# Simulateurs de conduite et adéquation architecture / modèles : impact sur le “ mal du simulateur ”

Pauline Michel

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Pauline Michel. Simulateurs de conduite et adéquation architecture / modèles : impact sur le “ mal du simulateur ”. Automatique. Université Paris-Saclay, 2022. Français. NNT : 2022UPAST173 . tel-04357160

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Submitted on 21 Dec 2023

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# Simulateurs de conduite et adéquation architecture / modèles : impact sur le « mal du simulateur »

*Driving simulators and architecture / models adequacy: impact on "simulator sickness"*

## Thèse de doctorat de l'université Paris-Saclay

École doctorale n°580 : sciences et technologies de l'information et de la communication (STIC)

Spécialité de doctorat : Robotique

Graduate School : Sciences de l'ingénierie et des systèmes. Référent : Faculté des sciences d'Orsay

Thèse préparée dans l'unité de recherche **SATIE (Université Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, CNRS)**, sous la direction de **Stéphane ESPIÉ**, Directeur de recherche, et la co-direction de **Samir BOUAZIZ**, Professeur

Thèse soutenue à Paris-Saclay, le 19 décembre 2022, par

Pauline MICHEL

## Composition du Jury

Membres du jury avec voix délibérative

**Pierre BLAZEVIC**
Professeur, Université de Versailles
Président

Saint-Quentin-en-Yvelines

**Jean-Rémy CHARDONNET**
Maître de conférences, HDR, Arts et Métiers
Rapporteur & Examinateur

**Kurosh MADANI**
Professeur, Université Paris-Est Créteil
Rapporteur & Examinateur

**Abderrahmane KHEDDAR**
Directeur de recherche, CNRS /
Université de Montpellier
Examinateur

**Laure LEROY**
Maîtresse de conférences, HDR,
Université Paris 8 Vincennes – Saint-Denis
Examinatrice
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
**Titre** : Simulateurs de conduite et adéquation architecture / modèles : impact sur le « mal du simulateur »

**Mots clés** : simulateur de conduite, mal du simulateur, humain-dans-la-boucle, instrumentation, contrôlabilité

**Résumé** : Le « mal du simulateur », qui s'apparente jusqu'à un certain point au mal des transports, est particulièrement problématique. La compréhension des causes du mal du simulateur et l'identification de procédés pour réduire l'occurrence de ce dernier sont des enjeux importants dans la mesure où elle introduit un biais double dans les résultats acquis : la population étudiée est filtrée « à la porte » et où le conducteur qui souffre de mal du simulateur risque d'avoir des comportements de conduite altérés.

L'hypothèse que nous défendons dans le cadre de cette thèse concerne la relation entre « contrôlabilité » du système (le simulateur) et mal du simulateur. En simulation de conduite, le conducteur fait partie intégrante de la boucle : il initie les mouvements et reçoit les réponses du système.

Notre hypothèse est que, dans ce cadre, un mauvais contrôle du déplacement du véhicule simulé induit des déplacements erratiques, perçus par le conducteur comme ne correspondant pas à ses attentes (du fait de son expérience de conduite antérieure) et donc non-acceptables.

Pour tester cette hypothèse, nous avons repensé les modalités d'interfaçage conducteur/simulateur d'un simulateur de conduite moto préexistant : architecture matérielle et logicielle, structure capteurs/actionneurs de la colonne de direction, modèle de véhicule implémenté. Le simulateur, dans sa version actuelle, permet un meilleur degré de contrôlabilité par le conducteur pour des vitesses de déplacement moyennes à hautes.

**Title:** Driving simulators and architecture / models adequacy: impact on "simulator sickness"

**Keywords:** driving simulator, simulator sickness, human-in-the-loop, instrumentation, controllability

**Abstract:** "Simulator sickness," which is to some extent similar to motion sickness, is particularly problematic. Understanding the causes of simulator sickness and identifying ways to reduce its occurrence are important issues insofar as, on the one hand, the "at the door" filtering of the population studied on the simulator (people who are not susceptible) introduces bias in the results acquired and, on the other hand, a driver who suffers from simulator sickness is likely to behave differently in terms of their driving, which also introduces bias.

The hypothesis we defend in this thesis concerns the relationship between the "controllability" of the system (the simulator) and simulator sickness.

In driving simulation, the driver is an integral part of the loop: they initiate the movements and receive the system responses. Our hypothesis is that, in this context, a poor control of the simulated vehicle movement induces erratic movements, perceived by the driver as not corresponding to their expectations (because of their previous driving experience) and therefore unacceptable.

