<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 6.9 Coefficient de variation de la durée de l'oscillation (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (* : p < 0,05, ** : p < 0,01, *** : p < 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</figcaption></figure>

Une ANOVA à mesures répétées a révélé que $\bar{T}_1$ différait significativement selon la condition expérimentale : F(2,55, 40,82) = 7,69, p < 0,001, $\eta_p^2$ = 0,325. En particulier, les tests post hoc ont montré les mêmes différences significatives entre les différentes conditions expérimentales que pour la valeur $\bar{T}$. Les résultats des analyses étaient similaires pour $\bar{T}_2$, c'est-à-dire que cette valeur différait significativement selon la condition expérimentale : F(2,71, 43,33) = 64,56, p < 0,001, $\eta_p^2$ = 0,801, entre les mêmes conditions expérimentales que pour la valeur $\bar{T}$.

Enfin, une ANOVA à mesures répétées a révélé que le coefficient de variation $\tilde{T}_1$ ne différait pas significativement selon la condition expérimentale : F(2,86, 45,71) = 5,0, p = 0,05. Cependant, une ANOVA à mesures répétées a révélé que le coefficient de variation $\tilde{T}_2$ selon la condition expérimentale : F(2,87, 45,85) = 9,06, p < 0,001, $\eta_p^2$ = 0,361. En particulier, les tests post hoc ont montré des différences significatives entre les valeurs de $\tilde{T}_2$ pour les mêmes conditions expérimentales que pour $\tilde{T}$.

### 6.3.2 Amplitude de l'oscillation

Nous avons calculé l'amplitude moyenne de l'oscillation $\bar{A}_\theta$ pour les 5 oscillations de chacune des 7 conditions expérimentales. Une ANOVA à mesures répétées a révélé que
cette valeur différait significativement selon la condition expérimentale :
F(2,40, 38,41) = 11,96, p < 0,001, η²ₚ = 0,428. En particulier, les tests post hoc (dont les
résultats sont représentés par la Figure 6.10) ont montré des différences significatives
entre les valeurs de Aθ pour :

a. *HH*ᵢ par rapport à *HH*f et *HH*ᵣ (p = 0,03 et p = 0,004 respectivement) ;

b. *HH*<sub>f</sub> par rapport à *LL*<sub>*f*</sub> (p = 0,005) ;

c. *HL* par rapport à *HH*<sub>*f*</sub> et *HH*<sub>*r*</sub> (p < 0,001 dans les deux cas) ;

d. *HL* par rapport à *LL*<sub>*f*</sub> (p < 0,001) ;

e. *LH* par rapport à *LL*<sub>*f*</sub> (p < 0,001) ;

f. *HL* par rapport à *LH* (p < 0,001).

Il n'y avait cependant pas de différence significative (p > 0,05) entre :

a. *LL*ᵢ et *LL*<sub>*f*</sub>;

b. ou *LH* et *HH*<sub>*f*</sub> / *HH*<sub>*r*</sub>.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 6.10 Amplitude moyenne de l'oscillation (en centièmes de degré) en fonction de la variante expérimentale (* : p < 0,05, ** : p < 0,01, *** : p < 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</figcaption></figure>

Dans un second temps, nous avons calculé le coefficient de variation de l'amplitude de l'oscillation Ãθ pour les 5 oscillations de chacune des 7 conditions expérimentales. Une
ANOVA à mesures répétées a révélé que ce coefficient de variation différait significativement selon la condition expérimentale : F(2,16, 34,64) = 11,76, p < 0,001, η²ₚ = 0,424. En particulier, les tests post hoc ont montré des différences significatives (dans tous les cas, p < 0,001) entre les valeurs de Āθ pour :

a. *HH*ᵢ (M = 15,3%, ET = 16,1%) par rapport à *HH*ᵣ (M = 4,53%, ET = 2,71%) et *HH*ᵣ (M = 4,64%, ET = 4,65%);

b. *LL*ᵢ (M = 21,8%, ET = 19%) par rapport à *LL*ᵣ (M = 8,34%, ET = 4,65%);

c. *HL* (M = 12,2%, ET = 5,67%) par rapport à *HH*ᵣ;

d. *HL* par rapport à *LH* (M = 4,88%, ET = 3,11%),

mais pas de différence significative (p > 0,05) entre *LH* et *HH*ᵣ. Ces résultats sont représentés en Figure 6.11.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 6.11 Coefficient de variation de l'amplitude de l'oscillation (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (*: p < 0.05, **: p < 0.001, noir: effet de l'entraînement, rouge: effet de l'incongruence)</figcaption></figure>

6.3.3 Amplitude du couple appliqué

Nous avons calculé l'amplitude moyenne du couple appliqué Āτ pour les 5 oscillations de chacune des 7 conditions expérimentales. Une ANOVA à mesures répétées a révélé que cette valeur différait significativement selon la condition expérimentale :
F(3,27, 52,24) = 16,323, p < 0,001, η²ₚ = 0,505. En particulier, les tests post hoc (dont les résultats sont représentés par la Figure 6.12) ont montré des différences significatives entre les valeurs de Āτ pour :

a. HHf par rapport à LLf (p = 0,003) ;

b. HL par rapport à HHf et HHr (p < 0,001 dans les deux cas) ;

c. LH par rapport à LLf (p < 0,001) ;

d. HL par rapport à LH (p < 0,001).

Il n'y avait cependant pas de différence significative (p > 0,05) entre :

a. HHᵢ et HHf / HHr ;

b. LLᵢ et LLf ;

c. HL et LLf ;

d. LH et HHf / HHr.

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 6.12 Amplitude moyenne du couple appliqué (en Newton mètre) en fonction de la variante expérimentale (**: p < 0,01, **: p < 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</figcaption></figure>

Dans un second temps, nous avons calculé le coefficient de variation de l'amplitude de l'oscillation Āτ pour les 5 oscillations de chacune des 7 conditions expérimentales. Une ANOVA à mesures répétées a révélé que ce coefficient de variation différait
significativement selon la condition expérimentale : F(3,63, 58,07) = 3,44, p = 0,016,
$\eta_p^2$ = 0.177. En particulier, les tests post hoc ont montré des différences significatives entre
les valeurs de $\tilde{A}_t$ pour :

a. *HL* (M = 14,9%, ET = 6,66%) par rapport à *HH* (M = 8,67%, ET = 3,35%, p = 0,011);

b. *HL* par rapport à *LL* (M = 9,06%, ET = 4,20%, p = 0,019);

c. *HL* par rapport à *LH* (M = 9,25%, ET = 7,64%, p = 0,023),

mais pas de différence significative (p > 0,05) entre *LH* et *HH*. Ces résultats sont
représentés en Figure 6.13.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 6.13 Coefficient de variation de l'amplitude du couple appliqué (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (* : p < 0,05, ** : p < 0,01, rouge : effet de l'incongruence)</figcaption></figure>

6.3.4 Score MISC

Avant l'expérimentation, tous les participants (N = 20) ont évalué leur ressenti à 0 sur l'échelle MISC (c'est-à-dire : « aucun problème »). Cela confirme qu'aucun participant ne ressentait d'inconfort, de malaise ou d'autres symptômes de mal du simulateur préexistants. Un test t pour échantillons appariés a été utilisé pour comparer les scores MISC déclarés par les participants avant et après la phase de mesures. Ce test a révélé une augmentation significative du score MISC pendant la phase de mesures (score
avant cette phase : M = 0,375, ET = 0,930, score après cette phase : M = 0,6, ET = 1,231) :
t(19) = 2,13, p = 0,023, avec une taille d'effet moyenne d = 0,476.

**6.4 DISCUSSION**

L'analyse de la durée et de l'amplitude des oscillations du pendule simulé en fonction de
la condition expérimentale nous permet d'analyser la forme de ces oscillations, qui est
pertinente pour notre expérimentation car c'est que nous avons demandé aux
participants de réguler. Il n'est pas possible d'analyser directement le contrôle exercé par
le participant sur le pendule, mais la forme des oscillations enregistrée est une
conséquence directe des actions de contrôle effectuées par l'opérateur.

D'autre part, pour étudier comment les participants contrôlaient le pendule simulé et
quels facteurs affectaient ce contrôle, nous avons analysé l'amplitude du couple appliqué
par le participant.

6.4.1 Effet de l'entraînement

Les analyses effectuées ont dans un premier lieu montré qu'il existait, dans le cas de la
variante congruente *HH*, une différence significative dans les valeurs moyennes de la
durée ($\overline{T}$) et de l'amplitude ($\overline{A}_{\theta}$) des oscillations entre avant l'entraînement et après
l'entraînement.

Dans le cas de la variante congruente *LL*, ces valeurs moyennes ont également changé
entre ces deux instantes, mais pas de manière significative.

En outre, il y avait une différence significative entre les deux variantes congruentes après
l'entraînement, ce qui veut dire que la forme des oscillations imposées par les participants
était significativement différente d'une variante à l'autre. Cela prouve, d'après nous, que
les participants ont construit un modèle interne des pendules lourd et léger grâce à la
phase de familiarisation.

De plus, l'analyse des coefficients de variation de la durée (T̃) et de l'amplitude (Ãθ) des oscillations va également dans le sens de cette conclusion : les deux sont significativement moins élevés après l'entraînement pour les variantes congruentes. Cela indique que les modèles internes des pendules lourd et léger construits par les participants étaient plus finement réglés après (et du fait de) l'entraînement.

Ces observations sont synthétisées dans le Tableau 6.5.
<table><caption>Tableau 6.5 Synthèse des effets de l'entraînement sur la forme des oscillations pendant l'expérimentation pilote</caption><thead><tr><th></th><th>Durée moyenne de l'oscillation</th><th>Amplitude moyenne de l'oscillation</th><th>Coefficient de variation de la durée</th><th>Coefficient de variation de l'amplitude</th></tr></thead><tbody><tr><th>Variante lourd/lourd (HH)</th><td>Augmente significativement</td><td></td><td>Diminue significativement</td><td></td></tr><tr><th>Variante léger/léger (LL)</th><td>Augmente</td><td></td><td>Diminue significativement</td><td></td></tr><tr><th>Rapport entre variante HH et variante LL</th><td>Significativement différentes après l'entraînement</td><td></td><td>Pas de différence significative</td><td>Coefficient de variation plus grand pour LL</td></tr><tr><th>Conclusion</th><td colspan="4">Formation et réglage de modèles internes, pendule LL plus sujet à un contrôle plus variable</td></tr></tbody></table>

La séparation de la durée de l'oscillation en deux « moitiés » $T_1$ et $T_2$, telles que décrites précédemment, a permis d'identifier un effet principal de la diminution du coefficient de variation de la durée $T_2$ ($\tilde{T}_2$) dans la diminution du coefficient de variation de la durée totale ($\tilde{T}$). Cette différence d'effet peut s'expliquer par le fait que le couple appliqué par le participant pendant la première partie de l'oscillation (durée $T_1$) est passif, alors qu'il est actif dans la seconde partie (durée $T_2$). Pendant la première partie de l'oscillation, le participant ne fait qu'estimer le poids du pendule pour déterminer une stratégie de contrôle, et il applique cette stratégie pendant la seconde partie.

Les analyses n'ont pas révélé d'effet significatif de l'entraînement sur la valeur moyenne de l'amplitude du couple ($\tilde{A}_τ$) (pour aucune des deux variantes congruentes). Il y avait cependant une différence significative de cette valeur en fonction de la condition expérimentale, c'est-à-dire du pendule à contrôler. Nous pensons que cela signifie que les participants ont pu déterminer « intuitivement » les ordres de grandeur de couple nécessaires pour contrôler les deux pendules dès le début de l'expérimentation. Cependant, nous constatons une diminution significative du coefficient de variation de l'amplitude du couple ($\tilde{A}_τ$) entre le début et la fin de la phase d'entraînement pour les deux variantes congruentes. À notre sens, il s'agit d'une preuve supplémentaire de la construction et du raffinement par les participants d'un modèle interne des deux pendules simulés.
Ces observations sont synthétisées dans le Tableau 6.6.

<table><caption>Tableau 6.6 Synthèse des effets de l'entraînement sur l'action humaine pendant l'expérimentation pilote</caption><thead><tr><th></th><th>Amplitude moyenne du couple appliqué</th><th>Coefficient de variation de l'amplitude du couple appliqué</th></tr></thead><tbody><tr><th>Variante lourd/lourd (HH)</th><td>Pas de différence significative</td><td>Diminue significativement</td></tr><tr><th>Variante léger/léger (LL)</th><td>Pas de différence significative</td><td>Diminue significativement</td></tr><tr><th>Conclusion</th><td>Ordre de grandeur du couple nécessaire déterminé intuitivement dès le début</td><td>Formation et réglage de modèles internes</td></tr></tbody></table>

### 6.4.2 Effet de l'incongruence modèle dynamique / retour visuel

L'analyse des résultats de la deuxième phase de l'expérimentation permet de mettre en évidence que, pour la durée de l'oscillation du pendule ($T$) et l'amplitude du couple appliqué ($A_τ$), c'est-à-dire deux des trois variables dépendantes analysées :

* il y avait une différence significative entre les valeurs moyennes pour la condition expérimentale $HL$ et $HH_f$, mais pas entre celles des conditions $HL$ et $LL_f$;

* il y avait une différence significative entre les valeurs moyennes pour la condition expérimentale $LH$ et $LL_f$, mais pas entre celles des conditions $LH$ et $HH_f$.

Cela indique que, pour ces deux mesures, les valeurs moyennes dans le cas des variantes incongruentes ont tendance à s'aligner sur la valeur moyenne dans le cas de la variante congruente qui implémente le même modèle dynamique.

D'autre part, les coefficients de variation des trois variables dépendantes (durée ($T̃$) et amplitude ($A_θ$) de l'oscillation, amplitude du couple appliqué ($A_τ$)) se sont avérés être significativement plus élevés pour la condition expérimentale $HL$ que ceux des conditions $HH_f$ et $LH$. Les coefficients de variation sont particulièrement significatifs au vu de notre hypothèse : des coefficients de variation importants indiquent une variabilité importante des actions de contrôle effectuées par le participant ainsi que dans les performances du participant. Nous pensons que les différences relevées montrent un impact négatif de
l'inadéquation entre le modèle dynamique et le retour visuel sur la contrôlabilité du pendule simulé et sur les performances des participants, vérifiant donc notre hypothèse.

Ces observations sont synthétisées dans le Tableau 6.7.

<table><caption>Tableau 6.7 Synthèse des effets de l'incongruence modèle dynamique/retour visuel pendant l'expérimentation pilote</caption><thead><tr><th></th><th>Durée moyenne de l'oscillation</th><th>Amplitude moyenne du couple appliqué</th><th>Coefficient de variation de la durée de l'oscillation</th><th>Coefficient de variation de l'amplitude des oscillations</th><th>Coefficient de variation de l'amplitude du couple appliqué</th></tr></thead><tbody><tr><td>Variante lourd/léger (HL)</td><td>Similaire à celle pour la variante léger/léger (LL)</td><td></td><td>Significativement > à ceux pour la répétition d'une variante congruente</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Variante léger/lourd (LH)</td><td>Similaire à celle pour la variante lourd/lourd (HH)</td><td></td><td>Pas de différence significative avec la répétition d'une variante congruente</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>Alignement sur la variante incongruente avec le même modèle dynamique</td><td></td><td>Effet négatif de l'incohérence modèle dynamique/retour visuel pour la variante HL<br>Pas d'effet pour la variante LH ?</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Pour expliquer pourquoi les coefficients de variation des mesures étudiées sont les plus élevés dans le cas de la variante incongruente HL qui est celle implémentant le modèle dynamique d'un pendule léger avec un visuel de pendule lourd et pourquoi l'autre variante incongruente ne semble pas avoir perturbé les participants, nous proposons d'envisager deux explications possibles.

La première explication éventuelle est que, puisque la tâche que nous avons donnée aux participants s'appuyait principalement sur l'utilisation d'un actionneur à retour haptique, il est possible que les informations haptiques étaient classées par les participants comme prédominantes devant les informations visuelles. Il a été démontré que les informations visuelles dominent les informations haptiques pour un certain nombre de tâches (Pavani et al., 2000), un principe qui est à la base du développement des dispositifs à retour pseudo-haptique (Lécuyer, 2009, 2017). Cependant, d'autres travaux font l'hypothèse que la pondération des retours sensoriels dépend de la tâche considérée (Sober & Sabes, 2005). Nos résultats seraient alors en accord avec hypothèse. Nous pourrions étudier plus
en détail cette explication en testant l'impact de l'adéquation entre modèle dynamique et un retour sensoriel autre que visuel, par exemple auditif.

Une autre explication possible à cette constatation pourrait être un biais d'expérimentation. En effet, en raison à la fois de la construction de notre expérimentation et de l'exclusion des données relatives à certains participants, nous avons pu analyser plus de configurations où une variante incongruente suivait la variante congruente *HH* que *LL* (31 transitions de la variante *HH* contre 9 transitions de la variante *LL* à une variante incongruente). Par conséquent, les participants étaient globalement plus confrontés au modèle dynamique de l'objet lourd, ce qui pourrait avoir un impact sur nos résultats.

### 6.4.3 Ressenti subjectif des participants

L'analyse du ressenti subjectif rapporté par les participants, sur l'échelle MISC, a montré une augmentation significative du score MISC pendant la phase de mesures (sans symptômes préexistants avant l'expérience).

Même si les scores MISC déclarés par les participants n'étaient pas indicatifs de symptômes sévères du mal du simulateur (le score MISC maximum déclaré était de 3, ce qui correspond à un léger vertige), nos résultats suggèrent que l'incohérence entre le modèle dynamique et le retour visuel augmente significativement l'inconfort des participants.

Cependant, ces résultats pourraient également être une conséquence du temps écoulé depuis le début de l'expérience, qui est bien sûr le plus important pour le dernier score MISC (environ 5 min et 34 s).

