utricule) et des canaux semi-circulaires au nombre de 3. Ces trois canaux sont approximativement orthogonaux entre eux. Les organes otolithiques sont des cavités ovoïdes remplies d’un liquide visqueux. Les organes otolithiques possèdent des positions fixes dans le crâne. Plus précisément, l’utricule est situé sur un plan incliné par rapport à un plan horizontal et le saccule sur un plan incliné du même angle par rapport au plan vertical. Ils possèdent une structure à deux étages ou couches : -une membrane otolithique est composée d’une couche supérieure d’otolithes et d’une couche inférieure gélatineuse peu dense et extrêmement déformable. -une macule, ou couche inférieure de cellules sensorielles, est composée de cellules ciliées enracinées dans une base de cellules de soutien solidaire au crâne et se déplaçant ainsi avec la tête. Le stimulus spécifique des organes otolithiques est la force de cisaillement entre les deux couches de la membrane otolithique. Une déformation provoquée de la couche gélatineuse va induire la flexion des cellules ciliées. Le mouvement de la tête et plus précisément la combinaison des accélérations linéaires et de la gravité peuvent être à l’origine du cisaillement. Une des propriétés remarquables des organes otolithiques, est de ne pas faire la distinction entre l’accélération linéaire et la composante de la gravité dans la direction de l’organe otolithique provoquée par une inclinaison statique de la tête. Cette ambiguïté est utilisée dans le monde de simulation pour réaliser ce que l’on appelle la tilt coordination. La tilt coordination est une méthode exploitant l’ambiguïté gravito-inertielle des otolithes. Elle consiste à effectuer une rotation très lente de la cabine de simulation et donc de la tête du conducteur. Cette rotation est accompagnée par l’inclinaison de l’écran de réalité virtuelle avec une scène du trafic afin de garantir une cohérence perceptive. Ainsi la variation de la force de gravité conséquente à cette rotation sera interprétée comme une accélération linéaire. Ainsi le conducteur peut percevoir des accélérations de durées plus longues et plus proches d’une conduite dans un véhicule réel. En effet, pour prolonger la perception d’une accélération continue en gardant la plateforme de simulation dans les limites géométriques de l’espace de travail, des commandes de rotation sont adressées aux moyens d’animation de ladite plateforme de simulation et notamment des commandes de rotation de la cabine. L’unité centrale est donc apte à optimiser les commandes de mouvement de ladite plateforme de simulation qui comprennent des commandes de déplacement de la plateforme mobile et des commandes de rotation de la cabine en prenant en compte un modèle vestibulaire représentant le ressenti du conducteur. Le seuil de vitesse de perception du système semi-circulaire est donc une contrainte pour l’optimisation des valeurs de commandes d’accélération de la plateforme. Concernant la réalisation du tilt-coordination, selon l’invention, l’angle de tilt et l’angle de rotation du mouvement de véhicule sont pris séparément et non confondus et optimisés ensemble, afin rendre le contrôle du seuil de tilt de manière explicite et nous avons les contraintes suivantes : Selon la , la deuxième étape d’optimisation 60 de la restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y suit un logigramme analogue à celui de la première fonction. Cette deuxième étape est décrite ci-après à titre d’exemple d’un mode de réalisation et ne réduit pas la portée de l’invention. Elle comprend une étape de prédiction 61 des accélérations selon les axes longitudinal X et transversal Y à reproduire jusqu’à un horizon temporel TN pour constituer la trame des signaux prédictifs qui sera utilisée dans le module d’optimisation de la restitution des mouvements des forces inertielles avec la technique du tilt-coordination 62. -une première branche de prédiction des valeurs d’accélération à pas variable qui comporte les étapes suivantes : - une première sous-étape 105 de prédiction non linéaire pour former les signaux de référence prédictifs notamment les accélérations latérales. Cette première sous-étape est formée de deux éléments consécutifs de prédiction des accélérations, et de projection des signaux prédits dans les axes des rails X et Y. Cette première sous-étape permet de prédire l’accélération latérale du véhicule en fonction de rayons de courbure de route fournis par la référence du fichier 107 et de l’état du véhicule 104. Dans le premier élément, les paramètres d’entrée sont dans une liste comprenant les commandes issues du modèle dynamique du véhicule, les rayons de courbure de la trajectoire de la route, la vitesse et l’accélération longitudinale du véhicule, la position du véhicule ou l’indice de route et les angles de lacet prédits, optimisés et corrigés issus du premier module, de l’étape 203 de transfert des commandes. Il est à noter que l’angle de lacet de la commande au pas de temps précédent a été utilisée pour faire l’initialisation de l’intégration des angles de lacet de la commande prédictive. Il prend en compte en entrée des résultats -d’une étape 102 de la réception des informations et décision du conducteur. Le conducteur commande le véhicule en fonction de la perception visuelle des informations du scénario 101 et de stimuli du mouvement fourni par le simulateur 115. -d’une sous-étape 103 de prise en compte des commandes du conducteur. Cette étape envoi des