To evaluate this hypothesis, we have redesigned the rider/simulator interfacing modalities of a pre-existing motorcycle simulator: hardware and software architecture, sensor/actuator structure of the steering column, and implemented vehicle model. In its current version, the simulator allows a higher degree of controllability by the driver for medium to high speeds.
## REMERCIEMENTS

Je tiens à remercier M. Jean-Rémy Chardonnet et M. Kurosh Madani, de m'avoir fait l'honneur d'accepter d'être rapporteurs de mon manuscrit. Merci à eux, et merci à M. Pierre Blazevic, M. Abderrahmane Kheddar, et Mme Laure Leroy d'avoir accepté d'évaluer mes travaux de thèse.

Merci, ensuite, à toutes les personnes qui ont contribué scientifiquement à cette thèse. Merci à toutes les personnes qui y ont contribué « humainement ». Merci à toutes les personnes qui y ont contribué sur les deux plans à la fois.

A commencer par mon directeur et mon co-directeur de thèse : Stéphane, Samir, merci pour tout. Si je devais dresser une liste exhaustive des raisons pour lesquelles je voudrais vous remercier, elle serait bien trop longue donc je me contenterai de quelques exemples : merci pour votre confiance dans la refonte du simulateur moto qui était déjà là avant moi, pour votre disponibilité (matinale et tardive), pour vos conseils, pour votre soutien. Merci pour les longues sessions de relecture et vos retours, en direct ou à distance, que ce soit sur ce manuscrit ou sur mes autres écrits. Merci, Stéphane, d'être toujours là pour répondre à mes questions sur la conduite moto.

Merci à mes collègues du laboratoire, qui ont tous joué leur rôle, que ce soit par leur aide technique – pour ça, merci Flavien et Isabelle, par leur habitude de venir me chercher pour aller manger au restaurant universitaire – pour ça, merci aux autres doctorants du laboratoire, ou par leurs questions de plus en plus fréquentes sur l'avancement de mon développement, de mes écrits, de mon manuscrit – merci pour la motivation et les conseils associés.

Merci Bruno de demander « qu'est-ce que je peux faire pour t'aider ? » toujours au bon moment. Merci à toi et à toute l'équipe enseignante de l'IUT de Cachan de m'avoir fait confiance pour y enseigner, à l'IUT, sur Zoom, et même au ski. C'est aussi pour enseigner que je suis là.

Merci à toutes les personnes appelées « participants » dans ce manuscrit d'avoir accepté de participer à mes expérimentations.

Sur un dernier point, merci à ma famille, au sens large : mes parents, mes frères, mon fiancé, ma belle-famille, mes grands-parents (cette fois, on dirait que j'en ai fini avec l'école !). Merci d'avoir toujours cru en moi, surtout dans les moments où je n'y croyais plus moi-même. Merci de me rappeler que d'autres choses sont importantes. Depuis que j'ai commencé cette thèse, j'ai « gagné » un neveu, deux nièces et un filleul, et c'est un cadeau incroyable de la vie. Arthur, Eva, Jules, Rose, pour le moment vous ne pouvez pas lire ces mots, mais j'espère de tout cœur que vous trouverez ce qui vous passionne dans la vie et je serai là pour vous soutenir et m'émerveiller des personnes formidables que je suis sûre que vous deviendrez.

Merci Damien, pour tout. Pour une fois, les mots me manquent, mais tu sauras deviner.
# CONTENU

Remerciements.................................................................................................................. 5

Contenu ................................................................................................................................. 7

Table des illustrations........................................................................................................ 11

Introduction ........................................................................................................................ 15

1 Contexte, versant n°1 : le conducteur ................................................................. 19

1.1 La vision..................................................................................................................21

1.1.1 D'un point de vue neurophysiologique....................................................21

1.1.2 Pour la conduite..................................................................................................24

1.2 Le système vestibulaire ..........................................................................................25

1.2.1 D'un point de vue neurophysiologique....................................................25

1.2.2 Pour la conduite..................................................................................................26

1.3 Le sens haptique........................................................................................................27

1.3.1 Le toucher........................................................................................................27

1.3.2 La proprioception..................................................................................................28

1.3.3 Pour la conduite..................................................................................................29

1.4 L'intégration multisensorielle ............................................................................30

1.5 Le modèle interne ....................................................................................................31

1.6 Conclusion partielle....................................................................................................33