## 6.5 RESULTATS COMPLEMENTAIRES SUR LE POC

La conception d'une colonne de direction pour un simulateur moto est complexe (comme décrit dans les chapitres précédents). L'un des objectifs de l'expérimentation pilote présentée dans ce chapitre était donc de valider la contrôlabilité du nouveau sous-système « guidon motorisé à retour haptique » avant son intégration à notre simulateur de conduite moto. Pour ce faire, nous avons pris en considération deux types de mesures :

* subjectives, résultant des réponses des participants « testeurs » à des questionnaires ;

* objectives, résultant des performances des participants dans la régulation des oscillations d'un pendule simulé.
La Figure 6.14 illustre un exemple des résultats objectifs obtenus : la mesure du couple appliqué sur le guidon par le participant. Ce type de résultats permet de valider que l'on est capable de séparer la dynamique inhérente du système et l'action humaine sur le système, et de mesurer cette dernière. Cette fonctionnalité est fondamentale pour l'intégration du sous-système au simulateur de conduite moto car l'action humaine sur le guidon, à savoir le couple de direction, est l'une des deux entrées de contrôle dont le conducteur dispose pour gérer la trajectoire de son véhicule.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 6.14 Exemple de données collectées pendant l'expérimentation pilote : couple courant mesuré par le servo-moteur et couple « d'entraînement » calculé (en Nm dans les deux cas) en fonction du temps (écoulé depuis le début de l'expérimentation, en s) pour deux actions de contrôle successives d'un participant</figcaption></figure>

La Figure 6.15 illustre quant à elle un extrait des résultats qui confirme qu'il y a bien cohérence physique et temporelle des données système et informations sensorielles. On voit que l'action physique du participant sur le système est capturée (via la jauge de contrainte) et utilisée pour piloter le système. Ces résultats supportent également la conclusion selon laquelle le guidon motorisé que nous avons développé est contrôlable. En effet, nous avions demandé aux participants de réguler les oscillations du pendule, en le poussant à l'image d'une balançoire pour le renvoyer jusqu'à une zone cible, et on voit sur la figure que, dans cet exemple, le participant arrive à ajuster son action d'une oscillation à l'autre et à faire en sorte d'atteindre la zone cible, délimitée par les droites
pointillées (dans la Figure 6.15.a : le pendule n'a pas été poussé assez loin ; dans la Figure 6.15.b : le pendule atteint la zone cible).

Les résultats de l'analyse statistique renforcent cette affirmation. En particulier, le fait que les coefficients de variation des variables mesurées soient plus petits à la fin de l'entraînement avec les variantes congruentes par rapport à ce qu'ils sont pendant la période de découverte, montre que notre système POC est contrôlable après une phase de familiarisation relativement courte (cette phase avait une durée totale moyenne de M = 170 s, ET = 7,52 s).

Les résultats préliminaires concernant la restitution haptique au niveau du guidon de moto motorisée sont en phase avec notre stratégie de conception et d'instrumentation. Le système POC que nous avons conçu produit des informations haptiques « de bonne qualité », qui permettent au système d'être contrôlable dans le cas où les autres retours sensoriels sont cohérents.

<figure><img src="image_56.png" /></figure>
<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 6.15 Exemple de résultats de l'expérimentation pilote : position angulaire du pendule (théorique ou avec action humaine, en °), vitesse angulaire du pendule (théorique ou avec action humaine, en °/s) et couple appliqué par le participant (en Nm) en fonction du temps (écoulé depuis le début de l'expérimentation, en s), pour deux essais consécutifs :
(a) tâche non réussie (b) tâche réussie</figcaption></figure>

## 6.6 CONCLUSION PARTIELLE ET PERSPECTIVES

Les concepteurs de simulateurs de conduite ont tendance à privilégier l'implémentation de modèles dynamiques de véhicule de la plus haute fidélité possible, et ce, indépendamment de l'architecture du simulateur et donc de la fidélité sensorielle produite. Cependant, nous émettons l'hypothèse que cette philosophie de conception peut impacter négativement la contrôlabilité du simulateur et donc être doublement préjudiciable à la validité de la simulation ; tant en termes de performances dans la tâche expérimentale que d'occurrence du mal du simulateur.

L'expérimentation décrite dans ce chapitre a consisté en une tâche de contrôle très simple du mouvement d'un objet simulé très simple, alors que la conduite sur simulateur est par nature très complexe. Des effets multiples, par exemple liés au fait qu'une tâche de conduite implique un mouvement propre du conducteur (contrairement à la tâche dans l'expérimentation décrite dans ce chapitre), doivent impérativement être pris en compte pour tenter d'expliquer l'occurrence du mal du simulateur. Néanmoins, les résultats de
notre expérimentation « pilote », obtenus par l'analyse des performances de régulation de nos participants et de leur ressenti subjectif (évalué sur l'échelle MISC), ont tendance à soutenir notre hypothèse. Ils démontrent en effet que l'incohérence entre le modèle dynamique et le retour visuel :

1. diminue la contrôlabilité d'un objet simulé/d'un système POC ;

2. augmente le sentiment d'inconfort ou de malaise ressenti par l'opérateur.

Les résultats décrits attirent ainsi l'attention sur la nécessité d'une adéquation entre les différents éléments (matériel, logiciel, modèle) d'un simulateur pour assurer sa contrôlabilité et ainsi éliminer les mouvements résultants indésirables susceptibles d'être perçus comme erratiques par le conducteur. Si cette adéquation est atteinte, alors la contrôlabilité du simulateur est augmentée et l'occurrence du mal du simulateur minimisée.

Comme expliqué, d'autres expérimentations seraient nécessaires pour approfondir et valider notre hypothèse. Tout d'abord, en menant à nouveau cette expérimentation, mais avec un soin particulier à équilibrer le nombre de transitions entre les variantes congruentes et incongruentes, nous pourrions ainsi éliminer toute possibilité d'un biais expérimental qui affecterait nos résultats. Pour cela, il faudrait dans la phase de mesures, répéter aléatoirement et de façon contrebalancée entre les participants soit l'une soit l'autre des variantes congruentes, au lieu de répéter toujours la même. La procédure complète révisée est représentée sous forme de frise chronologique par la Figure 6.16.

Il pourrait également être bénéfique de répéter l'expérimentation en intégrant un groupe témoin qui ne serait pas confronté aux variantes incongruentes, mais avec une durée d'expérience environ égale.

Dans un second temps, il serait intéressant d'explorer les résultats obtenus en se concentrant sur d'autres systèmes sensoriels, par exemple en introduisant une incohérence entre modèle dynamique et retour auditif (au lieu de visuel). Selon la tâche, le retour auditif peut en effet être pertinent, pour le contrôle moteur humain. On peut prendre comme exemple des travaux portant sur la relation entre l'audition et l'estimation de la vitesse. Une expérimentation sur simulateur de conduite menée par McLane et Wierwille a mis en évidence une augmentation de la vitesse pratiquée par les participants en l'absence de restitution du bruit du moteur (une information sensorielle présente dans la réalité) (McLane & Wierwille, 1975). Dans la même lignée, Horswill et McKenna ont relevé, dans une expérimentation de simulation s'appuyant des projections de vidéo, un
choix de vitesse de déplacement plus faible plus le niveau de bruit interne à la voiture était élevé (Horswill & McKenna, 1999).

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 6.16 Frise chronologique représentant le déroulement révisé de l'expérimentation pour un participant (l'étape à modifier est indiquée par l'encadré pointillé)</figcaption></figure>

Enfin, comme nous l'avons expliqué, cette expérimentation est une expérimentation pilote. L'objectif final de nos travaux est de pouvoir tester notre hypothèse dans le cas « difficile » du contrôle de trajectoire dynamique d'une moto sur un simulateur. Pour ce faire, nous avons travaillé à la mise en place d'un scénario sur simulateur de conduite moto centré sur l'impact de l'adéquation modèle dynamique de moto / complexité de l'architecture du simulateur sur les aspects suivants : sentiment de présence et contrôle de trajectoire (avec un effet induit relatif au ressenti général du conducteur, et à l'occurrence du mal du simulateur).
# 7 APPROCHE CENTREE CONTROLABILITE, VERSANT N°2 : APPLICATION A NOTRE SIMULATEUR MOTO

Comme nous l'avons déjà indiqué, la simulation de conduite « humain-dans-la-boucle » vise à créer l'illusion de conduire en stimulant les systèmes sensoriels du conducteur, dans des conditions aussi réalistes que possibles (notamment via l'environnement de simulation incluant l'infrastructure de la route et les autres acteurs du trafic). Cependant, les simulateurs de conduite ne peuvent produire, et ce en fonction du degré de raffinement de leur architecture, qu'un sous-ensemble des stimuli sensoriels sur lequel le conducteur pourrait s'appuyer pour conduire son véhicule dans une situation de conduite réelle. Ce sous-ensemble doit être choisi avec soin car il est crucial pour la contrôlabilité et (par voie de conséquence) pour l'acceptabilité d'un tel système, censé être un outil sur lequel s'appuyer pour apprendre ou comprendre.

Nos travaux concernent en particulier un simulateur physique dynamique (c'est-à-dire à base mobile) de conduite moto.

Dans le chapitre décrivant le simulateur moto qui fait l'objet de nos travaux, nous avons présenté sa structure bi-corps qui met en jeu deux corps dynamiques :

1. la colonne de direction, d'une part ;

2. la plate-forme mobile (châssis), d'autre part.

Vu la complexité de la question du guidon dans la conduite moto (qui fait partie du corps dynamique colonne de direction), nous l'avons traitée à part et y avons déjà consacré le chapitre 5.

Ce chapitre reprend l'approche centrée contrôlabilité que nous avons proposée précédemment et l'applique à l'instrumentation des deux corps dynamiques de notre simulateur de conduite moto. L'apport de nos travaux réside en fait dans cette approche : la contrôlabilité d'un simulateur (et dans une autre mesure son acceptabilité) est essentielle pour la validité de tous les résultats obtenus à l'aide de ce simulateur.

Dans ce chapitre, nous détaillons la conception de l'architecture matérielle et logicielle de notre simulateur en prenant en compte cette contrainte, notamment à travers l'intégration du système de guidon motorisé, que nous avons conçu et dont nous avons vérifié la contrôlabilité. Nous avons couplé ce dernier au reste du système, et avons
apporté des modifications à la structure originale du simulateur. Nous abordons en particulier les capteurs, les actionneurs et les flux de données mis en place, permettant :

1. de capturer les actions du conducteur en temps réel ;

2. de restituer en temps réel le comportement de la moto au conducteur ;

3. de mesurer et d'étudier les interactions conducteur/moto simulée.

Nous pensons que la méthodologie que nous proposons pourrait être adoptée par les concepteurs des futurs simulateurs de conduite moto et étendus à d'autres simulateurs « humain-dans-la-boucle » afin d'améliorer la qualité des restitutions sensorielles implémentées (y compris la restitution de mouvement) et leur contrôlabilité.

## 7.1 CONSIDERATIONS GENERALES SUR LA DIFFERENCE ENTRE CONDUITE D'UNE MOTO ET CONDUITE D'UN SIMULATEUR MOTO

Nous avons déjà mentionné que tous les phénomènes physiques propres à la conduite moto ne peuvent pas être reproduits physiquement par un simulateur. Par exemple, dans notre simulateur, il n'y a pas de roue ni de portion de route, ce qui signifie que le couple résultant du contact pneu/route, que subit la colonne de direction, ne peut être que modélisé et simulé à travers des calculs.

Pendant un déplacement, si l'on considère que la moto est à l'instant $t = t_0$ à un point d'équilibre, c'est-à-dire évoluant à une vitesse stable, avec une attitude (angle de guidon, roulis, tangage et lacet) stables, le conducteur peut vouloir modifier sa trajectoire. Pour ce faire, il peut par exemple agir sur le guidon (en combinaison ou alternativement sur le roulis). L'action du conducteur déstabilise temporairement la moto, jusqu'à atteindre un nouveau point d'équilibre à un instant $t = t_1$.

Pour mieux comprendre la différence fondamentale entre une tâche de conduite de moto et une tâche de conduite d'un simulateur moto, nous proposons de l'illustrer par une situation où l'on déplace une balle située dans un bol. Le point d'équilibre dans cette situation est représenté par le fond du bol. La forme exacte du bol est définie par la situation de conduite à l'instant $t = t_0$ considéré. Nécessairement (et notamment du fait de l'architecture du simulateur), la forme du bol correspondant à la situation de conduite simulée est différente de celle du bol correspondant à la situation de conduite réelle. Le point d'équilibre de la balle représentant la moto simulée est par conséquent différent de celui de la balle représentant la moto réelle. Cette image, illustrée à la Figure 7.1 permet de comprendre que, selon les différences entre les situations de conduite simulée et réelle, la moto simulée peut converger vers un point d'équilibre différent de celui vers
lequel convergerait la moto réelle, voire ne pas converger vers un point d'équilibre du tout. Dans ce dernier cas, le simulateur n'est pas contrôlable ; le conducteur perd le contrôle de sa moto simulée, ce qui pose un problème pour l'acceptabilité du simulateur.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 7.1 Représentation imagée de la différence des paramètres de stabilité d'une moto simulée (cas représenté par le bol rouge) par rapport à ceux d'une moto réelle (cas représenté par le bol noir). La balle représente la situation à l'instant $t = t_0$ où le conducteur effectue une action (représentée par la flèche bleue)</figcaption></figure>

## 7.2 UN ENSEMBLE DE MODELES

Lors de la présentation de l'architecture matérielle et logicielle de notre simulateur, nous avons expliqué que, pendant nos travaux, nous avions remplacé l'architecture de calculs initiale par une architecture de calcul distribuée (représentée schématiquement sur la Figure 7.2), avec plusieurs microcontrôleurs et FPGA embarqués de sorte à réduire la charge de calcul laissée au PC (qui n'utilise pas un système d'exploitation temps réel), à rapprocher les calculs au plus proche des éléments physiques concernés, et à paralléliser physiquement les calculs pour réduire les latences.
<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 7.2 Architecture fonctionnelle du simulateur dans sa version actuelle</figcaption></figure>

Le Tableau 7.1 synthétise l'organisation temporelle des différents modèles calculés.

<table><caption>Tableau 7.1 Synthèse des contraintes temporelles spécifiques aux différents modèles calculés par notre simulateur et des périodes de calcul choisies</caption><thead><tr><th colspan="2">Modèle</th><th>Période de calcul</th><th>Contrainte principale</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Modèle de moto</td><td>Modèle dynamique</td><td>5 ms</td><td rowspan="2">Stabilité de la moto virtuelle</td></tr><tr><td>Modèle cinématique</td><td>10 ms</td></tr><tr><td colspan="2">Modèle de guidon</td><td>5 ms</td><td>Sensibilité de la perception haptique humaine</td></tr><tr><td colspan="2">Modèle de plate-forme mobile</td><td>10 ms</td><td>Sensibilité de la perception kinesthétique humaine</td></tr><tr><td colspan="2">Modèle de l'environnement</td><td>Approx. 16 ms (60 Hz)</td><td>Sensibilité de la perception visuelle humaine</td></tr></tbody></table>

Toutes ces périodes de calcul sont des choix que nous avons effectués, à la suite de notre expertise acquise et respectant les paradigmes que nous avions posés sur la contrôlabilité.

En ce qui concerne le modèle de guidon, dans notre système POC, la période de calcul utilisée était de 1 ms. Lors de l'intégration du guidon motorisé développé à notre simulateur de conduite, nous avons choisi d'augmenter cette période à 5 ms. Du point de vue du conducteur, cette temporalité répond toujours aux contraintes détaillées précédemment, surtout étant donné que le conducteur dispose d'informations
sensorielles beaucoup plus riches dans le cas du simulateur complet (audio, restitution de mouvement, scène visuelle beaucoup plus complexe). Nous avons vérifié qu'une période de 5 ms est suffisante pour le conducteur grâce à des tests de contrôlabilité sur le même modèle que l'expérimentation pilote décrite, mais à plus petite échelle (pour un conducteur « expert »). Du point de vue du système, le choix de cette période plus élevée permet de ne pas surcharger les autres sous-systèmes qui interagissent avec le sous-système du guidon, en termes de commande à envoyer et de données reçues en retour.

## 7.3 CORPS DYNAMIQUE N°1 : LA COLONNE DE DIRECTION

### 7.3.1 Flux de données capteurs/actionneurs de la colonne de direction

Pour rappel, le système colonne de direction (corps dynamique n°1) combine les deux aspects suivants :

1. le contrôle de l'angle de guidon (par le sous-système de guidon motorisé) ;

2. et le contrôle de la distance guidon/conducteur.

La seconde partie (distance guidon/conducteur) est gérée par un vérin linéaire piloté par un moteur brushless. La localisation des capteurs et des actionneurs de la colonne de direction est détaillée dans la Figure 7.3.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 7.3 (a) Localisation des capteurs et actionneurs du sous-système « guidon motorisé à retour haptique » ; (b) CAO du sous-système « contrôle de la distance guidon/conducteur » et localisation des capteurs et actionneurs de ce sous-système</figcaption></figure>
Les amplitudes de tous les mouvements peuvent être réduites ou augmentées indépendamment les unes des autres et « à la volée » grâce à des gains configurables, transmis via un bus CAN (ces informations sont contenues dans des trames CAN de données non périodiques).

Les données échangées concernant la colonne de direction sont synthétisées dans le Tableau 7.2 (avec les notations de la Figure 7.2).