commandes du conducteur au véhicule numérique en termes de l’angle du volant, des positions de pédale d’accélération ou de freinage etc. -d’une sous-étape de réponse ou réaction 104 du comportement du véhicule en se basant sur un modèle dynamique de véhicule, consécutive à l’étape de prise en compte des commandes du conducteur 103. Cette étape permet en fonction d’état de la route et de la position du véhicule dans le parcours, ainsi que des consignes de commandes du conducteur, de simuler des valeurs d’accélérations, de vitesses de rotations en tangage, roulis et lacet ou de déplacement d’un modèle de véhicule représentant un véhicule réel. Cette première sous-étape prend en compte dans l’horizon de prédiction des angles de lacet fournis par 203 et les angles de tangage et de roulis corrigés par un gain dans 116. Ensuite les forces inertielles prédites en latérale sont décomposées dans l’axe des rails X et Y afin de pouvoir en temps réel optimiser la stratégie de restitution des mouvements du simulateur. -une deuxième sous-étape 106 de filtrage hautes fréquences à pas variable. L’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les hautes fréquences dont la bande passante peut être de 0,15Hz à 5Hz voire de 0,5Hz à 5Hz pour les signaux d’accélération latérale et de 0,15Hz à 10 - 100Hz pour l’accélération longitudinale et verticale par exemple suivant la performance du simulateur. -une troisième sous-étape 109 de mise en échelle des signaux prédictifs suivant la bande de fréquences à l’aide de deux ou plusieurs facteurs d’échelle pour les futurs signaux. où γ représente une accélération selon un axe. HP est l’indice pour les signaux filtrés à hautes fréquences. Nr étant le nombre du pas de temps pour cadrer l’horizon proche d’état du véhicule courant. -une seconde branche de prédiction de lacet depuis le modèle dynamique de véhicule à pas constant qui comporte les étapes suivantes : -une première étape de filtrage des signaux à pas constant 108 pour les signaux courants pour les signaux prédictifs. L’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les hautes fréquences. -une seconde étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux courants 110 suivant les bandes de fréquences à l’aide de deux ou plusieurs facteurs d’échelle. où γ représente une accélération selon un axe. HP est l’indice pour les signaux à hautes fréquences. Cette seconde branche prend en compte les Nr premières valeurs d’accélération du véhicule qui peuvent être égales à la valeur courante du véhicule ou prédites selon une loi prédictive telle que la formule de Taylor dans un axe donné afin de prendre l’état actuel du véhicule. Les résultats des première et seconde branches forment la trame des signaux de référence pour être ensuite optimisés dans la deuxième étape d’optimisation de restitution de mouvement des forces inertielles qui suit la première étape. L’ajout des résultats de mise à l’échelle non-linéaire sur les signaux de mouvements des accélérations 109 et 110 permet de réduire les mouvements lents d’accélération pour favoriser la restitution des mouvements d’accélération à haute fréquences dans la capacité du simulateur. La trame des signaux prédictifs constitue une entrée de l’étape d’optimisation 62 et mise à jour des états du système de la plateforme mobile en longitudinal et transversal. Cette étape comprend : -Une sous-étape de mise en forme de la formulation de QP 111 pour l’algorithme MPC-MCA. La trame des signaux prédictifs est composée d’une part, par répétition de Nr fois, des signaux courants pour prendre en compte l’état courant et proche à venir et d’autre part, des signaux prédictifs fournis par 109. Entre les signaux courants 110 et les signaux prédictifs 109, un lissage de signaux peut être effectué. -Une étape de minimisation du problème de QP avec QP solver sans contrainte 112. -Une étape de vérification des contraintes en prédictif 113 est active si QP solver sans contrainte a été appliqué. Selon un autre mode de réalisation, l’étape de minimisation 112 du problème QP peut être effectuée avec un QP solver qui tiennent compte des contraintes si le système temps-réel le permet. Dans ce cas, on n’a pas besoin de l’étape de vérification 113. -une étape de mise à jour de l’état du système 114 et d’envoi des commandes en positions vers les actionneurs de la plateforme mobile du simulateur. -une étape d’envoi vers la sous-étape 105, des angles de tangage et de roulis optimisés et prédits par 112-113 qui sont corrigés par un gain variable pour tenir compte les angles de tangage et de roulis réels de l’hexapode connus un peu plus tard. Par défaut, le gain de correction est égal à 1, sinon il varie entre 1 au début et le ratio entre l’angle final connu ultérieurement divisé par l’angle prédit à la fin. L’objectif est atteint : le procédé selon l’invention permet de reproduire l’ensemble des perceptions de mouvement, notamment pour celle de lacet avec une configuration de l’angle de lacet du simulateur important qui est l’une des caractéristiques fortes du simulateur à 9DOF présenté dans ce brevet. Index : 20 : Procédé de la génération de commande prédictive pour la restitution des mouvements de lacet 40 : Procédé de la génération de commande prédictive pour la restitution des mouvements verticaux 60 : Procédé de la commande prédictive pour la restitution des mouvements longitudinal et latéral300 : Simulateur à 9DOF 301 : Plateforme mobile en X, Y 302 : Rail X, Y 303 : Cabine 310 : Hexapode 