2 Contexte, versant n°2 : les simulateurs de conduite ........................................ 35

2.1 Considérations générales sur la simulation « humain-dans-la-boucle » ......35

2.2 Les simulateurs de conduite automobile..................................................................37

2.3 Les simulateurs de conduite moto ........................................................................42

2.3.1 Les simulateurs de moto Honda........................................................................43

2.3.2 Et ceux d'après....................................................................................................46

2.4 Conclusion partielle....................................................................................................54

3 Le simulateur ressenti par le conducteur vs le conducteur dans la boucle55

3.1 Le mal du simulateur..................................................................................................55

3.2 Questions ouvertes pour l'instrumentation d'un simulateur de conduite....58

3.3 Modalités d'interfaçage capteurs/actionneurs : exemples pour un simulateur de conduite 60

3.4 Conclusion partielle....................................................................................................63

4 Notre simulateur de conduite moto................................................................. 65

4.1 Description générale..................................................................................................65

4.2 Structure générale....................................................................................................67

4.3 Interfaces conducteur/moto et monde simulés....................................................70

5 Approche centrée contrôlabilité, versant n°1 : guidon de moto et stimuli haptiques 71

5.1 Considérations générales sur la contrôlabilité et l'acceptabilité ....................72

5.2 La question du guidon dans la conduite moto....................................................72

5.2.1 ... pour le conducteur....................................................................................73

5.2.2 ... et pour le système........................................................................................73

5.3 Contraintes de conception... ............................................................................75

5.3.1 ... liées au conducteur ....................................................................................75
<table><tr><td>5.3.2</td><td>... et liées au système</td><td>75</td></tr><tr><td>5.4</td><td>Architecture</td><td>77</td></tr><tr><td>5.5</td><td>Mesure de l'action du conducteur</td><td>79</td></tr><tr><td>5.6</td><td>Restitution visuelle dans notre système preuve de concept : choix de conception</td><td>80</td></tr><tr><td>5.6.1</td><td>Fréquence de rafraîchissement de l'image</td><td>81</td></tr><tr><td>5.6.2</td><td>Retard sensoriel et délai de transport introduit par le système</td><td>81</td></tr><tr><td>5.6.3</td><td>Conclusion sur la restitution visuelle</td><td>82</td></tr><tr><td>5.7</td><td>Restitution haptique dans notre système preuve de concept : choix de conception</td><td>82</td></tr><tr><td>5.7.1</td><td>Sensibilité fréquentielle</td><td>83</td></tr><tr><td>5.7.2</td><td>Pilotage du guidon motorisé</td><td>84</td></tr><tr><td>5.7.3</td><td>Retard sensoriel et délai de transport introduit par le système</td><td>84</td></tr><tr><td>5.7.4</td><td>Conclusion sur la restitution haptique</td><td>85</td></tr><tr><td>5.8</td><td>Conclusion partielle</td><td>85</td></tr></table>

# 6 Expérimentation n°1 : adéquation modèles / stimuli sensoriels : quel impact sur la contrôlabilité des systèmes ?

<table><tr><td>6.1</td><td>Motivations</td><td>88</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Méthodologie</td><td>88</td></tr><tr><td>6.2.1</td><td>Participants</td><td>88</td></tr><tr><td>6.2.2</td><td>Dispositif expérimental</td><td>89</td></tr><tr><td>6.2.3</td><td>Tâche et plan expérimental</td><td>90</td></tr><tr><td>6.2.4</td><td>Procédure</td><td>94</td></tr><tr><td>6.2.5</td><td>Variables indépendantes</td><td>97</td></tr><tr><td>6.2.6</td><td>Variables dépendantes</td><td>98</td></tr><tr><td>6.3</td><td>Résultats</td><td>99</td></tr><tr><td>6.3.1</td><td>Durée de l'oscillation</td><td>99</td></tr><tr><td>6.3.2</td><td>Amplitude de l'oscillation</td><td>101</td></tr><tr><td>6.3.3</td><td>Amplitude du couple appliqué</td><td>103</td></tr><tr><td>6.3.4</td><td>Score MISC</td><td>105</td></tr><tr><td>6.4</td><td>Discussion</td><td>106</td></tr><tr><td>6.4.1</td><td>Effet de l'entraînement</td><td>106</td></tr><tr><td>6.4.2</td><td>Effet de l'incongruence modèle dynamique / retour visuel</td><td>108</td></tr><tr><td>6.4.3</td><td>Ressenti subjectif des participants</td><td>110</td></tr><tr><td>6.5</td><td>Résultats complémentaires sur le POC</td><td>110</td></tr><tr><td>6.6</td><td>Conclusion partielle et perspectives</td><td>113</td></tr></table>