<table><caption>Tableau 7.2 Synthèse des données échangées concernant le corps dynamique n°1 : la colonne de direction</caption><thead><tr><th>Données brutes</th><th>Période</th><th>Méthode de transmission</th><th>Capteur/actionneur</th><th>Données calculées</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Position de l'actionneur (M<sup>1</sup> et C<sup>2</sup>)</td><td>5 ms</td><td>Bus CAN local n°1 (guidon)</td><td>Servo-moteur guidon (encodeur)</td><td>Angle du guidon</td></tr><tr><td>10 ms</td><td>Bus CAN local n°2 (plate-forme + rallonge)</td><td>Vérin linéaire avant</td><td>Élongation linéaire de la rallonge</td></tr><tr><td rowspan="2">Vitesse de l'actionneur (M et C)</td><td>5 ms</td><td>Bus CAN local n°1</td><td>Servo-moteur guidon</td><td>Vitesse angulaire du guidon</td></tr><tr><td>10 ms</td><td>Bus CAN local n°2</td><td>Vérin linéaire avant</td><td>Vitesse linéaire de la rallonge</td></tr><tr><td>Couple de l'actionneur (M et C)</td><td>5 ms</td><td>Bus CAN local n°1</td><td>Servo-moteur guidon (capteur de couple)</td><td>Couple de direction</td></tr><tr><td>Force (M)</td><td>5 ms</td><td>Bus CAN local n°1</td><td>Jauge de contrainte</td><td></td></tr></tbody></table>

### 7.3.2 Le degré de liberté de l'angle de guidon

Dans un simulateur moto, l'état du guidon (position, vitesse et accélération angulaires) doit être contrôlé par le modèle de véhicule. Dans le cas de notre simulateur moto, intégrant un guidon motorisé, il existe un couplage physique significatif entre le capteur et l'actionneur pour cette interface conducteur/simulateur.

Revenons au principe d'une interface capteur réel/actionneur réel (représenté schématiquement sur la Figure 3.4 de la section 3.3).

<footnote n="1">¹ M : mesuré ; ² C : commandé</footnote>
L'interface de la fonction angle de guidon est caractérisée par les relations suivantes :

* relations A et B : données de force des capteurs (représentant directement les actions humaines sous la forme du couple de direction et du couple de roulis) et la position et la vitesse du servo-moteur (modifiées par les actions humaines) ;

* relation C : le pilotage par le modèle de véhicule du servo-moteur motorisant le guidon, d'une part, et des actionneurs gauche et droit motorisant le roulis et le tangage de la plate-forme mobile, d'autre part ;

* relation D : couplage nécessaire à l'acceptabilité du simulateur par le conducteur.

Les actions du conducteur, mesurées en termes de couple de direction et de couple de roulis, doivent être toutes les deux prises en compte lors du pilotage du guidon motorisé pour générer un mouvement de rotation qui soit acceptable, c'est-à-dire, notamment, physiquement et temporellement cohérent.

Le couple de direction est calculé à partir de la mesure du couple courant remontée par le servo-moteur et de la mesure réalisée par la jauge de contrainte. La relation entre ces éléments a été déterminée grâce à un processus d'étalonnage. Cette relation ne dépend pas du conducteur, mais uniquement de l'ensemble « colonne de direction », le processus d'étalonnage n'a pas besoin d'être répété. La Figure 7.4 présente un exemple des données utilisées pour déterminer la relation entre le couple de direction et le couple courant remonté par le servo-moteur/les données de la jauge de contrainte.

Le logigramme de la Figure 7.5 montre le processus de calcul du couple de direction. La valeur obtenue est utilisée comme entrée du modèle de moto.
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 7.4 Données utilisées pour déterminer le couple de direction en fonction des données du servo-moteur et la jauge de contrainte (données collectées dans le cas de notre système POC) : couple courant mesuré par l'actionneur (en Nm) en fonction de la valeur mesurée par la jauge de contrainte (valeur sans dimension codée sur 12 bits, allant de 0 à 4095). Ces mesures ont été faites sans aucune action humaine sur le système</figcaption></figure>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 7.5 Logigramme du calcul du couple de direction</figcaption></figure>
## 7.4 CORPS DYNAMIQUE N°2 : LA PLATE-FORME MOBILE

### 7.4.1 Flux de données capteurs/actionneurs de la plate-forme mobile

Le châssis du simulateur est adapté d'une moto réelle et monté sur une plate-forme dynamique à 3 DDLs, qui sont les suivants :

1. roulis et 2. tangage, gérés par deux vérins linéaires (à l'avant du simulateur) et deux moteurs brushless ;

3. lacet, géré par une glissière (à l'arrière du simulateur) et un moteur brushless.

La localisation des capteurs et des actionneurs de la plate-forme mobile est détaillée dans la Figure 7.6.

Les amplitudes de tous les mouvements peuvent être réduites ou augmentées indépendamment les unes des autres et « à la volée » grâce à des gains configurables, transmis via un bus CAN (ces informations sont contenues dans des trames CAN de données non périodiques).

Les données échangées concernant la colonne de direction sont synthétisées dans le Tableau 7.3 (avec les notations de la Figure 7.2).
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 7.6 Localisation des capteurs de force (utilisés pour le calcul du couple de roulis) ; (b) CAO des jambes avant (utilisées pour la restitution du mouvement de roulis et de tangage) ; (c) CAO de la glissière arrière (utilisée pour la restitution du mouvement de lacet)</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 7.3 Synthèse des données échangées concernant le corps dynamique n°2 : la plate-forme mobile</caption><thead><tr><th>Données brutes</th><th>Période</th><th>Méthode de transmission</th><th>Capteur/Actionneur</th><th colspan="2">Données calculées</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Position de l'actionneur (M <sup>1</sup> et C <sup>2</sup>)</td><td rowspan="3">10 ms</td><td rowspan="3">CAN bus local n°2 (plate-forme mobile + rallonge)</td><td>Actionneur jambe gauche</td><td>Élongation linéaire de la jambe gauche</td><td>Angle de roulis et de tangage du châssis</td></tr><tr><td>Actionneur jambe droite</td><td>Élongation linéaire de la jambe droite</td><td></td></tr><tr><td>Actionneur glissière</td><td>Déplacement linéaire de la glissière</td><td>Angle de lacet du châssis</td></tr><tr><td rowspan="3">Vitesse de l'actionneur (M et C)</td><td rowspan="3">10 ms</td><td rowspan="3">CAN bus local n°2</td><td>Actionneur jambe gauche</td><td>Vitesse linéaire de la jambe gauche</td><td>Vitesses angulaires de roulis et de tangage du châssis</td></tr><tr><td>Actionneur jambe droite</td><td>Vitesse linéaire de la jambe droite</td><td></td></tr><tr><td>Actionneur glissière</td><td>Vitesse linéaire de la glissière</td><td>Vitesse angulaire de lacet du châssis</td></tr><tr><td rowspan="2">Force (M)</td><td rowspan="2">5 ms</td><td rowspan="2">Signaux analogiques</td><td>Capteur de force jambe gauche</td><td rowspan="2">Couple de roulis</td><td rowspan="2"></td></tr><tr><td>Capteur de force jambe droite</td></tr></tbody></table>

### 7.4.2 Le degré de liberté de l'angle de roulis

Le mouvement de roulis est essentiel pour la stabilisation et le guidage d'une moto réelle. Cependant, pour la simulation de conduite moto, il existe un certain nombre de questions et de limitations à ce niveau. Par exemple, il n'est pas possible de restituer les forces centrifuges et centripètes lors d'un virage.

Les concepteurs des simulateurs de moto existants aujourd'hui ont fait le choix de différentes stratégies pour pallier cette absence, notamment en essayant de combiner

<footnote n="1">¹ M : mesuré ; ² C : commandé</footnote>
une inclinaison de la scène visuelle et une inclinaison (un angle de roulis) de la plate-
forme physique (Benedetto et al., 2014; Cossalter et al., 2010; Kageyama & Tagami, 2002).
En fonction de l'architecture de leur simulateur, il faut pour ce faire établir un compromis
entre l'inclinaison de la plate-forme avec une vitesse angulaire suffisante pour signaler au
conducteur (et à ses systèmes sensoriels) le début du mouvement de roulis, tout en
limitant l'angle de roulis effectif pour éviter toute sensation de chute ou de déséquilibre
critique.

La solution utilisée dans notre simulateur est de limiter l'angle de roulis de la plate-forme et d'ajouter un angle de roulis visuel (Objois et al., 2016; Shahar et al., 2014) en inclinant l'image dans la direction opposée au virage, afin de donner au conducteur la sensation de se rapprocher du sol (Stedmon et al., 2011). L'amplitude du mouvement de roulis visuel peut être configurée en fonction des besoins de l'expérience.

Pour calculer le couple de roulis appliqué par le conducteur sur la moto simulée, nous
utilisons des capteurs de force situés sur le dessus de chacun des deux jambes avant de
notre simulateur. Ces capteurs de force sont des transducteurs de force en
traction/compression (N.B. : seule la force en compression est pertinente dans notre cas).
Le positionnement des capteurs est une question cruciale. Nous avons choisi de les
aligner sur le plan horizontal du châssis, qui est plus bas que le centre de gravité de
l'ensemble formé par la moto et le conducteur. Cela signifie que selon la stratégie utilisée
par le conducteur pour appliquer un couple de roulis (soit modification de son centre de
gravité en s'accrochant au réservoir avec ses jambes, soit en poussant sur les repose-
pieds, soit une action mixte), la capture de son action peut être plus ou moins efficace.

Pour ce choix d'instrumentation, la moto simulée est systématiquement auto tombante (comme l'est une moto réelle) si une compensation du poids de la moto et du conducteur n'est pas implémentée. En effet, les capteurs de force des jambes du simulateur mesurent le poids du conducteur, qui n'est pas distribué en les deux capteurs de la même manière selon l'angle de roulis de la plate-forme. Par conséquent, nous prenons en compte le poids du conducteur lors du calcul du couple de roulis à partir des données des capteurs de force. Nous avons implémenté une correction des valeurs mesurées par les capteurs de force en fonction de l'inclinaison de la plate-forme, c'est-à-dire de l'angle de roulis du châssis).

Lorsque le conducteur est en position sur le châssis de la moto au début de l'expérience, son poids est mesuré par la différence entre les données capteurs du châssis à vide et ces mêmes données capteurs lorsque le conducteur est monté sur le simulateur. Connaissant ce poids, nous pouvons calculer les données corrigées du capteur de force pour tous les
angles de roulis en utilisant une relation que nous avons déduite lors du processus d'étalonnage. Un exemple des données utilisées pour l'étalonnage est illustré à la Figure 7.7.

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

Figure 7.7 Données utilisées pour déterminer la loi de correction des mesures de force en fonction de l'angle de roulis du châssis : valeurs mesurées par les deux capteurs de force – (a) capteur de gauche et (b) capteur de droite – (valeurs sans unité codées sur 12 bits, allant de 0 à 4095) en fonction de l'angle de roulis du châssis (en °). Ces mesures ont été faites sans aucune action humaine sur le système

Le logigramme de la Figure 7.8 montre le processus de calcul du couple de roulis. La valeur obtenue est utilisée comme entrée du modèle de moto.

Comme pour le DDL de l'angle de guidon, le pilotage de la plate-forme mobile et en particulier de l'angle de roulis, nécessite de prendre en compte à la fois les actions du conducteur en couple de direction et en couple de roulis. Ces deux actions doivent être combinées pour créer un mouvement acceptable, c'est-à-dire cohérent physiquement et temporellement pour le conducteur.
<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 7.8 Logigramme du calcul du couple de roulis</figcaption></figure>

## 7.5 RESULTATS

Les résultats que nous présentons concernant le système complet sont des résultats concernant la cohérence temporelle dans le système complet.

La Figure 7.9 montre que le simulateur produit bien un effet d'action-réaction entre :

1. une action du pilote, dans ce cas sous la forme d'une impulsion de couple de direction) ;

2. et la réaction de la moto simulée, dans ce cas sous la forme double d'un mouvement résultant du guidon (mais piloté par le modèle de véhicule, pas directement induit par l'action du conducteur) et de la plate-forme mobile.

L'effet n'est pas instantané : le système passe par plusieurs modèles pour calculer la réponse physique à restituer, notamment le modèle dynamique de la moto, le modèle de comportement du guidon et le modèle de comportement du châssis. Les résultats sont donc complexes à caractériser.
<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Figure 7.9 Mesures expérimentales illustrant l'effet action-réaction entre une action du pilote en termes de couple de direction, représentée ici par la valeur mesurée par la jauge de contrainte (valeur sans dimension sur 12 bits allant de 0 à 4095, en violet) et la réaction du véhicule virtuel, représentée ici par la vitesse réelle du guidon (valeur en centième de °/s, en lavande) et la différence entre les valeurs mesurées par le capteur de force gauche et droit du châssis (valeur sans dimension entre -123 et 123, en bleu-vert), dont une évolution signifie que le châssis bouge. Toutes les valeurs sont représentées en fonction du temps (écoulé depuis le début de l'expérience, en s)

Dans les résultats illustrés par la Figure 7.9, le stimulus d'entrée produit par le conducteur, c'est-à-dire l'impulsion de couple de direction, est initié à t = 16,911s (marqueur 1 sur la Figure).

La vitesse courante du guidon (une sortie du modèle de véhicule et du modèle de guidon, en série) commence à changer à t = 16,916s (marqueur 2 sur la Figure), c'est-à-dire 5 ms plus tard. Ce délai correspond aux contraintes de conception fixées pour le corps dynamique « colonne de direction ». La différence entre les valeurs mesurées par les capteurs de force gauche et droit, une image du mouvement de roulis du châssis, commence à changer à t = 16,938s (marqueur 3 sur la Figure).

Cela signifie que le châssis commence à s'incliner de manière significative 27 ms après le stimulus d'entrée. Ce délai est plus long que les contraintes de conception du corps
dynamique « plate-forme mobile », c'est-à-dire l'actualisation de l'attitude du châssis à une période de 10 ms. Cependant, cela ne signifie pas que nos attentes ne sont pas respectées. En effet, le DDL de l'angle de roulis est significativement plus limité en amplitude que le DDL de l'angle de direction (pour éviter des ressentis négatifs pour le conducteur, comme la sensation de chute). Par conséquent, même si l'angle de roulis calculé par le modèle de moto commence à changer après 10 ms, un mouvement de roulis significatif du châssis (en sortie du modèle de véhicule et du modèle de plate-forme, en série) se produit plus tard. De plus, le modèle de moto prend en compte l'inertie du véhicule, qui influe également sur le délai dans la réponse.

Ces résultats sur la cohérence temporelle dans le système sont prometteurs. Il est encore nécessaire d'examiner les variables d'intérêt à la fois subjectives et objectives mesurées pendant l'expérimentation que nous avons mise en place, décrite dans le chapitre suivant. Parmi les autres résultats qui nous intéressent particulièrement, ceux qui nous paraissent les plus importants sont la contrôlabilité et l'acceptabilité de notre simulateur pour les conducteurs de moto.

## 7.6 CONCLUSION PARTIELLE ET PERSPECTIVES DE DEVELOPPEMENT

Ce chapitre détaille nos travaux de conception et de développement pour l'amélioration de notre simulateur de conduite de moto, qui se positionnent dans le cadre de notre approche « centrée contrôlabilité ».

Nous avons divisé notre simulateur de conduite moto en deux corps dynamiques, la colonne de direction et la plate-forme mobile. Dans ce chapitre, nous avons détaillé en particulier, les choix d'instrumentation effectués (y compris les fréquences optimales de calcul et de transmission des données) pour chacun de ces deux corps afin de résoudre les différents problèmes soulevés à la fois par la complexité de la dynamique de la moto et la complexité de la construction d'un outil de simulation avec « humain-dans-la-boucle ».

Notre stratégie de conception qui consiste à bien comprendre la place centrale et les leviers de la contrôlabilité du simulateur de conduite par le conducteur, s'applique aux simulateurs de conduite moto mais peut à notre avis être bénéfique pour la conception d'autres types de simulateurs HUIL.

Le système de guidon motorisé à retour haptique que nous avons conçu et dont nous avons vérifié la contrôlabilité en première approche étant désormais complètement intégré à notre simulateur de conduite moto, nous avons fait tester nos travaux par un
conducteur de moto « expert » pour avoir un premier retour, avant de mener une
expérimentation permettant de valider la contrôlabilité du système par un panel de
conducteurs de moto d'horizons différents (âge, expérience de la conduite moto, type de
moto conduite, etc.).

Il reste bien évidemment du travail à accomplir et de nouvelles pistes à explorer en termes
d'instrumentation. Nous prévoyons notamment de mettre en œuvre des corrections
supplémentaires des données capteurs en fonction de la vitesse de la moto simulée afin
de compenser les effets dynamiques, tels que l'inertie de l'ensemble plate-forme
dynamique et conducteur. Nous envisageons également de remplacer les bus CAN (1
Mbits/s) par des bus CAN FD (8 Mbits/s avec des trames de données de taille maximale
plus importante) afin d'améliorer la fiabilité de la transmission, sachant que pour notre
application, une quantité importante de données est transmise à une fréquence
relativement élevée.

La conception du simulateur présenté ici, en plus de permettre un meilleur degré de
contrôlabilité par le conducteur, est bien adaptée à nos études futures. En effet, de
nombreux aspects sont configurables indépendamment, y compris le modèle de véhicule
(implémenté sur un calculateur dédié) et les comportements des différents degrés de
liberté du rendu du mouvement (gérés par d'autres calculateurs dédiés).

D'un point de vue « centré humain », l'expérimentation que nous avons menée au début du mois de décembre 2022 avait un objectif double : valider la contrôlabilité et l'acceptabilité du système complet, et étudier l'impact :

* de la complexité architecturale du simulateur par rapport à la complexité du modèle de véhicule,

* sur la sensation de présence et le contrôle de la trajectoire.
# 8 EXPERIMENTATION N°2 : ADEQUATION MODELE DE MOTO / STIMULI SENSORIELS : QUEL IMPACT SUR LA CONTROLABILITE D'UN SIMULATEUR MOTO ?

L'expérimentation que nous décrivons dans ce chapitre a pour objectif d'étudier l'impact sur la **contrôlabilité** d'un simulateur de conduite de la différence de **complexité** entre :

* le modèle de véhicule implémenté, d'une part ;

* et l'architecture matérielle et logicielle du simulateur, d'autre part.

Dans le contexte de ce travail, lorsque nous parlons de la contrôlabilité d'un simulateur de conduite, il s'agit de la contrôlabilité pour le **conducteur**.

La complexité d'un modèle de véhicule peut se mesurer par le nombre d'états qu'il est capable de modéliser. La complexité architecturale d'un simulateur de conduite peut, quant à elle, se mesurer par la qualité des dispositifs de contrôle permettant au conducteur d'agir sur le véhicule simulé, ainsi que par la qualité de la restitution de l'état de ce véhicule que cette architecture permet de fournir au conducteur.