320 : Table de lacet 101 : Scénario (Route, météo, environnement, trafic, événement …) 102 : Perception de visu et de mouvement conducteur 103 : Commande de conducteur ou AD/ADAS 104 : Modèle dynamique véhicule 105 : Prédiction Acc et Projection des signaux dans X,Y 106, 216 : Filtrage hautes fréquences à pas variable 107 : Référence des signaux et des rayons de courbure 108, 218 : Filtrage à pas constant 109, 219 : Signaux prédictifs de réf à deux échelles : 110, 220 : Mise à l'échelle non-linéaire 111, 221 : QP formulation 112, 222 : QP-solver sans contraintes 113,223 : Vérification des contraintes prédictive 114 : Mise à jour de l’état du système et envoi des commandes 115 : Simulateur 116 : Correction des angles de tangage et de roulis par un gain variable et envoi des commandes 203,224 : mise à jour de l’état du système et envoi des signaux 61a : Etape de prédiction des signaux à l’horizon relativement lointain 61b : Etape de prédiction des signaux à l’horizon proche de l’état courant 61 : Etape de constitution des signaux de référence 62 : Etape d’optimisation 201 : Etape de constitution des signaux de référence de lacet 201a : Etape de prédiction des vitesses de lacet à l’horizon relativement lointain 201b : Etape de prédiction des vitesses de lacet à l’horizon proche de l’état courant 202 : Etape d’optimisation de la commande prédictive 203 : Correction des angles de lacet sur les valeurs prédites par rapport aux valeurs réellement exécutées en commande 215 : Prédiction du lacet à pas variable Procédé de contrôle de commandes d’un dispositif de simulation de conduite automobile comprenant une cabine mobile en rotation autour d’un axe vertical à la cabine grâce à un dispositif de mise en rotation, posés sur un hexapode fixé sur une table mobile suivant les rails X,Y qui est apte à se déplacer selon un parcours calculé en temps réel dans un espace de travail sensiblement plan, ladite plateforme est commandée par une unité centrale déroulant ledit procédé qui forme des commandes prédictives à chaque intervalle de temps en prenant des évènements sur un horizon temporel limité par un nombre déterminé de pas de temps variable et comprenant -une étape de prédiction des signaux de lacet (20) à un horizon temporel donné et -une étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral (60) notamment de minimisation des coûts comprenant l’écart de la perception de mouvement dans le simulateur et celle du véhicule simulé et les efforts nécessaires de minimisation des écarts en termes de course, vitesse, accélération des actionneurs caractérisé en ce que l’optimisation de la première étape (20) est découplée de l’optimisation de la seconde étape (60) et forme des commandes d’angles de lacets adressées directement à la table de lacets et celles prédictives corrigées à la seconde étape d’optimisation de la restitution des mouvements en longitudinal et latéral. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de prédiction des mouvements de lacets (20) comprend une étape de prédiction des signaux de référence (201) une première étape de filtrage des signaux à hautes fréquences (216,218) suivie d’une deuxième étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux (219,220) suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de prédiction des signaux de référence de lacets (201) comprend une première branche (201a) de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel éloigné de l’état courant du véhicule et une seconde branche de prédiction (201b) des vitesses de lacets sur un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l’étape de prédiction des signaux de référence de lacets (201) comprend une étape de filtrage des signaux de prédiction à hautes fréquences (216,218) dans chacune des deux branches (201a,201b) de prédiction. Procédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation des signaux prédictifs de lacets (201) comprend une étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux (219,220) suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée pour chacune des branches (201a,201b) de prédiction. Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 5, caractérisé en ce que l’étape de prédiction de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral (60) prend en compte l’information de la commande prédictive de procédé (20) pour constituer les signaux de référence dans les axes X, Y des rails. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation de la restitution (60) de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une première étape de filtrage des signaux à hautes fréquences (106 ,108) suivie d’une deuxième étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux (109,110) suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une première branche de prédiction des accélérations sur un horizon temporel éloigné de l’état courant du véhicule (61a) et une seconde branche (61b) de prédiction des accélérations sur un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation de la restitution (60) de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une étape de filtrage des signaux de prédiction (106,108) à hautes fréquences dans chacune des deux branches (61a,61b) de prédiction. Procédé selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral (60) comprend une étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux (109,110) suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée pour chacune des branches de prédiction (61a,61b).