# 7 Approche centrée contrôlabilité, versant n°2 : Application à notre simulateur moto

<table><tr><td>7.1</td><td>Considérations générales sur la différence entre conduite d'une moto et conduite d'un simulateur moto</td><td>118</td></tr><tr><td>7.2</td><td>Un ensemble de modèles</td><td>119</td></tr><tr><td>7.3</td><td>Corps dynamique n°1 : la colonne de direction</td><td>121</td></tr><tr><td>7.3.1</td><td>Flux de données capteurs/actionneurs de la colonne de direction</td><td>121</td></tr><tr><td>7.3.2</td><td>Le degré de liberté de l'angle de guidon</td><td>122</td></tr><tr><td>7.4</td><td>Corps dynamique n°2 : la plate-forme mobile</td><td>125</td></tr><tr><td>7.4.1</td><td>Flux de données capteurs/actionneurs de la plate-forme mobile</td><td>125</td></tr><tr><td>7.4.2</td><td>Le degré de liberté de l'angle de roulis</td><td>127</td></tr><tr><td>7.5</td><td>Résultats</td><td>130</td></tr><tr><td>7.6</td><td>Conclusion partielle et perspectives de développement</td><td>132</td></tr></table>
8 Expérimentation n°2 : adéquation modèle de moto / stimuli sensoriels : quel impact sur la contrôlabilité d'un simulateur moto ?.................................................. 135

8.1 Méthodologie prévue.................................................................................................................. 136

8.1.1 Participants........................................................................................................................................ 136

8.1.2 Dispositif expérimental........................................................................................................ 137

8.1.3 Tâche 137

8.1.4 Plan expérimental.................................................................................................................. 138

8.1.5 Procédure ........................................................................................................................................ 139

8.2 Résultats attendus.................................................................................................................................. 140

8.3 Méthodologie adoptée.................................................................................................................. 142

8.3.1 Participants........................................................................................................................................ 142

8.3.2 Dispositif expérimental........................................................................................................ 143

8.3.3 Tâche 143

8.3.4 Plan expérimental.................................................................................................................. 144

8.3.5 Procédure ........................................................................................................................................ 145

8.4 Résultats obtenus et discussion.................................................................................................... 146

8.4.1 Mesures objectives .................................................................................................................. 146

8.4.2 Entretiens........................................................................................................................................ 151

8.4.3 Mesures subjectives.................................................................................................................. 152

8.5 Conclusion partielle et perspectives .................................................................................... 155

**Conclusion et perspectives........................................................................................................ 157**

**Bibliographie................................................................................................................................ 161**

**Annexe 1........................................................................................................................................ 174**

**Annexe 2........................................................................................................................................ 176**

**Annexe 3........................................................................................................................................ 178**
TABLE DES ILLUSTRATIONS