Notre hypothèse de travail, qui a guidé les travaux décrits dans les chapitres précédents, et que ce projet d'expérimentation doit notamment permettre de tester, est que :

**La contrôlabilité d'un simulateur de conduite par un conducteur ne peut être garantie que si les complexités du modèle de véhicule implémenté, d'une part, et de l'architecture du simulateur, d'autre part, sont de même ordre.**

Autrement dit : si la complexité du modèle de véhicule implémenté n'est pas adaptée à la complexité de l'architecture du simulateur des points de vue matériel et logiciel, alors le simulateur de conduite n'est pas contrôlable. Dans cette logique, un meilleur contrôle du véhicule simulé serait donc obtenu lorsque la complexité du modèle et la complexité des stimuli sensoriels sont de même ordre. Un bon contrôle, respectant les attentes du conducteur, minimiserait les mouvements erratiques du véhicule virtuel, minimisant ainsi les probabilités qu'il ressente un sentiment de malaise, d'anxiété et qu'il souffre du mal du simulateur.

L'objectif de l'expérimentation est donc de mesurer et d'étudier les différences (si elles existent) dans les actions de contrôle du conducteur (c'est-à-dire les différences dans son
comportement de conduite) et de comparer les performances obtenues en termes de contrôle de trajectoire du véhicule simulé selon que :

1. le modèle dynamique de véhicule implémenté est en adéquation avec la complexité architecturale du simulateur ;

2. ou ne l'est pas.

Cette expérimentation a été approuvé par la Déléguée à la protection des données et par le Comité pour les Recherches impliquant la Personne Humaine (CRPH) de l'Université Gustave Eiffel en 2022.

# 8.1 METHODOLOGIE PREVUE

## 8.1.1 Participants

Nous recruterons trente motocyclistes ou conducteurs de scooter pour participer à cette expérimentation. Pour refléter le ratio femmes / hommes parmi les candidats au permis moto (catégorie A), c'est-à-dire 8,4% de femmes parmi les examinés au permis A1 et 16,0% au permis A2 en 2021 (Délégation à la sécurité routière, 2021), nous essayerons de recruter un groupe composé de 3 à 5 femmes et 25 à 27 hommes.

Les critères d'inclusion pour participer à l'expérimentation seront les suivants :

* les participants devront être âgés de 25 à 65 ans ;

* ils devront être titulaires du permis moto depuis plus de 3 ans ;

* ils devront conduire 3000 km / an ou plus ;

* ils devront conduire une moto ou un scooter de 400 cm³ ou plus ;

* ils devront avoir une vision normale ou corrigée à la normale (6 / 10), conformément au code de la route ;

* ils devront parler français (pour les besoins des questionnaires et de l'entretien prévus).

Conformément aux recommandations de l'Anses relatives à l'exposition aux technologies de réalité virtuelle et/ou de réalité augmentée (Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail, 2021), ne pourront pas participer à l'étude :

* les femmes enceintes ;

* les personnes souffrant du mal des transports et/ou du mal du simulateur ;

* les personnes souffrant d'épilepsie photosensible.
Les participants seront recrutés via les listes de diffusion de l'unité de recherche SATIE, de l'Université Paris-Saclay, de l'Université Gustave Eiffel et d'associations de motocyclistes et conducteurs de scooter (en Annexe 1, un document d'informations destiné aux personnes que l'on cherche à recruter par ces intermédiaires<fnref n="2" />). Tous les participants recevront une indemnité en compensation des contraintes et frais générés par leur participation à l'expérimentation.

## 8.1.2 Dispositif expérimental

L'expérimentation se déroulera sur le simulateur de moto localisé dans les locaux du groupe MOSS de l'unité de recherche SATIE, dans son état actuel d'avancement, tel que décrit dans les chapitres précédents.

Le retour haptique au niveau du guidon et/ou les mouvements de la plate-forme mobile seront activés ou désactivés suivant les modalités des variables à tester.

L'environnement virtuel utilisé consiste en une section de route de rase campagne représentative d'un environnement réel : une partie du réseau routier de la ville de Gif-sur-Yvette, dans laquelle se trouvent les locaux qui abritent le simulateur moto. Cette section de route comprend notamment plusieurs virages et deux ronds-points. Le réseau routier est constitué d'une zone de 8 km et est « rebouclé ».

## 8.1.3 Tâche

La situation expérimentale consistera en plusieurs sessions de conduite libre sur le circuit routier avec un trafic faible dans les deux sens de circulation.

Pour mettre le participant en situation, les expérimentateurs le chargeront d'aller chercher un proche sans contrainte temporelle spécifique, c'est-à-dire n'imposant pas de nécessité de conduire en sous- ou survitesse par rapport à la réglementation de la section de route. Nous demanderons à chaque participant de réaliser son déplacement et de gérer son interaction avec le trafic simulé de manière naturelle.

<footnote n="2">² L'expérimentation étant financée par l'Université Gustave Eiffel, les documents concernant l'expérimentation qui sont attachés en annexe portent le logo correspondant.</footnote>
### 8.1.4 Plan expérimental

Les participants seront confrontés à deux modalités de complexité du modèle de moto implémenté et deux modalités de configuration de la plate-forme mobile du simulateur.

Le modèle de moto implémenté sera :

* dit « **simple** », par exemple, sans effet de contre-braquage. Pour cette modalité, nous avons développé un modèle fonctionnel de moto ;

* ou dit « **complexe** », par exemple, avec effet de contre-braquage.

Pour chacune de ces deux modalités, les participants effectueront un trajet avec deux configurations différentes de la plate-forme mobile (à plate-forme équivalente) :

* **avec** rendu d'inclinaison ;

* **ou sans** rendu d'inclinaison.

Ce plan expérimental est intra-participants, c'est-à-dire que les participants seront confrontés aux deux modalités de complexité de modèle de moto implémenté, en conduisant le simulateur de conduite avec les deux modalités de configuration de la plate-forme mobile. Le plan expérimental peut donc se noter :

Complexité du modèle de moto (simple, complexe) x Configuration de la plate-forme du simulateur (avec rendu d'inclinaison, sans)

Les participants conduiront donc le simulateur durant 2 x 2 = 4 sessions de conduite. Les différentes variantes du plan expérimental seront présentées dans un ordre contrebalancé entre les participants. Un exemple est donné dans le Tableau 8.1.

<table><caption>Tableau 8.1 Exemple d'ordre des sessions de conduite pour le projet d'expérimentation</caption><thead><tr><th></th><th>Session de conduite</th><th>Complexité du modèle de moto</th><th>Configuration de la plate-forme</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="4" scope="rowgroup">temps</th><th scope="row">N°1</th><td>Simple</td><td>Sans rendu d'inclinaison</td></tr><tr><th scope="row">N°2</th><td>Simple</td><td>Avec</td></tr><tr><th scope="row">N°3</th><td>Complexe</td><td>Sans</td></tr><tr><th scope="row">N°4</th><td>Complexe</td><td>Avec</td></tr></tbody></table>
### 8.1.5 Procédure

Un document d'informations décrivant l'expérimentation (disponible en Annexe 2) sera fourni aux motocyclistes et conducteurs de scooter manifestant leur intérêt pour participer à l'expérimentation. Il leur sera ensuite laissé au moins une semaine pour exprimer leur choix de participer ou non, temps nécessaire pour prendre connaissance des objectifs, du contenu et des modalités de réalisation de l'expérimentation et décider en connaissance de cause.

Pour chaque participant, l'expérimentation durera environ 2 h.

Chaque participant sera accueilli individuellement par les expérimentateurs qui lui expliqueront le déroulement de l'expérimentation. Le participant signera le formulaire de consentement (disponible en Annexe 3). Il passera ensuite un test d'équilibre en position unipodale. Pour passer ce test, il devra se tenir sur une seule jambe (de son choix). Le temps (limité à 30 s) pendant lequel le participant tiendra sur une seule jambe sera chronométré et enregistré.

Après avoir passé ce test d'équilibre, le participant conduira le simulateur moto pendant une phase de familiarisation qui consistera à conduire librement sur un réseau routier pendant environ 15 min, suivie d'une phase de repos d'environ 5 min.

Dans la phase d'expérimentation à proprement parler, le temps de conduite pour chaque participant sera d'environ 30 min. Après la phase de familiarisation, les expérimentateurs donneront à haute voix les instructions à respecter pendant les sessions de conduite au participant. Ensuite, pour les quatre variantes du plan expérimental : le participant réalisera son trajet, puis, après son trajet et un temps de repos, il remplira un exemplaire des questionnaires.

Après ces quatre sessions de conduite, le participant prendra part à un entretien avec les expérimentateurs. L'objectif de cet entretien sera de recueillir le ressenti général du participant au sujet de son expérience de conduite sur notre simulateur. Ce simulateur étant toujours un objet de recherche, nous nous intéressons à tout retour sur son acceptabilité pour les conducteurs et à toute piste d'amélioration qui pourrait se dégager de ce type de retours.

La procédure complète est représentée sous forme de frise chronologique par la Figure 8.1.
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 8.1 Frise chronologique représentant le déroulement du projet d'expérimentation pour un participant</figcaption></figure>

Si un participant montre des symptômes de mal du simulateur, et ce à tout moment de l'expérimentation (phase de familiarisation ou phase de mesures), l'expérimentation sera arrêtée immédiatement (de l'initiative des expérimentateurs) et le participant pourra se reposer sur place. Chaque participant pourra également à tout moment arrêter l'expérimentation de sa propre initiative s'il en ressent le besoin.

Enfin, le participant devra de nouveau passer le test d'équilibre en position unipodale et le temps chronométré sera comparé à celui enregistré avant les sessions de conduite pour que les expérimentateurs vérifient son aptitude à repartir en toute sécurité. Si ce n'est pas le cas, le participant sera convié à se reposer sur place en attendant un retour à la normale.

## 8.2 RESULTATS ATTENDUS

L'expérimentation proposée analysera sur simulateur moto le comportement de conduite et les performances en termes de contrôle de trajectoire de conducteurs de deux-roues motorisés placés dans une situation sur route de rase campagne comportant des virages et deux ronds-points.

Les objectifs de cette expérimentation consistent à comparer les comportements pour un simulateur de conduite avec modèle de véhicule et architecture de complexité « similaire » (de même ordre), et un simulateur de conduite avec modèle de véhicule et architecture de complexités « différentes » (d'ordres différents).
Les mesures expérimentales prévues comprennent :

* des données démographiques :

* âge et sexe,

* expérience de conduite,

* type de deux-roues utilisé (moto ou scooter, cylindrée),

* kilométrage annuel ;

* des données sur le comportement de conduite pendant la phase de mesures : couples appliqués, positions et vitesses sur le réseau routier ;

* et des données subjectives recueillies :

* par questionnaires en amont de l'expérimentation et pendant celle-ci (après chaque session de conduite),

* lors d'un entretien semi directif post expérimentation portant sur le ressenti général du participant.

Les questionnaires utilisés seront des versions francophones des questionnaires suivants :

* questionnaires préliminaires :

* *Motion Sickness Susceptibility Questionnaire (MSSQ)* (la version originale se trouve dans les travaux de Reason & Brand (Reason & Brand, 1975), nous utiliserons pour cette expérimentation la version révisée par Golding (Golding, 1998)) pour l'évaluation de la susceptibilité au mal des transports,

* *Visually Induced Motion Sickness Susceptibility Questionnaire (VIMSSQ)* (Keshavarz et al., 2019) pour l'évaluation de la susceptibilité au mal du simulateur ;

* questionnaires intermédiaires :

* *Simulator Sickness Questionnaire (SSQ)* (Kennedy et al., 1993) pour l'évaluation du mal du simulateur,

* *Presence Questionnaire (PQ)* (la version originale se trouve dans les travaux de Witmer & Singer (Witmer & Singer, 1998), nous utiliserons pour cette expérimentation la version révisée par Witmer, Jerome, & Singer (Witmer et al., 2005)) pour l'évaluation de l'état de présence,

* *NASA-Task Load Index (NASA-TLX)* (Hart & Staveland, 1988) pour la mesure de la charge mentale.
Nous nous attendons à ce que les paires modèle dynamique / configuration de la plate-
forme du simulateur permettant le meilleur degré de contrôlabilité soient :

1. l'association d'un simulateur sans rendu d'inclinaison avec un modèle dynamique de moto dit « simple » ;

2. et l'association d'un simulateur avec rendu d'inclinaison avec un modèle dynamique de moto dit « complexe ».

Dans ces deux cas, les performances des participants devraient être meilleures en termes de contrôle de la trajectoire de leur moto virtuelle, leur sentiment de présence devrait être plus important, et leur ressenti général devrait être plus positif (ou moins négatif). La Figure 8.2 résume les résultats attendus pour ce projet d'expérimentation.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 8.2 Représentation schématique des résultats attendus pour l'expérimentation</figcaption></figure>

**8.3 METHODOLOGIE ADOPTEE**

8.3.1 Participants

Vingt-quatre participants (2 femmes et 22 hommes) âgés de 25 à 65 ans (d'âge moyen M = 48,5 ans, écart-type ET = 12,5 ans) ont pris part à cette expérimentation. Tous avaient
une vue normale ou corrigée à la normale (6 / 10). Les participants étaient tous titulaires du permis moto (catégorie A) depuis plus de 3 ans (âge moyen du permis M = 22,6 ans, écart-type ET = 12,8 ans) et ont déclaré parcourir en moyenne M = 11319 km/an (avec un écart-type ET = 8058,4 km/an).

Les données relatives à trois participants (1 femme et 2 hommes), qui ont participé à la phase de pré-expérimentation, ont été exclues des analyses que nous présentons dans ce chapitre.

### 8.3.2 Dispositif expérimental

Pour donner suite à une pré-expérimentation, nous avons conclu que l'environnement virtuel que nous prévoyions d'utiliser était trop complexe (séquences de virages trop serrés). Nous avons décidé d'utiliser un environnement virtuel plus simple figurant un périphérique 2 x 2 voies. Ce réseau routier est constitué d'une zone d'une dizaine de kilomètres et est bouclé.

Nous nous focalisons dans cette expérimentation sur la manœuvre de changement de voie. Seul le mouvement d'inclinaison en roulis de la plate-forme mobile a été activé ou désactivé suivant les modalités des variables à tester ; le rendu haptique au niveau du guidon était toujours activé.

### 8.3.3 Tâche

La situation expérimentale consistait en plusieurs sessions de conduite sur le circuit routier, à trois vitesses différentes : basse (36 km/h), moyenne (72 km/h) et haute (108 km/h). La vitesse était régulée par le système pour qu'elle soit la même pour tous les participants, et ainsi pouvoir comparer les résultats entre les différents participants.

Dix obstacles – à savoir des voitures à l’arrêt – étaient placés sur la route, à distance égale les uns des autres (cette distance dépendant de la vitesse), pour encourager les participants à effectuer des manœuvres de changement de voie à des endroits précis. Une illustration de la scène visuelle correspondante est donnée en Figure 8.3.
<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 8.3 Visuel de l'environnement routier dans lequel se déplaçaient les participants pendant notre expérimentation (vue tronquée)</figcaption></figure>

### 8.3.4 Plan expérimental

Les participants ont été confrontés à deux modalités de complexité du modèle de moto implémenté et deux modalités de configuration de la plate-forme mobile du simulateur.

Le modèle de moto implémenté était :

* dit « simple ». Pour cette modalité, nous avons développé un modèle fonctionnel de moto. Ce modèle fonctionnel manipule 2 corps – le premier corps consistant en la colonne de direction et la roue avant, et le second en le châssis et la roue arrière – et 4 variables d'état, avec un effet d'un corps sur l'autre, l'effet de chacun des corps dépendant de la vitesse. Il reproduit l'effet de contrebraquage ;

* ou dit « complexe ». Pour cette modalité, nous avons utilisé le modèle de Meijaard (Référence) qui est un modèle manipulant 4 corps et 7 variables d'état.

Pour chacune de ces deux modalités, les participants ont effectué un trajet avec deux configurations différentes de la plate-forme mobile (à plate-forme équivalente) :

* **avec** rendu d'inclinaison ;

* **ou sans** rendu d'inclinaison.
Ce plan expérimental est intra-participants, c'est-à-dire que les participants ont été confrontés, pour chaque modalité de vitesse de la moto virtuelle, aux deux modalités de complexité de modèle de moto implémenté, en conduisant le simulateur de conduite avec les deux modalités de configuration de la plate-forme mobile. Le plan expérimental peut donc se noter :

Vitesse de déplacement de la moto virtuelle (basse, moyenne, haute) x Complexité du modèle de moto (simple, complexe) x Configuration de la plate-forme du simulateur (avec rendu d'inclinaison, sans)

Les participants ont donc conduit le simulateur durant 3 x 2 x 2 = 12 sessions de conduite. De sorte à pouvoir confronter les participants au maximum de variantes expérimentales, les modalités de vitesse ont toujours été présentées dans le même ordre, de la plus « facile » à la plus « difficile », du point de vue de la stabilité d'une moto pour une tâche de type changement de voie : moyenne, haute, basse. A l'intérieur de ces différentes modalités de vitesse, les différentes variantes Complexité du modèle de moto x Configuration de la plate-forme du simulateur ont été présentées dans un ordre contrebalancé entre les participants.

### 8.3.5 Procédure

La procédure complète de l'expérimentation que nous avons mise en œuvre est représentée sous forme de frise chronologique par la Figure 8.4.

Les questionnaires préliminaires étaient ceux initialement prévus : MSSQ et VIMSSQ.

Étant donné l'augmentation du nombre de sessions de conduite par rapport à ce que nous avions initialement prévu, nous n'avons pas souhaité faire remplir aux participants un exemplaire des questionnaires intermédiaires entre chacune des 12 sessions. Nous avons donc décidé, à la place, de conduire un bref entretien après chaque variante du plan expérimental pour recueillir le ressenti général du participant, en termes de facilité de la tâche de contrôle de trajectoire, de réalisme du simulateur par rapport à une moto, et d'éventuels symptômes d'inconfort ou de mal du simulateur, et de tout autre retour jugé pertinent par le participant.
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 8.4 Frise chronologique représentant le déroulement de l'expérimentation pour un participant</figcaption></figure>

Après les 12 sessions de conduite, chaque participant devait remplir deux exemplaires des questionnaires finaux : SSQ, PQ, et NASA-TLX, pour les sessions de conduite pour lesquelles il avait jugé le comportement de la moto virtuelle le « moins naturel » et le « plus naturel ». Ces sessions de conduite étaient identifiables pour les expérimentateurs grâce aux retours faits pendant les entretiens intermédiaires.