<table><tr><td>Figure 1.1 Les 5 sens d'après Aristote, représenté par les organes sensoriels : oreille (l'ouïe), œil (la vision), langue (le goût), nez (l'odorat) et peau (le toucher)</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 1.2 Représentation schématique du principe de la perception humaine : détection d'un stimulus physique, transduction, traitement et génération d'une action résultante</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 1.3 Situation du spectre visible dans le spectre électromagnétique</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 1.4 Schéma en coupe d'un œil humain</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 1.5 Les récepteurs sensoriels impliqués dans la vision : (a) un bâtonnet ; (b) un cône</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 1.6 Schéma de l'oreille interne : 1 Cochlée ; 2 Saccule ; 3 Utricule ; 4 Ampoule du canal postérieur ; 5 Ampoule du canal externe ; 6 Ampoule du canal supérieur ; 7 Canal endolymphatique</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 1.7 Localisation des mécanorécepteurs sur une vue en coupe de la peau (Halata & Baumann, 2008)</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 2.1 Entraînement au sol des pilotes de l'Armée de l'air française grâce au simulateur de vol « Tonneau Antoinette » (1910)</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 2.2 (a) Simulateur EF Bike d'ECA Faros ; (b) simulateur Riding Trainer d'Honda</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 2.3 Diagramme de principe d'un simulateur de conduite (Bruck et al., 2021)</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 2.4 Simulateur de tenue de route et de confort General Motors (Kohr, 1961)</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 2.5 Simulateur Daimler-Benz (Drosdol & Panik, 1985; Käding & Hoffmeyer, 1995)</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 2.6 Simulateur VTI (Nordmark et al., 1984)</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 2.7 Simulateurs plus récents (après l'an 2000) : (a) Simulateur NADS ; (b) Simulateur Toyota</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 2.8 Simulateurs « des années 2020 » : (a) BMW Sapphire Space ; (b) Renault ROADS</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 2.9 Prototype n°1 du simulateur de moto Honda</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 2.10 Prototype n°2 du simulateur de moto Honda</td><td>44</td></tr><tr><td>Figure 2.11 Simulateur de moto Honda/Université de Tokyo (Chiyoda et al., 2000)</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 2.12 Simulateur de moto BMW Motorrad (Guth et al., 2016)</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 2.13 Simulateur de moto Cruden</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 2.14 Simulateur de moto MotorcycleSim, Université de Nottingham (Stedmon et al., 2011)</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 2.15 Simulateur de moto DESMORI, Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften (Will, 2017)</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 2.16 Simulateur de moto Université de Padoue (Cossalter, Lot, Massaro, et al., 2011)</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 2.17 Simulateur de moto MORIS, Ecole normale supérieure de Pise (Ferrazzin et al., 2003)</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 2.18 Simulateur de moto MOTORIST, Université Technique de Delft (Grottoli, 2021)</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 3.1 Processus de filtrage dû au mal du simulateur</td><td>56</td></tr><tr><td>Figure 3.2 (a) Représentation schématique d'une interface capteur virtuel/actionneur virtuel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée et de sortie du modèle de véhicule) ; (b) Exemples d'une interface capteur virtuel/actionneur virtuel : écran, souris et clavier</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 3.3 (a) Représentation schématique d'une interface capteur réel/actionneur virtuel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée et de sortie du modèle de véhicule). (b) Un exemple d'interface capteur réel/actionneur virtuel : un joystick volant</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 3.4 (a) Représentation schématique d'une interface capteur réel/actionneur réel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée (relations A et B) et de sortie (relation C) du modèle de véhicule ; relation D : couplage physique). (b) Exemple d'interface capteur réel/actionneur réel : la colonne de direction de notre simulateur de conduite moto</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 4.1 Notre simulateur de conduite moto</td><td>65</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 4.2 (a) CAO du simulateur ; (b) Photo du simulateur</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 4.3 (a) Architecture fonctionnelle antérieure du simulateur avec calcul du modèle de véhicule sur un PC standard ; (b) Architecture fonctionnelle du simulateur avec calcul du modèle de véhicule sur un PC xPC Target (Matlab/Simulink temps réel)</td>
      <td>68</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 4.4 Architecture matérielle/logicielle générale du simulateur moto : véhicule simulé (zone en pointillé à gauche) et environnement de simulation (zone en traitillé à droite)</td>
      <td>69</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.1 Illustration des interactions entre conducteur et simulateur de conduite</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.2 Représentation schématique des interactions entre le conducteur et notre système POC</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.3 Guidon de moto motorisé à retour haptique utilisé dans notre système POC</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.4 Diagramme de déploiement de notre système POC</td>
      <td>79</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.5 Localisation de la jauge de contrainte utilisée pour mesurer le couple appliqué par le conducteur sur le guidon</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5.6 Représentation sous forme de schéma-bloc de la commande position-vitesse du servo-moteur</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.1 Représentation schématique du système utilisé pour l'expérimentation pilote</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.2 Participant pendant l'expérimentation pilote</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.3 Schéma du pendule simple, où la position d'équilibre (θ = 0°) est représentée en gris et le sens de l'observation pour le participant est représenté par l'œil</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.4 Représentation visuel du pendule lourd H (en haut) et léger L (en bas) dans une position angulaire proche du participant</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.5 Plages angulaires d'intérêt du pendule simple pour l'expérimentation pilote : l'intervalle Icible que les participants devaient viser est délimité en vert ; la plage de débattement possible est délimitée en gris</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.6 Exemples de la scène visuelle pendant l'expérimentation pilote : l'encadré vert correspond au cas où le participant a accompli sa tâche pour l'oscillation en cours - la position maximale atteinte par le pendule est dans l'intervalle désiré Icible</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.7 Frise chronologique représentant le déroulement de l'expérimentation pilote pour un participant</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.8 Durée moyenne de l'oscillation (en secondes) en fonction de la variante expérimentale (* : p &lt; 0,05, *** : p &lt; 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.9 Coefficient de variation de la durée de l'oscillation (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (* : p &lt; 0,05, ** : p &lt; 0,01, *** : p &lt; 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>101</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.10 Amplitude moyenne de l'oscillation (en centièmes de degré) en fonction de la variante expérimentale (* : p &lt; 0,05, ** : p &lt; 0,01, *** : p &lt; 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>102</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.11 Coefficient de variation de l'amplitude de l'oscillation (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (* : p &lt; 0,05, *** : p &lt; 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.12 Amplitude moyenne du couple appliqué (en Newton mètre) en fonction de la variante expérimentale (** : p &lt; 0,01, *** : p &lt; 0,001, noir : effet de l'entraînement, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6.13 Coefficient de variation de l'amplitude du couple appliqué (en pourcentage) en fonction de la variante expérimentale (* : p &lt; 0,05, ** : p &lt; 0,01, rouge : effet de l'incongruence)</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>(écoulé depuis le début de l'expérimentation, en s) pour deux actions de contrôle successives d'un participant</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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)</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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 = t0 où le conducteur effectue une action (représentée par la flèche bleue)</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 7.2 Architecture fonctionnelle du simulateur dans sa version actuelle</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 7.5 Logigramme du calcul du couple de direction</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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)</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 7.8 Logigramme du calcul du couple de roulis</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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)</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 8.1 Frise chronologique représentant le déroulement du projet d'expérimentation pour un participant</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 8.2 Représentation schématique des résultats attendus pour l'expérimentation</td>
      <td>142</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 8.3 Visuel de l'environnement routier dans lequel se déplaçaient les participants pendant notre expérimentation (vue tronquée)</td>
      <td>144</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 8.4 Frise chronologique représentant le déroulement de l'expérimentation pour un participant</td>
      <td>146</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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)</td>
      <td></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>Figure 8.6 Taux d'échec et de réussite selon la session de conduite</td><td>147</td></tr><tr><td>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)</td><td>148</td></tr><tr><td>Figure 8.8 Couple de roulis exercé par les 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)</td><td>150</td></tr><tr><td>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)</td><td>151</td></tr><tr><td>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 &lt; 0,01)</td><td>152</td></tr><tr><td>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 &lt; 0,05, ** : p &lt; 0,01 et *** : p &lt; 0,001)</td><td>153</td></tr><tr><td>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 &lt; 0,001)</td><td>154</td></tr><tr><td></td><td>155</td></tr></table>
# INTRODUCTION