## 8.4 RESULTATS OBTENUS ET DISCUSSION

### 8.4.1 Mesures objectives

Pour notre analyse, nous avons sélectionné les trajectoires autour de la première moitié des véhicules arrêtés. Nous pensons ainsi limiter les effets de l'adaptation à la modalité testée.

Les trajectoires effectuées par les participants étaient, pour une même vitesse de déplacement, très variables selon la variante expérimentale « Complexité du modèle de moto x Configuration de la plate-forme du simulateur », comme on peut le voir, pour la modalité « Vitesse moyenne », sur la Figure 8.5. On peut voir qu'un certain nombre de participants n'ont pas réussi à réaliser les manœuvres et sont sortie de la route.
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>(a) Modèle fonctionnel x Sans rendu d'inclinaison</figcaption></figure>

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>(b) Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison</figcaption></figure>

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>(c) Modèle de Meijaard x Sans rendu d'inclinaison</figcaption></figure>

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>(d) Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison</figcaption></figure>

Figure 8.5 Trajectoires des participants de l'expérimentation dans les cas avec une vitesse de déplacement moyenne (72 km/h) : position latérale (voie en m) en fonction de la position longitudinale (point kilométrique en m) dans la zone des 5 premières voitures arrêtées (représentées par les rectangles noirs)

La première métrique que nous avons choisie pour l'analyse des données acquises que nous décrivons dans ce chapitre est le taux d'échec pour une variante expérimentale donnée. En première approche, un participant est en échec soit s'il abandonne avant d'arriver à la zone de test (de son propre chef ou parce qu'il n'y parvient pas au bout de 3 tentatives maximum), soit parce qu'il sort de la route, c'est-à-dire des 3 voies disponibles dans son sens de circulation (2 voies de circulation et la bande d'arrêt d'urgence). Les taux
d'échec et de réussite selon ces critères sont repris par la Figure 8.12. Sur cette Figure, les sessions sont numérotées de la façon suivante :

* Notées 1 à 4, Vitesse basse x :

1. Modèle fonctionnel x Sans rendu d'inclinaison,

2. Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison,

3. Modèle de Meijaard x Sans rendu d'inclinaison,

4. Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison ;

* Notées 5 à 8, Vitesse moyenne x :

5. Modèle fonctionnel x Sans rendu d'inclinaison,

6. Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison,

7. Modèle de Meijaard x Sans rendu d'inclinaison,

8. Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison ;

* Notées 9 à 12, Vitesse haute x :

9. Modèle fonctionnel x Sans rendu d'inclinaison,

10. Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison,

11. Modèle de Meijaard x Sans rendu d'inclinaison,

12. Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison.

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 8.6 Taux d'échec et de réussite selon la session de conduite</figcaption></figure>
En analysant les taux d'échec et de réussite, on peut observer que, quelle que soit la vitesse de déplacement, les participants ont en moyenne éprouvé plus de difficultés à contrôler leur trajectoire au cours des sessions de conduite sans rendu d'inclinaison (notées avec des chiffres impairs sur la Figure). La seule comparaison pour laquelle ce n'était pas le cas était pour une vitesse de déplacement haute (108 km/h) lorsque le modèle implémenté était le modèle de Meijaard. De plus, les participants ont plus été en situation d'échec de contrôle de trajectoire pour les variantes expérimentales où le modèle implémenté par le simulateur était le modèle de Meijaard, en particulier en basse vitesse, c'est-à-dire dans le cas où la moto simulée est instable et donc plus difficile à contrôler.

En ne sélectionnant que les trajectoires sans sortie de route, les résultats sont tels que représentés par la Figure 8.7. Les trajectoires réalisées étaient plus variables dans les cas où le modèle implémenté était le modèle de Meijaard par rapport au modèle fonctionnel, et dans les cas où la plate-forme restituait l'inclinaison de la moto simulée par rapport à ceux où ce mouvement n'était pas restitué.

Ces observations ont tendance à montrer que le rendu de mouvement de roulis a un impact positif pour les deux modèles testés. Par ailleurs, dans la configuration testée du simulateur, le modèle fonctionnel permet aux participants un meilleur contrôle de leur trajectoire, et est donc mieux adapté.

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>(a) Modèle fonctionnel x Sans rendu d'inclinaison</figcaption></figure>

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>(b) Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison</figcaption></figure>
<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 8.7 Trajectoires sans sortie de route des participants de l'expérimentation dans les cas avec une vitesse de déplacement moyenne (72 km/h) : position latérale (voie en m) en fonction de la position longitudinale (point kilométrique en m) dans la zone des 5 premières voitures arrêtées (représentées par les rectangles noirs)</figcaption></figure>

Ce premier résultat s'appuie sur une première analyse des données. Des analyses additionnelles doivent être réalisées en sélectionnant notamment plus finement les trajectoires « réussies », en l'occurrence en éliminant celle où le participant est passé trop près d'une voiture arrêtée, et en analysant différentes métriques plus raffinées que celle discutée ici. Nous avons en particulier prévu d'analyser les différences des trajectoires effectuées par les participants avec une trajectoire « médiane » à une vitesse donnée. Pour ce faire, il faut cependant prendre en compte que différentes formes de trajectoire peuvent être considérées comme réussies (des trajectoires passant plus ou moins près des voitures arrêtées), et donc, par exemple, ne pas traiter une trajectoire déphasée comme une « mauvaise » trajectoire. Il faut également prendre en compte la proportion de données manquantes – celles des participants en échec pour une variante expérimentale donnée, qui peut être élevée selon la variante – dans l'analyse statistique des résultats. Nous avons enfin prévu de dresser une revue de l'état de l'art des mesures de « qualité » d'une trajectoire effectuée par un conducteur de deux-roues motorisé et d'analyser les métriques applicables au cas de notre expérimentation.

Les analyses encore à faire concernent également les autres mesures objectives dont nous disposons, et en particulier le couple de direction et le couple de roulis appliqués par les participants pendant leur déplacement. Un exemple est donné en Figure 8.8.
<figure><img src="image_80.png" /></figure>

Figure 8.8 Couple de roulis exercé par 2 participants pendant leur déplacement dans le cas de la variante expérimentale : « Vitesse moyenne x Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison », en fonction de la position longitudinale (point kilométrique en m) et dans la zone des 5 premières voitures arrêtées (représentées par les rectangles noirs)

## 8.4.2 Entretiens

Nous avons représenté les verbalisations des participants pendant les entretiens sous la forme de nuages de mots, de sorte à mettre en évidence d'une part des ressentis subjectifs partagés par plusieurs participants, et d'autre part des pistes d'améliorations potentielles pour les cas dans lesquels la moto virtuelle était jugée difficilement contrôlable, voire non contrôlable. Les nuages de mots obtenus pour les sessions de conduite à une vitesse de déplacement moyenne sont donnés dans la Figure 8.9.

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

<figure><img src="image_82.png" /></figure>
sensible
impossible à contrôler
instable
difficile à contrôler

inertie
lourd
guidonnage
direction trop dure
mauvais ressenti au niveau du corps

(c) Modèle de Meijaard x Sans rendu d'inclinaison

lourd
naturel
direction trop dure
la meilleure configuration
difficile à contrôler
guidonnage

(d) Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison

Figure 8.9 Nuages de mots reportant les retours faits par les participants pendant les entretiens, pour les cas avec une vitesse de déplacement moyenne (72 km/h)

L'analyse des retours des participants, représentés de cette manière, aboutit à plusieurs observations :

* sans rendu d'inclinaison par la plate-forme du simulateur, la moto virtuelle était en général jugée difficilement contrôlable, voire impossible à contrôler, par les participants, et les commandes étaient jugées trop sensibles (alors que la sensibilité paramétrée était la même que dans les cas correspondants mais avec rendu d'inclinaison) ;

* certains participants ont identifié un comportement qui n'était pas naturel de la moto virtuelle dans les cas sans rendu d'inclinaison, notamment en termes de ce qu'ils ressentaient au niveau du corps (par opposition à ce qu'ils ressentent au niveau des mains et des bras), mais ce n'était pas le cas de tous ;

* avec rendu d'inclinaison de la plate-forme, le comportement du simulateur était jugé naturel par une part variable des participants, suivant la vitesse de déplacement ;

* quelle que soit la vitesse, une majorité des participants classaient le cas « Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison » comme le plus réaliste et plus contrôlable, et ce notamment du fait d'un comportement qui ne leur semblait pas naturel du guidon dans le cas « Modèle de Meijaard x Avec rendu d'inclinaison ».

Ces observations sont cohérentes avec l'analyse des mesures objectives présentée.

### 8.4.3 Mesures subjectives

Les scores SSQ, PQ et NASA-TLX ont été analysés en utilisant des tests t pour échantillons appariés pour comparer les scores déclarés par les participants pour la session de conduite au cours de laquelle le comportement de la moto virtuelle était le « moins éloigné de la réalité » et le « plus proche de la réalité », respectivement. Le seuil de signification statistique utilisé pour les analyses était $\alpha = 0,05$ (5%).
Le test des scores d'état de présence a révélé un score significativement plus faible dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 99,67, ET = 19,87, score dans le cas le plus proche : M = 113,10, ET = 21,94) : t(20) = 3,02, p = 0,003, avec une taille d'effet moyenne d = 0,658. Ces résultats sont présentés par la Figure 8.10.

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>Figure 8.10 Scores d'état de présence (résultat des questionnaires Presence Questionnaire) pour les sessions de conduite au cours desquelles le comportement de la moto virtuelle était respectivement jugé le moins et le plus réaliste (** : p < 0,01)</figcaption></figure>

De plus, les tests des scores aux sous-échelles NASA-TLX, qui sont présentés par la Figure 8.11, ont révélé :

* un score de « pression mentale » (abrégé PM sur la Figure) significativement plus élevé dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 77,62, ET = 11,79, score dans le cas le plus proche : M = 64,29, ET = 28,03) : t(20) = 2,29, p = 0,017, avec une taille d'effet moyenne d = 0,499 ;

* un score de « pression physique » (abrégé PP sur la Figure) significativement plus élevé dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 49,52, ET = 26,36, score dans le cas le plus proche : M = 31,90, ET = 23,79) : t(20) = 3,25, p = 0,002, avec une taille d'effet élevée d = 0,708 ;

* pas de différence significative dans les scores de « pression temporelle » (abrégé PT sur la Figure), c'est-à-dire p > 0,05 ;

* un score de « performance » (abrégé P sur la Figure) significativement plus faible dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 33,81, ET = 25,59, score dans le
cas le plus proche : M = 63,33, ET = 22,66) : t(20) = 4,17, p < 0,001, avec une taille d'effet élevée d = 0,909 ;

* un score d'« effort » (abrégé E sur la Figure) significativement plus élevé dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 62,86, ET = 21,94, score dans le cas le plus proche : M = 38,57, ET = 27,44) : t(20) = 3,43, p = 0,002, avec une taille d'effet élevée d = 0,747 ;

* un score de « frustration » (abrégé F sur la Figure) significativement plus élevé dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 51,43, ET = 33,21, score dans le cas le plus proche : M = 22,38, ET = 25,08) : t(20) = 4,25, p < 0,001, avec une taille d'effet élevée d = 0,928.

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Figure 8.11 Scores aux sous-échelles des questionnaires NASA-TLX pour les sessions de conduite au cours desquelles le comportement de la moto virtuelle était respectivement jugé le moins (noté -) et le plus réaliste (noté +) (* : p < 0,05, ** : p < 0,01 et *** : p < 0,001)

Enfin, le test des scores de mal du simulateur a révélé un score significativement plus élevé dans le cas le plus éloigné (score dans ce cas : M = 7,71, ET = 5,00, score dans le cas le plus proche : M = 3,62, ET = 3,4) : t(20) = 4,32, p < 0,001, avec une taille d'effet élevée d = 0,942. Ces résultats sont présentés par la Figure 8.12.
<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Figure 8.12 Scores de mal du simulateur (résultat des questionnaires Simulator Sickness Questionnaire) pour les sessions de conduite au cours desquelles le comportement de la moto virtuelle était respectivement jugé le moins et le plus réaliste (*** : p < 0,001)</figcaption></figure>

Cette première analyse des résultats subjectifs montre que pour notre expérimentation et la complexité du simulateur utilisé, le modèle fonctionnel est le mieux adapté : c'est celui qui permet une bonne contrôlabilité du véhicule virtuel. Pour ce modèle, le comportement du véhicule virtuel est en général perçu comme naturel, réaliste, correspondant aux attentes du conducteur telles qu'issues de son expérience de conduite de moto réelle. Cette bonne contrôlabilité du simulateur induit un sentiment de présence plus élevé, des scores de charge relatives à la tâche moins élevés, et minimise le mal du simulateur.

## 8.5 CONCLUSION PARTIELLE ET PERSPECTIVES

Les premières analyses des résultats de notre expérimentation ont tendance à confirmer notre hypothèse de travail : si la complexité du modèle de véhicule implémenté est adaptée à la complexité de l'architecture du simulateur des points de vue matériel et logiciel, alors le simulateur de conduite est contrôlable et le mal du simulateur est minimisé. Un bon contrôle, respectant les attentes du conducteur, minimise les mouvements erratiques du véhicule virtuel, et ainsi le sentiment de malaise, d'anxiété et le mal du simulateur.

A l'issue des travaux décrits dans ce manuscrit, notre simulateur de conduite est contrôlable pour des vitesses allant de basse, voire très basse (entre 15 et 36 km/h), à
haute (108 km/h), y compris pour une vitesse moyenne (72 km/h) et pour un modèle de complexité moyenne, le modèle fonctionnel que nous avons développé et une architecture à deux degrés de liberté : roulis et angle de guidon. A noter qu'au cours de l'expérimentation, nous avons proposé aux participants qui se sentaient « à l'aise » et qui l'acceptaient une session de conduite supplémentaire au cours de laquelle ils devaient effectuer un demi-tour à une vitesse régulée à 15 km/h, dans la configuration « Modèle fonctionnel x Avec rendu d'inclinaison », et ce sans pouvoir utiliser une accélération ou un freinage pour stabiliser leur trajectoire (en sortie de manœuvre notamment). 67% des participants ont été confrontés à cette situation de conduite supplémentaires et 71% d'entre eux ont réussi à effectuer une manœuvre de demi-tour, soit environ 47% de tous ceux qui ont pris part à notre expérimentation. Nous considérons ces résultats comme particulièrement encourageants car cette manœuvre nécessite un très bon contrôle de l'équilibre de la moto.

Dans l'expérimentation que nous venons de présenter, nous avons traité un cas relativement simple qui est celui du changement de voie, en mettant en œuvre le rendu du roulis de la moto simulée par la plate-forme, ce pour des vitesses de déplacement variées. Nous prévoyons, en utilisant la méthode de développement centrée sur la contrôlabilité pour le conducteur décrite dans ce manuscrit, de mener d'autres expérimentations mettant en œuvre d'autres degrés de liberté de la plate-forme mobile de notre simulateur, en particulier le tangage et le lacet. Dans la mesure où nous prévoyons d'exploiter un nombre plus important de degrés de liberté, nous obtiendrons une architecture du simulateur plus complexe. Se posera alors la question de la complexité de modèle adaptée à cette nouvelle architecture. Le modèle fonctionnel qui a pour le moment donné les meilleurs résultats ne sera alors probablement plus le mieux adapté et il faudra alors implémenter un modèle tel que le modèle de Meijaard, ou le modèle utilisé par BikeSim qui est issu des travaux de l'Université de Padoue.

Nous espérons que cette nouvelle architecture permettra aux conducteurs de conduire
pour des situations routières plus complexes et plus réalistes telles que des séquences
de virage (par exemple la route « des 17 tournants » qui se situe dans le département
des Yvelines) ou des situations péri-urbaines (par exemple la section de route de rase
campagne de la ville de Gif-sur-Yvette que nous envisagions initialement) et urbaines.
CONCLUSION ET PERSPECTIVES

Les conducteurs moto sont surreprésentés dans l'accidentalité routière ; en France, un conducteur moto a environ 25 fois plus de risque d'être tué qu'un conducteur automobile (Conseil National de la Sécurité Routière - Comité des Experts, 2020). L'étude des comportements des conducteurs moto est donc un enjeu important. Du fait des risques encourus, une solution utilisée par les chercheurs est l'étude des comportements en utilisant des simulateurs de conduite.

Toutefois, la simulation de conduite moto est complexe car la conduite d'une moto est complexe : pour contrôler sa trajectoire, le conducteur interagit en permanence avec son véhicule. Cette interaction est nécessaire du fait du caractère naturellement instable des deux-roues.

Comme pour les simulateurs automobiles, un problème récurrent concerne l'occurrence du phénomène dit du « mal du simulateur ». Cette question est particulièrement problématique car les résultats obtenus sont biaisés : d'abord un biais de sélection, du fait de la limitation de la population observée à la population non sensible au mal du simulateur, ensuite un biais de mesure, parce qu'un conducteur qui ne se sent pas en contrôle et souffre du mal du simulateur risque d'avoir un comportement de conduite altéré par rapport à celui qu'il aurait dans une situation où il se sentirait en contrôle et « à l'aise ».

Notre thèse est que le mal du simulateur peut être induit par un manque de contrôlabilité du simulateur : l'être humain dans la boucle ne parvient pas à contrôler le véhicule virtuel du fait d'incohérences entre ses actions et le comportement du véhicule virtuel, qui ne correspond pas à ses attentes. Nous défendons l'hypothèse que ces incohérences proviennent souvent de l'usage combiné d'un modèle de véhicule et d'une architecture de simulateur de complexités trop différentes.

Pour démontrer notre hypothèse, nous avons fait évoluer le système de pilotage du guidon d'un simulateur de conduite de moto préexistant, et conçu une architecture électronique distribuée en charge du calcul des modèles de véhicule, de plateforme, et de retour d'effort au guidon. Dans une première étape, nous avons développé un système « Preuve de Concept » pour le retour d'effort au guidon et validé ce système et nos hypothèses par le biais d'une expérimentation avec une vingtaine de participants. Nous avons, dans une deuxième étape, intégré notre retour d'effort au guidon au prototype de
simulateur moto, puis raffiné le modèle de véhicule préexistant. Ces étapes ont été validées expérimentalement par un conducteur « expert ».

Nous avons enfin développé un modèle de véhicule simplifié et conçu un protocole d'expérimentation que nous avons soumis à un comité d'éthique. Cette expérimentation a eu pour objectif de mettre en évidence l'intérêt pour le contrôle du simulateur moto par des conducteurs, d'adapter la complexité du modèle de véhicule à la capacité de l'architecture du simulateur à restituer au conducteur le comportement du véhicule.

Cette expérimentation s'est tenue en décembre 2022. Les premières analyses de ses permettent de confirmer cette hypothèse de travail.

Les premières analyses des résultats obtenus tendent à valider notre hypothèse : notre simulateur de conduite, à l'issue des travaux décrits dans ce manuscrit, est contrôlable par un panel de conducteurs de deux-roues motorisés, et ce pour des vitesses allant de basse, voire très basse (entre 15 et 36 km/h), à haute (108 km/h). Ces résultats sont obtenus avec un modèle fonctionnel de complexité moyenne, modèle fonctionnel que nous avons développé, et une architecture à deux degrés de liberté : roulis et angle de guidon. Une manœuvre de demi-tour en utilisant uniquement la gestion de l'équilibre (et pas d'accélération par exemple), qui est une manœuvre demandant une dextérité particulière, a été réalisée par une proportion non négligeable des participants dans le cadre de l'expérimentation mise en œuvre, ce que nous considérons comme un résultat encourageant.

Un verrou encore à lever concerne la capacité du simulateur à permettre d'étudier des situations urbaines de type démarrage au feu et tourne à droite, qui sont des situations à basse vitesse. Ces manœuvres demandent une dextérité particulière, déjà difficile à acquérir pour les débutants dans la réalité, et difficiles à restituer sur simulateur de conduite, mais qui seraient particulièrement utiles pour les études de comportement car une majorité des accidents se passe aux carrefours (Federation of European Motorcyclists' Associations, 2016; Martensen & Roynard, 2013). Lever ce verrou démontrerait en effet une très bonne contrôlabilité du simulateur.

Pour permettre au simulateur d'être utilisé pour étudier de telles manœuvres il nous faudra appliquer l'approche que nous proposons ici aux autres degrés de liberté de notre simulateur : le tangage, le lacet, et la fonctionnalité pseudo-haptique implémentée au niveau de la colonne de direction. Les mouvements de ces degrés de liberté sont en effet fortement liés aux accélérations et freinages de la moto simulée, et la gestion de ces deux éléments est une part non négligeable de la tâche de contrôle de la trajectoire par le
conducteur. Lorsque nous mettrons en œuvre ces degrés de liberté additionnels, cela
posera la question de la validité du point d'équilibre trouvé entre la complexité du modèle
fonctionnel et la complexité de l'architecture du simulateur avec rendu du roulis et angle
de guidon. Nous anticipons qu'il faudra rechercher un nouveau point d'équilibre, et ce en
recherchant un modèle de moto de complexité adaptée à l'architecture raffinée de notre
simulateur.

Au vu de nos résultats encourageants montrés par ce travail de thèse, nous postulons que l’approche proposée est généralisable à d’autres types de simulateurs de conduite et très probablement à d’autres simulateurs « humain-dans-la-boucle ».
Adams, J. A. (1971). A closed-loop theory of motor learning. *Journal of Motor Behavior*, 3(2), 111-149. https://doi.org/10.1080/00222895.1971.10734898

Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail. (2021). *AVIS et RAPPORT de l'Anses relatifs aux effets sanitaires potentiels liés à l'exposition aux technologies utilisant la réalité augmentée et la réalité virtuelle* (Saisine n°2017-SA-0076).

Arioui, H., Nehaoua, L., Hima, S., Séguy, N., & Espié, S. (2010). Mechatronics, Design, and Modeling of a Motorcycle Riding Simulator. *IEEE/ASME Transactions on Mechatronics*, 15(5), 805-818. https://doi.org/10.1109/TMECH.2009.2035499

Attig, C., Rauh, N., Franke, T., & Krems, J. F. (2017). System Latency Guidelines Then and Now – Is Zero Latency Really Considered Necessary? In D. Harris (Éd.), *Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics: Cognition and Design* (p. 3-14). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58475-1_1

Benedetto, S., Lobjois, R., Faure, V., Dang, N.-T., Pedrotti, M., & Caro, S. (2014). A comparison of immersive and interactive motorcycle simulator configurations. *Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour*, 23, 88-100. https://doi.org/10.1016/j.trf.2013.12.020

Berthoz, A. (1997). *Le Sens du mouvement*. Odile Jacob.

Berthoz, A. (2009). *La Simplexité*. Odile Jacob.

Berthoz, A., Pavard, B., & Young, L. R. (1975). Perception of linear horizontal self-motion induced by peripheral vision (linearvection) basic characteristics and visual-vestibular interactions. *Experimental Brain Research*, 23(5), 471-489. https://doi.org/10.1007/BF00234916

Bertin, R. J. V., Guillot, A., Collet, C., Vienne, F., Espié, S., & Graf, W. (2004). *Objective measurement of simulator sickness and the role of visual-vestibular conflict situations: A study with vestibular-loss (a-reflexive) subjects* [Poster]. Society for Neurosciences 34th Annual Meeting, San Diego, CA, USA.

Bittner, A. C., Gore, B. F., & Hooey, B. L. (1997). Meaningful Assessments of Simulator Performance and Sickness: Can't Have One without the Other? *Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting*, 41(2), 1089-1093. https://doi.org/10.1177/107118139704100280

Boets, S., Espié, S., Delhaye, A., & Teuchies, M. (2020). Impact of a Head-Up Display on motorcycle riding: A pilot study using a motorcycle riding simulator. *Proceedings of the 13th International Motorcycle Conference (IMC 2020)*, 95-106.

Bonnet, C. T., Faugloire, E., Riley, M. A., Bardy, B. G., & Stoffregen, T. A. (2006). Motion
sickness preceded by unstable displacements of the center of pressure. *Human Movement Science*, 25(6), 800-820. https://doi.org/10.1016/j.humov.2006.03.001

Bos, J. E. (2011). Nuancing the relationship between motion sickness and postural stability. *Displays*, 32(4), 189-193. https://doi.org/10.1016/j.displa.2010.09.005

Bos, J. E., & Bles, W. (2002). Theoretical considerations on canal-otolith interaction and an observer model. *Biological Cybernetics*, 86(3), 191-207. https://doi.org/10.1007/s00422-001-0289-7

Bos, J. E., Bles, W., & Groen, E. L. (2008). A theory on visually induced motion sickness. *Displays*, 29(2), 47-57. https://doi.org/10.1016/j.displa.2007.09.002

Bos, J. E., MacKinnon, S. N., & Patterson, A. (2005). Motion sickness symptoms in a ship motion simulator: Effects of inside, outside, and no view. *Aviation, Space, and Environmental Medicine*, 76(12), 1111-1118.

Bougard, C., Davenne, D., Moussay, S., & Espié, S. (2021). Evaluating sleep deprivation and time-of-day influences on crash avoidance maneuvers of young motorcyclists using a dynamic simulator. *Journal of Safety Research*, 78, 36-46. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2021.05.006

Bougard, C., VanBeers, P., Sauvet, F., Drogou, C., Guillard, M., Dorey, R., Gomez-Merino, D., Dauguet, J., Takillah, S., Espié, S., Chennaoui, M., & Léger, D. (2020). Motorcycling performance and sleepiness during an extended ride on a dynamic simulator: Relationship with stress biomarkers. *Physiological Measurement*, 41(10), 104004. https://doi.org/10.1088/1361-6579/abb75e

Bruck, L., Haycock, B., & Emadi, A. (2021). A Review of Driving Simulation Technology and Applications. *IEEE Open Journal of Vehicular Technology*, 2, 1-16. https://doi.org/10.1109/OJVT.2020.3036582

Burton, A., & Radford, J. (1978). *Thinking in perspective: Critical essays in the study of thought processes*. Methuen.

Cameron, B., de la Malla, C., & López-Moliner, J. (2014). The role of differential delays in integrating transient visual and proprioceptive information. *Frontiers in Psychology, 5*. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00050

Casali, J. G., & Wierwille, W. W. (1986). Potential design etiological factors of simulator sickness and a research simulator specification. *Transportation Research Record*, 1059, 66-74.

Cavallo, V., & Laurent, M. (1988). Visual information and skill level in time-to-collision estimation. *Perception*, 17(5), 623-632. https://doi.org/10.1068/p170623

Cavallo, V., Mestre, D., & Berthelon, C. (1997). Time-to-collision judgements: Visual and spatio-temporal factors. *Traffic and Transport Psychology. Theory and Application*.

Celiberti, F., Grottoli, M., Di Gesu, M., Gubitosa, M., & Donders, S. (2016). An Overview on the MOTORIST Motorcycle Simulator [Poster]. *Proceedings of the Driving*
Simulation Conference Europe 2016 VR (DSC 2016).

Chiyoda, S., Yoshimoto, K., & Kawasaki, D. (2000). Development of a motorcycle simulator using parallel manipulator and head mounted display. *Proceedings of the Driving Simulation Conference Europe 2000 (DSC 2000).*

Chiyoda, S., Yoshimoto, K., Kawasaki, D., Murakami, Y., & Sugimoto, T. (2002). Development of a motorcycle simulator using parallel manipulator and head mounted display. *Proceedings of the 6th Internation Conference on Motion and Vibration Control (MOVIC 2002)*, 599-602.

Clarke, A. H., Clarke, M. C., & Scherer, H. (1996). The influence of vestibular disorder on driving behaviour. *Vision in vehicles, 5*, 41-48.

Commission européenne. (2020). *Facts and Figures Motorcyclists and moped riders. European Road Safety Observatory*. Commission européenne - Direction générale des transports.

Conseil National de la Sécurité Routière - Comité des Experts. (2020). *Sécurité des deux-roues motorisés: Vers un usage adapté à leur vulnérabilité*. Observatoire national interministériel de la sécurité routière.

Cossalter, V. (2006). *Motorcycle Dynamics*. Lulu.com.

Cossalter, V., Doria, A., & Lot, R. (1999). Steady Turning of Two-Wheeled Vehicles. *Vehicle System Dynamics, 31*(3), 157-181. https://doi.org/10.1076/vesd.31.3.157.2013

Cossalter, V., & Lot, R. (2002). A Motorcycle Multi-Body Model for Real Time Simulations Based on the Natural Coordinates Approach. *Vehicle System Dynamics, 37*(6), 423-447. https://doi.org/10.1076/vesd.37.6.423.3523

Cossalter, V., Lot, R., & Massaro, M. (2011). An advanced multibody code for handling and stability analysis of motorcycles. *Meccanica, 46*(5), 943-958. https://doi.org/10.1007/s11012-010-9351-7

Cossalter, V., Lot, R., Massaro, M., & Sartori, R. (2011). Development and validation of an advanced motorcycle riding simulator. *Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 225*(6), 705-720. https://doi.org/10.1177/0954407010396006

Cossalter, V., Lot, R., & Rota, S. (2010). Objective and subjective evaluation of an advanced motorcycle riding simulator. *European Transport Research Review, 2*(4), Art. 4. https://doi.org/10.1007/s12544-010-0041-2

Crevecoeur, F., Munoz, D. P., & Scott, S. H. (2016). Dynamic Multisensory Integration: Somatosensory Speed Trumps Visual Accuracy during Feedback Control. *Journal of Neuroscience, 36*(33), 8598-8611. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0184-16.2016

Curry, R., Artz, B., Cathey, L., Grant, P., & Greenberg, J. (2002). Kennedy SSQ results: Fixed vs. Motion-base Ford simulators. *Proceedings of the Driving Simulation Conference*
Europe 2002 (DSC 2002), 289-300.

Délégation à la sécurité routière. (2021). *Année 2021: Bilan des examens du permis de conduire*. Délégation à la sécurité routière - Sous-direction de l'éducation routière et du permis de conduire - Bureau de la réglementation du permis de conduire et de l'organisation des examens.

Denton, G. G. (1966). Equipment note. 'Moving road simulator'—A machine suitable for the study of speed phenomena including motion after-effect. *Ergonomics*, *9*(6), 517-520. https://doi.org/10.1080/00140136608964417

Drosdol, J., Käding, W., & Panik, F. (1986). The Daimler-Benz Driving Simulator New Technologies Demand New Instruments. *Vehicle System Dynamics*, *15*(sup1), 44-57. https://doi.org/10.1080/00423118608969125

Drosdol, J., & Panik, F. (1985). The Daimler-Benz Driving Simulator A Tool for Vehicle Development. *SAE Transactions*, *94*, 981-997.

Eichenberg, C. (2007). Einsatz von „virtuellen Realitäten" in der Psychotherapie. *Psychotherapeut*, *52*(5), 362-367. https://doi.org/10.1007/s00278-007-0548-8

Espié, S., Gauriat, P., & Duraz, M. (2005). Driving Simulators Validation: The Issue of Transferability of Results Acquired on Simulator. *Proceedings of the Driving Simulation Conference North America (DSC-NA 2005)*, 149-156.

Essma, S. (2000). Steering Effort Analysis of an Oval Racing Track Setup Champ Car. *Proceedings of the International ADAMS User's Conference 2000*.

Faugloire, E., Bonnet, C. T., Riley, M. A., Bardy, B. G., & Stoffregen, T. A. (2007). Motion sickness, body movement, and claustrophobia during passive restraint. *Experimental Brain Research*, *177*(4), 520-532. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0700-7

Federation of European Motorcyclists' Associations. (2016). *Motorcycle Safety and Accidents in Europe. A summary report*.

Ferrazzin, D., Barbagli, F., Avizzano, C. A., Di Pietro, G., & Bergamasco, M. (2003). Designing new commercial motorcycles through a highly reconfigurable virtual reality-based simulator. *Advanced Robotics*, *17*(4), 293-318. https://doi.org/10.1163/156855303765203010

Ferrazzin, D., Salsedo, F., Barbagli, F., Avizzano, C. A., Pietro, G. D., Brogni, A., Vignoni, M., Bergamasco, M., Arnone, L., Marcacci, M., Masut, L., & Benedetti, A. (2001). *The Moris Motorcycle Simulator: An Overview* (SAE Technical Paper N° 2001-01-1874). SAE International. https://doi.org/10.4271/2001-01-1874

Ferrazzin, D., Salsedo, F., & Bergamasco, M. (1999). The MORIS simulator. *8th IEEE International Workshop on Robot and Human Interaction. RO-MAN '99 (Cat. No.99TH8483)*, 136-141. https://doi.org/10.1109/ROMAN.1999.900329

Francis, B. A., & Wonham, W. M. (1976). The internal model principle of control theory.
Automatica, 12(5), 457-465. https://doi.org/10.1016/0005-1098(76)90006-6

Frank, L. H., Casali, J. G., & Wierwille, W. W. (1988). Effects of Visual Display and Motion System Delays on Operator Performance and Uneasiness in a Driving Simulator. *Human Factors, 30*(2), 201-217. https://doi.org/10.1177/00187208803000207

Fuchs, P., Moreau, G., & Berthoz, A. (2006). *Le traité de la réalité virtuelle volume 1: L'Homme et l'environnement virtuel* (p. 380). Presse des Mines. https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00753715

Garrott, W. R. (1994). *Simulator Motion Base Sizing Using Simulation* (SAE Technical Paper N° 940227). SAE International. https://doi.org/10.4271/940227

Gibson, J. J. (1950). *The perception of the visual world* (p. xii, 242). Houghton Mifflin.

Gibson, J. J. (1979). *The Ecological Approach to Visual Perception*. Houghton Mifflin.

Godthelp, H. (1986). Vehicle Control During Curve Driving. *Human Factors, 28*(2), 211-221. https://doi.org/10.1177/001872088602800209

Golding, J. F. (1998). Motion sickness susceptibility questionnaire revised and its relationship to other forms of sickness. *Brain Research Bulletin, 47*(5), 507-516. https://doi.org/10.1016/S0361-9230(98)00091-4

Golding, J. F., Bles, W., Bos, J. E., Haynes, T., & Gresty, M. A. (2003). Motion sickness and tilts of the inertial force environment: Active suspension systems vs. active passengers. *Aviation, Space, and Environmental Medicine, 74*(3), 220-227.

Golding, J. F., Markey, H. M., & Stott, J. R. (1995). The effects of motion direction, body axis, and posture on motion sickness induced by low frequency linear oscillation. *Aviation, Space, and Environmental Medicine, 66*(11), 1046-1051.

Grácio, B. J. C., Wentink, M., & Valente Pais, A. R. (2011). Driver Behavior Comparison Between Static and Dynamic Simulation for Advanced Driving Maneuvers. *Presence, 20*(2), 143-161. https://doi.org/10.1162/pres_a_00040

Grezlikowski, H., & Schill, V. (2000). With Low Cost to High End- a PC approach at the Daimler-Chrysler Driving Simulator. *Proceedings of the Driving Simulation Conference 2000 (DSC 2000)*.

Grottoli, M. (2021). *Development and evaluation of a motorcycle riding simulator for low speed maneuvering* [Thèse de doctorat]. Technische Universiteit Delft.

Grottoli, M., Toso, A., Gubitosa, M., Happee, R., & Holweg, E. (2015). High-Fidelity Multibody Model for a Powered-Two-Wheeler Driving Simulator. *Proceedings of the ECCOMAS Thematic Conference on Multibody Dynamics 2015*.

Guth, S., Geiger, M., Parduzi, A., Will, S., Pless, R., & Winner, H. (2016). Method to Assess the Processing of Optical Information by Non-primary Riding Tasks while Riding a Motorcycle. *Proceedings of the Bicycle and Motorcycle Dynamics - Symposium on the Dynamics and Control of Single Track Vehicles 2016 (BMD 2016)*.

Halata, Z., & Baumann, K. I. (2008). Anatomy of receptors. In M. Grunwald (Éd.), *Human*
*Haptic Perception: Basics and Applications* (p. 85-92). Birkhäuser.
https://doi.org/10.1007/978-3-7643-7612-3_6

Hale, K. S., & Stanney, K. M. (2004). Deriving haptic design guidelines from human physiological, psychophysical, and neurological foundations. *IEEE Computer Graphics and Applications*, 24(2), 33-39.
https://doi.org/10.1109/MCG.2004.1274059

Hart, S. G., & Staveland, L. E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research. In P. A. Hancock & N. Meshkati (Éds.), *Advances in Psychology* (Vol. 52, p. 139-183). North-Holland.
https://doi.org/10.1016/S0166-4115(08)62386-9

Hayward, J. C. (1972). Near-miss determination through use of a scale of danger. *Highway Research Record*, 384, 23-34. https://trid.trb.org/view/115323

Hoffmann, S., Krüger, H.-P., & Buld, S. (2003). Avoidance of simulator sickness by training the adaptation to the driving simulation. *VDI Berichte*, 385-404.

Horswill, M. S., & McKenna, F. P. (1999). The development, validation, and application of a video-based technique for measuring an everyday risk-taking behavior: Drivers' speed choice. *The Journal of Applied Psychology*, 84(6), 977-985.
https://doi.org/10.1037/0021-9010.84.6.977

Kaber, D. B., & Zhang, T. (2011). Human Factors in Virtual Reality System Design for Mobility and Haptic Task Performance. *Reviews of Human Factors and Ergonomics*, 7(1), 323-366. https://doi.org/10.1177/1557234X11410389

Käding, W., & Hoffmeyer, F. (1995). *The Advanced Daimler-Benz Driving Simulator* (SAE Technical Paper N° 950175). SAE International. https://doi.org/10.4271/950175

Kageyama, I., & Tagami, N. (2002). Development of a riding simulator for two-wheeled vehicles. *JSAE Review*, 23(3), 347-352. https://doi.org/10.1016/S0389-4304(02)00202-3

Katayama, T., Nishimi, T., Okayama, T., & Aoki, A. (1996). A simulation model for rider's control behaviors. *JSAE Review*, 4(17), 441.

Kawato, M. (1999). Internal models for motor control and trajectory planning. *Current Opinion in Neurobiology*, 9(6), 718-727. https://doi.org/10.1016/s0959-4388(99)00028-8

Kemeny, A. (2000). Simulation and Perception of Movement. *Proceedings of the Driving Simulation Conference 2000 (DSC 2000)*, 13-22.

Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., & Lilienthal, M. G. (1993). Simulator Sickness Questionnaire: An Enhanced Method for Quantifying Simulator Sickness. *The International Journal of Aviation Psychology*, 3(3), 203-220.
https://doi.org/10.1207/s15327108ijap0303_3

Kennedy, R. S., & Stanney, K. M. (1996). Postural instability induced by virtual reality
exposure: Development of a certification protocol. *International Journal of Human-Computer Interaction*, 8(1), 25-47. https://doi.org/10.1080/10447319609526139

Keshavarz, B., Saryazdi, R., Campos, J. L., & Golding, J. F. (2019). Introducing the VIMSSQ: Measuring susceptibility to visually induced motion sickness. *Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting*, 63(1), 2267-2271. https://doi.org/10.1177/1071181319631216

Kohr, R. H. (1961). *Analysis and Simulation of Automobile Ride* (SAE Technical Paper N° 610011). SAE International. https://doi.org/10.4271/610011

Kolasinski, E. M. (1995). *Simulator Sickness in Virtual Environments* (N° 1027). U.S. Army Research Institute for the Behavioral and Social Sciences.

Kovacsova, N., Di Gesu, M., Schwab, A. L., Gubitosa, M., Hagenzieker, M. P., & De Winter, J. C. F. (2015). A literature review on human factors research using motorcycle simulators [Poster]. *Proceedings of the Driving Simulation Conference 2015 Europe (DSC 2015)*.

Krijn, M., Emmelkamp, P. M. G., Olafsson, R. P., & Biemond, R. (2004). Virtual reality exposure therapy of anxiety disorders: A review. *Clinical Psychology Review*, 24(3), 259-281. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2004.04.001

Kuiper, O. X., Bos, J. E., Diels, C., & Schmidt, E. A. (2020). Knowing what's coming: Anticipatory audio cues can mitigate motion sickness. *Applied Ergonomics*, 85, 103068. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2020.103068

Kuiper, O. X., Bos, J. E., Schmidt, E. A., Diels, C., & Wolter, S. (2020). Knowing What's Coming: Unpredictable Motion Causes More Motion Sickness. *Human Factors*, 62(8), 1339-1348. https://doi.org/10.1177/0018720819876139

Kusumoto, N., Sohmura, T., Yamada, S., Wakabayashi, K., Nakamura, T., & Yatani, H. (2006). Application of virtual reality force feedback haptic device for oral implant surgery. *Clinical Oral Implants Research*, 17(6), 708-713. https://doi.org/10.1111/j.1600-0501.2006.01218.x

Land, M. F., & Lee, D. N. (1994). Where we look when we steer. *Nature*, 369(6483), Art. 6483. https://doi.org/10.1038/369742a0

Le Chénéchal, M., & Chatel-Goldman, J. (2018). HTC Vive Pro time performance benchmark for scientific research. *Proceedings of the International Conference on Artificial Reality and Telexistence & Eurographics Symposium on Virtual Environments 2018 (ICAT-EGVE 2018)*. https://doi.org/10.2312/egve.20181318

Lécuyer, A. (2009). Simulating haptic feedback using vision: A survey of research and applications of pseudo-haptic feedback. *Presence: Teleoperators and Virtual Environments*, 18(1), 39-53. https://doi.org/10.1162/pres.18.1.39

Lécuyer, A. (2017). Playing with Senses in VR: Alternate Perceptions Combining Vision and Touch. *IEEE Computer Graphics and Applications*, 37(1), 20-26.
https://doi.org/10.1109/MCG.2017.14

Lee, D. N. (1976). A theory of visual control of braking based on information about time-to-collision. *Perception*, **5**(4), 437-459. https://doi.org/10.1068/p050437

Liebherr, M., Mueller, S. M., Schweig, S., Maas, N., Schramm, D., & Brand, M. (2021). Stress and Simulated Environments: Insights From Physiological Marker. *Frontiers in Virtual Reality, 2*. https://doi.org/10.3389/frvir.2021.618855

Liebherr, M., Schweig, S., Brandtner, A., Averbeck, H., Maas, N., Schramm, D., & Brand, M. (2020). When virtuality becomes real: Relevance of mental abilities and age in simulator adaptation and dropouts. *Ergonomics*, **63**(10), 1271-1280.
https://doi.org/10.1080/00140139.2020.1778095

Lin, Y., Wang, X., Wu, F., Chen, X., Wang, C., & Shen, G. (2014). Development and validation of a surgical training simulator with haptic feedback for learning bone-sawing skill. *Journal of Biomedical Informatics*, **48**, 122-129.
https://doi.org/10.1016/j.jbi.2013.12.010

Liu, A., & Chang, S. (1995). Force feedback in a stationary driving simulator. *1995 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Intelligent Systems for the 21st Century, 2*, 1711-1716 vol.2. https://doi.org/10.1109/ICSMC.1995.538021

Objois, R., Dagonneau, V., & Isableu, B. (2016). The contribution of visual and proprioceptive information to the perception of leaning in a dynamic motorcycle simulator. *Ergonomics*, **59**(11), 1428-1441.
https://doi.org/10.1080/00140139.2016.1149229

Mars, F. (2008). Driving around bends with manipulated eye-steering coordination. *Journal of Vision*, **8**(11), 10. https://doi.org/10.1167/8.11.10

Martensen, H. (2014). @RISK: Analyse du risque de blessures graves ou mortelles dans la circulation en fonction de l'âge et du mode de déplacement. Institut Belge pour la Sécurité Routière - Centre de Connaissance Sécurité Routière.

Martensen, H., & Roynard, M. (2013). MOTAC - MOTorcycle Accident Causation. Analyse approfondie des accidents graves et mortels impliquant des motocyclistes. Institut Belge pour la Sécurité Routière - Centre de Connaissance Sécurité Routière.

Matas, N. A., Nettelbeck, T., & Burns, N. R. (2015). Dropout during a driving simulator study: A survival analysis. *Journal of Safety Research*, **55**, 159-169.
https://doi.org/10.1016/j.jsr.2015.08.004

McLane, R. C., & Wierwille, W. W. (1975). The Influence of Motion and Audio Cues on Driver Performance in an Automobile Simulator. *Human Factors*, **17**(5), 488-501.
https://doi.org/10.1177/001872087501700508

McLeod, R. W., & Ross, H. E. (1983). Optic-flow and cognitive factors in time-to-collision estimates. *Perception*, **12**(4), 417-423. https://doi.org/10.1068/p120417

McNamee, D., & Wolpert, D. M. (2019). Internal Models in Biological Control. *Annual*
*Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems*, 2(1), 339-364.
https://doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105206

Meijaard, J. P., Papadopoulos, J. M., Ruina, A., & Schwab, A. I. (2007). Linearized dynamics equations for the balance and steer of a bicycle: A benchmark and review. *Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences*, 463(2084), 1955-1982. https://doi.org/10.1098/rspa.2007.1857

Michel, P., Nedjari Benhadj Ali, H., Delgehier, F., Bouaziz, S., & Espié, S. (2022). Motorcycle riders vs. Automated vehicles in a congested-traffic situation: A simulator study [Poster]. *Proceedings of the Driving Simulation Conference Europe 2022 VR (DSC 2022)*.

Miyamaru, Y., Yamasaki, G., & Aoki, K. (2002). Development of a motorcycle riding simulator. *JSAE Review*, 23(1), 121-126. https://doi.org/10.1016/S0389-4304(01)00147-3

Mohellebi, H., Kheddar, A., & Espié, S. (2009). Adaptive Haptic Feedback Steering Wheel for Driving Simulators. *IEEE Transactions on Vehicular Technology*, 58(4), 1654-1666. https://doi.org/10.1109/TVT.2008.2004493

Money, K. E. (1970). Motion sickness. *Physiological Reviews*, 50(1), 1-39.
https://doi.org/10.1152/physrev.1970.50.1.1

Mühlberger, A., & Pauli, P. (2011). Virtuelle Realität in der Psychotherapie. *PiD - Psychotherapie im Dialog*, 12(2), 143-147. https://doi.org/10.1055/s-0031-1276816

Nash, C. J., Cole, D. J., & Bigler, R. S. (2016). A review of human sensory dynamics for application to models of driver steering and speed control. *Biological Cybernetics*, 110(2), 91-116. https://doi.org/10.1007/s00422-016-0682-x

Nehaoua, L. (2008). *Conception et réalisation d'une plateforme mécatronique dédiée à la simulation de conduite des véhicules deux-roues motorisés* [Thèse de doctorat]. Université d'Evry-Val d'Essonne.

Nehaoua, L., Hima, S., Arioui, H., Seguy, N., & Espie, S. (2007). Design and Modeling of a New Motorcycle Riding Simulator. *Proceedings of the IEEE American Control Conference (ACC'07)*, 176-181. https://doi.org/10.1109/ACC.2007.4283070

Nordmark, S., Lidstrom, M., & Palmkvist, G. (1984). *Moving Base Driving Simulator With Wide Angle Visual System* (SAE Technical Paper N° 845100). SAE International. https://doi.org/10.4271/845100

Oman, C. M. (1990). Motion sickness: A synthesis and evaluation of the sensory conflict theory. *Canadian Journal of Physiology and Pharmacology*, 68(2), 294-303.
https://doi.org/10.1139/y90-044

Padmos, P., & Milders, M. V. (1992). Quality Criteria for Simulator Images: A Literature Review. *Human Factors*, 34(6), 727-748.
https://doi.org/10.1177/001872089203400606
Page, N. G., & Gresty, M. A. (1985). Motorist's vestibular disorientation syndrome. *Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry, 48*(8), 729-735.

Pavani, F., Spence, C., & Driver, J. (2000). Visual capture of touch: Out-of-the-body experiences with rubber gloves. *Psychological Science, 11*(5), 353-359.
https://doi.org/10.1111/1467-9280.00270

Pierella, C., Casadio, M., Mussa-Ivaldi, F. A., & Solla, S. A. (2019). The dynamics of motor learning through the formation of internal models. *PLoS Computational Biology, 15*(12), e1007118. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007118

Pinto, M., Cavallo, V., & Ohlmann, T. (2008). The development of driving simulators: Toward a multisensory solution. *Le travail humain, 71*(1), 62-95.
https://doi.org/10.3917/th.711.0062

Previc, F. H. (1992). The effects of dynamic visual stimulation on perception and motor control. *Journal of Vestibular Research: Equilibrium & Orientation, 2*(4), 285-295.

Reason, J. T. (1978). Motion sickness adaptation: A neural mismatch model. *Journal of the Royal Society of Medicine, 71*(11), 819-829.

Reason, J. T., & Brand, J. J. (1975). *Motion sickness* (p. vii, 310). Academic Press.

Reed, C., & Ziat, M. (2018). *Haptic Perception: From the Skin to the Brain*. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809324-5.03182-5

Reymond, G. (2000). *Contribution respective des stimuli visuels, vestibulaires et proprioceptifs dans la perception du mouvement du conducteur* [Thèse de doctorat]. Université Paris VI.

Reymond, G., & Kemeny, A. (2000). Motion Cueing in the Renault Driving Simulator. *Vehicle System Dynamics, 34*(4), 249-259.
https://doi.org/10.1076/vesd.34.4.249.2059

Reymond, G., Kemeny, A., Droulez, J., & Berthoz, A. (1999). Contribution of a motion platform to kinesthetic restitution in a driving simulator. *Proceedings of the Driving Simulation Conference Europe 1999 (DSC 1999)*, 123-136.

Riccio, G. E., & Stoffregen, T. A. (1991). An ecological Theory of Motion Sickness and Postural Instability. *Ecological Psychology, 3*(3), 195-240.
https://doi.org/10.1207/s15326969eco0303_2

Rolnick, A., & Lubow, R. E. (1991). Why is the driver rarely motion sick? The role of controllability in motion sickness. *Ergonomics, 34*(7), 867-879.
https://doi.org/10.1080/00140139108964831

Saredakis, D., Szpak, A., Birckhead, B., Keage, H. A. D., Rizzo, A., & Loetscher, T. (2020). Factors Associated With Virtual Reality Sickness in Head-Mounted Displays: A Systematic Review and Meta-Analysis. *Frontiers in Human Neuroscience, 14*.
https://doi.org/10.3389/fnhum.2020.00096

Schmidt, R. A., & Lee, T. D. (2011). *Motor control and learning: A behavioral emphasis, 5th*
ed (p. ix, 581). Human Kinetics.

Schweig, S., Liebherr, M., Schramm, D., Brand, M., & Maas, N. (2018). The Impact of Psychological and Demographic Parameters on Simulator Sickness. *Proceedings of the 8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications*, 91-97. https://doi.org/10.5220/0006837300910097

Shadmehr, R., & Mussa-Ivaldi, F. A. (1994). Adaptive representation of dynamics during learning of a motor task. *Journal of Neuroscience*, 14(5), 3208-3224.
https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.14-05-03208.1994

Shahar, A., Dagonneau, V., Caro, S., Israël, I., & Lobjois, R. (2014). Towards identifying the roll motion parameters of a motorcycle simulator. *Applied Ergonomics*, 45(3), 734-740. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2013.09.013

Sharp, R. S. (1971). The Stability and Control of Motorcycles. *Journal of Mechanical Engineering Science*, 13(5), 316-329.
https://doi.org/10.1243/JMES_JOUR_1971_013_051_02

Sharp, R. S., & Alstead, C. J. (1980). The Influence of Structural Flexibilities on the Straight-running Stability of Motorcycles. *Vehicle System Dynamics*, 9(6), 327-357.
https://doi.org/10.1080/00423118008968629

Shepard, N. T., & Telian, S. A. (1992). Balance System Function. *American Journal of Audiology*, 1(4), 45-51. https://doi.org/10.1044/1059-0889.0104.45

Siegler, I., Reymond, J., Kemeny, A., & Berthoz, A. (2001). Sensorimotor integration in a driving simulator: Contributions of motion cueing in elementary driving tasks. *Proceedings of the Driving Simulation Conference Europe 2001 (DSC 2001)*, 21-32.

Sober, S. J., & Sabes, P. N. (2005). Flexible strategies for sensory integration during motor planning. *Nature Neuroscience*, 8(4), 490-497. https://doi.org/10.1038/nn1427

Stedmon, A. W., Brickell, E., Hancox, M., Noble, J., & Rice, D. (2012). MotorcycleSim: A user-centred approach in developing a simulator for motorcycle ergonomics and rider human factors research. *Advances in Transportation Studies*, 27, 31-48.

Stedmon, A. W., Hasseldine, B., Rice, D., Young, M., Markham, S., Hancox, M., Brickell, E., & Noble, J. (2011). 'MotorcycleSim': An Evaluation of Rider Interaction with an Innovative Motorcycle Simulator. *The Computer Journal*, 54(7), 1010-1025.
https://doi.org/10.1093/comjnl/bxp071

Stelling, D., Hermes, M., Huelmann, G., Mittelstädt, J., Niedermeier, D., Schudlik, K., & Duda, H. (2021). Individual differences in the temporal progression of motion sickness and anxiety: The role of passengers' trait anxiety and motion sickness history. *Ergonomics*, 64(8), 1062-1071.
https://doi.org/10.1080/00140139.2021.1886334

Stoffregen, T. A., & Riccio, G. E. (1991). An Ecological Critique of the Sensory Conflict Theory of Motion Sickness. *Ecological Psychology*, 3(3), 159-194.
https://doi.org/10.1207/s15326969eco0303_1

Stoffregen, T. A., & Smart, L. J. (1998). Postural instability precedes motion sickness. *Brain Research Bulletin*, 47(5), 437-448. https://doi.org/10.1016/s0361-9230(98)00102-6

Summala, H. (1988). Risk control is not risk adjustment: The zero-risk theory of driver behaviour and its implications. *Ergonomics*, 31, 491-506.
https://doi.org/10.1080/00140138808966694

Todorov, E., & Jordan, M. I. (2002). Optimal feedback control as a theory of motor coordination. *Nature Neuroscience*, 5(11), 1226-1235.
https://doi.org/10.1038/nn963

Toffin, D., Kemeny, A., Reymond, G., & Droulez, J. (2003). Influence of Steering Wheel Torque Feedback in a Dynamic Driving Simulator. *Proceedings of the Driving Simulation Conference North America 2003 (DSC-NA 2003)*.

Toffin, D., Reymond, G., Kemeny, A., & Droulez, J. (2007). Role of steering wheel feedback on driver performance: Driving simulator and modeling analysis. *Vehicle System Dynamics*, 45(4), 375-388. https://doi.org/10.1080/00423110601058874

van Emmerik, M. L., de Vries, S. C., & Bos, J. E. (2011). Internal and external fields of view affect cybersickness. *Displays*, 32(4), 169-174.
https://doi.org/10.1016/j.displa.2010.11.003

Wada, T. (2021). Computational Model of Motion Sickness Describing the Effects of Learning Exogenous Motion Dynamics. *Frontiers in Systems Neuroscience*, 15.
https://doi.org/10.3389/fnsys.2021.634604

Warren, D. H., & Strelow, E. R. (1985). *Electronic Spatial Sensing for the Blind: Contributions from Perception, Rehabilitation, and Computer Vision*. Springer Netherlands.

Watson, G. S. (2000). A synthesis of simulator sickness studies conducted in a high-fidelity driving simulator. *Proceedings of the Driving Simulation Conference Europe 2000 (DSC 2000)*, 69-78.

Weir, D. H., & Clark, A. J. (1995). *A Survey of Mid-Level Driving Simulators* (SAE Technical Paper N° 950172). SAE International. https://doi.org/10.4271/950172

Westerhof, B. (2018). *Evaluation of the Cruden Motorcycle Simulator* [Thèse de master]. Technische Universiteit Delft.

Westerhof, B., Vries, E., Happee, R., & Schwab, A. (2019). Evaluation of a Motorcycle Simulator. *Proceedings of the Bicycle and Motorcycle Dynamics - Symposium on the Dynamics and Control of Single Track Vehicles 2019 (BMD 2019)*.

Will, S. (2017). *Development of a presence model for driving simulators based on speed perception in a motorcycle riding simulator* [Thèse de doctorat]. Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

Will, S. (2018). A New Approach to Investigate Powered Two Wheelers' Interactions with Passenger Car Drivers: The Motorcycle – Car Multi-Driver Simulation. In K. Bengler,
J. Drüke, S. Hoffmann, D. Manstetten, & A. Neukum (Éds.), UR:BAN Human Factors in Traffic: Approaches for Safe, Efficient and Stress-free Urban Traffic (p. 393-402).
Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-15418-9_22

Wilson, M., Stephenson, S., Chattington, M., & Marple-Horvat, D. E. (2007). Eye movements coordinated with steering benefit performance even when vision is denied. *Experimental Brain Research, 176*(3), 397-412.
https://doi.org/10.1007/s00221-006-0623-3

Witmer, B. G., Jerome, C. J., & Singer, M. J. (2005). The factor structure of the presence questionnaire. *Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 14*(3), 298-312.
https://doi.org/10.1162/105474605323384654

Witmer, B. G., & Singer, M. J. (1998). Measuring Presence in Virtual Environments: A Presence Questionnaire. *Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 7*(3), 225-240.
https://doi.org/10.1162/105474698565686

Wolpert, D. M., Diedrichsen, J., & Flanagan, J. R. (2011). Principles of sensorimotor learning. *Nature Reviews Neuroscience, 12*(12), 739-751.
https://doi.org/10.1038/nrn3112

Wolpert, D. M., Ghahramani, Z., & Jordan, M. I. (1995). An internal model for sensorimotor integration. *Science, 269*(5232), 1880-1882.
https://doi.org/10.1126/science.7569931

Wolpert, D. M., & Kawato, M. (1998). Multiple paired forward and inverse models for motor control. *Neural Networks, 11*(7), 1317-1329.
https://doi.org/10.1016/S0893-6080(98)00066-5

Yamasaki, G., Aoki, K., Miyamaru, Y., & Ohnuma, K. (1998). Development of motorcycle training simulator. *JSAE Review, 19*(1), 81-85.
https://doi.org/10.1016/S0389-4304(97)00057-X

Yamasaki, G., Mitsuru, I., & Miyamaru, Y. (1996). *Riding simulation system for motorcycles* (United States Patent N° US5547382A).

Yokota, Y., Aoki, M., Mizuta, K., Ito, Y., & Isu, N. (2005). Motion sickness susceptibility associated with visually induced postural instability and cardiac autonomic responses in healthy subjects. *Acta Oto-Laryngologica, 125*(3), 280-285.
https://doi.org/10.1080/00016480510003192
<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Université
Gustave Eiffel

univ-gustave-eiffel.fr

## Informations données en vue du recrutement

L'Université Gustave Eiffel va entreprendre une recherche dont l'objectif est de mesurer le degré de contrôle d'un simulateur de conduite par son conducteur en fonction de l'architecture matérielle et logicielle du simulateur.

### Objectif

Le but de cette recherche est d'étudier le comportement de conduite des motards sur simulateur de conduite « moto » suivant l'architecture matérielle et logicielle de ce simulateur. Les données issues de l'expérimentation ainsi que de questionnaires seront collectées et analysées.

### Déroulement de la recherche

Nous vous proposons de participer à une séance d'expérimentation d'une durée de 2 h environ. Nous vous demanderons de conduire sur un simulateur moto de façon naturelle, comme vous le faites dans la vie de tous les jours.

À tout moment, vous aurez la possibilité de demander une pause et même d'interrompre définitivement votre participation si vous le souhaitez, sans avoir à vous justifier. Vous en informerez alors le responsable du projet de recherche.

Vous percevrez une indemnité forfaitaire de 75 €, en compensation des contraintes et frais générés par votre participation à cette recherche.

Pourront être incluses dans cette étude les personnes remplissant les critères suivants :

* âgées de 25 à 65 ans ;

* étant titulaires du permis moto depuis 3 ans ou plus ;

* conduisant 3000 km / an ou plus ;

* conduisant une moto ou un scooter de 400 cm³ ou plus ;

* ayant une vision normale ou corrigée à la normale (6 / 10).

Ne pourront pas être incluses les personnes se trouvant dans au moins un des cas suivants :

* femmes enceintes ;

* personnes souffrant de mal des transports ;

* personnes souffrant d'épilepsie photosensible.
## Contact

S. Espié, Directeur de recherche, Responsable de l'étude
stephane.espie@univ-eiffel.fr
01 69 15 63 66
<figure><img src="image_87.png" /></figure>

Université
Gustave Eiffel

univ-gustave-eiffel.fr

## Notice d'information à la personne à qui est proposée l'expérimentation

L'Université Gustave Eiffel, en tant que promoteur, vous propose de participer à l'étude suivante : « Simulateurs de conduite et adéquation architecture / modèles : impact sur la contrôlabilité ».

Les finalités de ce projet de recherche sont :

* la mesure du degré de contrôlabilité d'un simulateur de conduite en fonction de son architecture matérielle et logicielle ;

* l'étude de l'influence de l'architecture matérielle et logicielle d'un simulateur de conduite « moto » sur le comportement de conduite des motards.

L'étude proposée sera réalisée sur simulateur moto. Vous conduirez sur route de rase campagne, d'une part sans rendu d'inclinaison par la plate-forme mobile du simulateur, et d'autre part, avec rendu d'inclinaison. Nous attendrons de vous de conduire de façon naturelle, comme vous le faites dans la vie de tous les jours.

Seules les données strictement nécessaires à la réalisation de notre recherche seront collectées et traitées.

Outre la conduite d'un simulateur « moto », vous aurez pendant l'expérimentation à répondre à des questionnaires relatifs à l'évaluation du mal du simulateur, à l'état de présence, à la charge mentale, et l'expérimentatrice ou l'expérimentateur recueillera lors d'un entretien vos commentaires sur votre expérience de conduite sur le simulateur. Cet entretien sera enregistré sous forme audio. Par voie de conséquence, les données vous concernant qui seront recueillies concerneront des informations démographiques, des informations relatives à votre usage de la moto, et à votre conduite lors de l'expérimentation (couples appliqués, positions et vitesses sur le réseau routier), ainsi que des données subjectives qui correspondront à vos réponses aux questionnaires et à l'entretien.

Vous pourrez poser toutes les questions que vous souhaitez et demander autant d'explications que nécessaire, avant, pendant et après l'expérimentation.

De sorte à minimiser les risques de mal du simulateur, des temps de repos vous seront proposés à plusieurs moments de l'expérimentation. Si vous montrez malgré tout des symptômes de mal du simulateur, votre
participation sera interrompue par l'expérimentatrice ou l'expérimentateur, et ce à tout moment de l'expérimentation. Vous pourrez alors vous reposer sur place.

Vous pourrez, si vous le souhaitez, interrompre votre participation à tout moment.

Un retrait n'entraînera aucune conséquence pour vous. Toutefois, les données à caractère personnel collectées préalablement au retrait de votre consentement pourront, si elles le nécessitent, être conservées et traitées dans les conditions prévues de la recherche.

L'Université Gustave Eiffel a souscrit une assurance de responsabilité civile entreprise auprès d'AXA (contrat n°5286028004) couvrant les conséquences dommageables éventuelles que pourrait subir un participant à ce projet de recherche.

Votre participation d'une durée approximative de 2 h, s'inscrit dans une étude qui devrait être mise en place au dernier trimestre 2022.

Vous percevrez une indemnité forfaitaire d'un montant de 75 € en compensation des contraintes et des frais générés par votre participation à la recherche.

Pour des raisons générales de protection des personnes, vous devez être affilié(e) à la sécurité sociale.

Les résultats individuels et les différentes données vous concernant seront strictement confidentiels. Conformément au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) et à la loi n°78-17 du 6 janvier 1978 modifiée, relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez d'un droit d'accès et de rectification aux informations vous concernant recueillies dans cette étude. Vous disposez également d'un droit à la limitation du traitement de vos données. Pour des motifs légitimes, vous disposez également d'un droit d'opposition à la transmission des données couvertes par le secret professionnel susceptibles d'être utilisées dans le cadre de cette recherche et de faire l'objet d'un traitement informatique.

Vous pourrez exercer ces droits en vous adressant à M. Stéphane Espié (stephane.espie@univ-eiffel.fr ; Bâtiment 660, Rue Noetzlin, 91190 Gif-sur-Yvette ; Tél. : 01 69 15 63 66).

Enfin, conformément au RGPD, vous avez reçu les informations suivantes :

- l'Université Gustave Eiffel, en tant que promoteur de la recherche, est le responsable du traitement (5 Boulevard Descartes, 77420 Champs-sur-Marne ; Tél. : 01 60 95 75 00) ;

- l'Université Gustave Eiffel a nommé une déléguée à la protection des données (DPD) : protectiondesdonnees-dpo@univ-eiffel.fr ;

- le fondement juridique du traitement des données est l'exécution d'une mission d'intérêt public dont est investi le responsable du traitement (article 6.1.e du RGPD) ;

- les données à caractère personnel vous concernant et collectées dans le cadre de l'étude seront conservées en France et ne feront en aucun cas l'objet d'un transfert hors de l'Union européenne ;

- si après avoir contacté les personnes désignées pour veiller au respect des règles relatives à la protection des données, vous estimez que vos droits Informatique et Libertés ne sont pas respectés vous pouvez adresser une réclamation auprès de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) (sur le site internet de la CNIL ou par courrier postal en écrivant à : CNIL, 3 Place de Fontenoy, TSA 80715, 75334 Paris Cedex 07) ;

- enfin les données vous concernant seront conservées trois ans. A l'issue de cette durée, vos données à caractère personnel seront détruites dans leur totalité ou anonymisées et pourront alors être réutilisées, après accord de votre part, à des fins de recherche scientifique.

Fait à ........................, le ....................

Nom et signature de la personne participant à la recherche :
<figure><img src="image_88.png" /></figure>

Université
Gustave Eiffel

univ-gustave-eiffel.fr

## Formulaire de Consentement

Ce formulaire est destiné à recueillir votre consentement manifestant votre accord à la fois concernant la conduite sur simulateur et la collecte des données vous concernant.

Je soussigné(e) ...................................................................................................., résidant

J'ai été invité(e) à participer à une étude réalisée par l'Université Gustave Eiffel dont l'objectif est de mesurer le degré de contrôle d'un simulateur de conduite par son conducteur en fonction de l'architecture matérielle et logicielle du simulateur.

J'ai reçu et compris les informations suivantes :

* ma participation à cette étude consiste à conduire un simulateur de conduite « moto » ;

* je conduirai sur route de rase campagne, d'une part sans rendu d'inclinaison par la plate-forme mobile du simulateur, et d'autre part, avec rendu d'inclinaison ;

* il me sera demandé de conduire de façon naturelle, comme je le fais dans la vie de tous les jours ;

* si, pendant ma participation, je souffre de symptômes du mal du simulateur, les expérimentateurs arrêteront l'expérimentation et me proposeront de me reposer ;

* avant et après avoir conduit, j'effectuerai un test d'équilibre ;

* pendant l'expérimentation, il me sera demandé à plusieurs reprises de répondre à des questionnaires relatifs à l'évaluation du mal du simulateur, à l'état de présence et à la charge mentale ;

* je participerai aussi à un entretien au cours duquel je donnerai mes commentaires sur mon ressenti de conduite sur le simulateur ;

* le but de cette étude est d'examiner l'influence de l'architecture matérielle et logicielle du simulateur de conduite « moto » sur le comportement de conduite des motards.

Les instructions détaillées concernant le déroulement de l'expérimentation me seront données lors de celui-ci par les personnes qui la mettront en œuvre.

La nature de l'étude, son déroulement et ses contraintes m'ont été expliqués par les expérimentateurs. J'ai reçu une réponse satisfaisante à toutes les questions que j'ai pu poser librement à propos de celle-ci.

**J'ai été libre d'accepter ou de refuser.**
## J'accepte de participer à cette étude dans les conditions précisées ci-dessus.

Mon consentement ne décharge pas les organisateurs de l'étude de leurs responsabilités. Si je le souhaite, je suis libre à tout moment d'arrêter ma participation, sans qu'il soit possible de me le reprocher ; j'en informerai alors le responsable de l'étude, son collaborateur ou toute autre personne avec qui je serai amené(e) à être en contact au cours de cette recherche. Toutefois, j'ai été informé(e) que les données à caractère personnel collectées préalablement au retrait de mon consentement pourront, si leur conservation est nécessaire, être stockées et traitées dans les conditions prévues par le projet de recherche.

Les données me concernant resteront strictement confidentielles. Je n'autorise leur consultation et leur traitement informatique que par des personnes qui collaborent à l'étude. J'ai bien noté que le droit d'accès, de rectification, d'opposition, et de limitation, prévu par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) et la loi n° 78-17 du 6 Janvier 1978 modifiée relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés sont applicables à tout moment et peuvent s'exercer auprès de M. Stéphane Espié (stephane.espie@univ-eiffel.fr ; Bâtiment 660, Rue Noetzlin, 91190 Gif-sur-Yvette ; Tél. : 01 69 15 63 66). Je pourrai demander toute information complémentaire à toute autre personne avec qui je serai amené(e) à être en contact au cours de cette recherche.

Enfin, conformément au RGPD, j'ai reçu les informations suivantes :

- l'Université Gustave Eiffel, en tant que promoteur de la recherche, est le responsable du traitement (5 Boulevard Descartes, 77420 Champs-sur-Marne ; Tél. : 01 60 95 75 00) ;

- l'Université Gustave Eiffel a nommé une déléguée à la protection des données (DPD) : protectiondesdonnees-dpo@univ-eiffel.fr ;

- le fondement juridique du traitement des données est l'exécution d'une mission d'intérêt public dont est investi le responsable de traitement (article 6.1.e du RGPD) ;

- les données à caractère personnel me concernant et collectées dans le cadre de l'étude seront conservées en France et ne feront en aucun l'objet d'un transfert hors de l'Union européenne ;

- si après avoir contacté les personnes désignées pour veiller au respect des règles relatives à la protection des données, j'estime que les droits relatifs à mes données personnelles ne sont pas respectés, je peux adresser une réclamation auprès de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) (sur le site internet de la CNIL ou par courrier postal en écrivant à : CNIL, 3 Place de Fontenoy, TSA 80715, 75334 Paris Cedex 07) ;

- qu'enfin les données me concernant seront conservées trois ans. A l'issue de cette durée, mes données à caractère personnel seront détruites dans leur totalité ou anonymisées et pourront alors être réutilisées, après accord de ma part, à des fins de recherche scientifique.

En cas de réutilisation des données pour une recherche scientifique ultérieure :

J'accepte que mes données personnelles collectées via cette étude puissent faire l'objet d'un projet ultérieur permettant d'affiner ou consolider les pistes de recherche issues du présent projet (à l'exclusion de toute exploitation à des fins commerciales), dans les mêmes conditions de confidentialité et de sécurité.

OUI

NON

Je percevrai une indemnité forfaitaire de 75 €, en compensation des contraintes et frais générés par ma participation à cette recherche.
La nature et les contraintes de cette étude m'ont été expliquées par M., Mme, Mlle ....................................

Signature de la personne responsable
de la recherche
(précédée de la date manuscrite)

Signature de la personne participant à
la recherche
(précédée de la date manuscrite)