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). Une étude belge a montré qu'un conducteur moto a environ 57 fois plus de risque d'être tué ou blessé fatalement qu'un conducteur automobile, et plus de 2 fois plus qu'un cycliste, sachant que les cyclistes représentent la deuxième catégorie la plus à risque parmi les usagers de la route (Martensen, 2014). Les statistiques de la Commission Européenne montrent de plus que les conducteurs de deux-roues motorisés représentent 17,8% des blessures fatales lors d'un accident de la route dans toute l'Union Européenne (Commission européenne, 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.

Il faut noter qu'un simulateur de conduite, au même titre qu'un oscilloscope par exemple, est un outil d'observation et de mesure. Un simulateur de conduite permettra dans tous les cas d'observer des phénomènes et de collecter des données, mais, de la même manière qu'un oscilloscope si l'on utilise des sondes non étalonnées, les observations et les mesures faites grâce à un simulateur de conduite « mal conçu » (ou « mal réalisé ») peuvent être fausses et conduire à des conclusions biaisées. L'équivalent de l'étalonnage d'une sonde d'oscilloscope, pour un simulateur de conduite construit pour étudier des comportements humains, est le paramétrage du simulateur de sorte à obtenir des comportements de conduite les plus proches possibles de la réalité. On peut par exemple vouloir observer les interactions du conducteur avec des systèmes intégrés au véhicule (système multimédia, ...) ou avec d'autres usagers de la route. La contrôlabilité du véhicule virtuel est une condition nécessaire pour que ces interactions soient observées sans biais. Il ne s'agit cependant pas d'une condition suffisante, dans la mesure où tous les éléments de contexte de la conduite doivent eux aussi être simulés avec des niveaux de réalisme « suffisants », mais il s'agit là d'un autre défi qui sort du périmètre de nos travaux de thèse.

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, et d'autre part 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. C'est le cadre des travaux présentés dans ce manuscrit.

Nos travaux sont centrés sur la simulation de conduite moto, mais nous pensons que les résultats de ce travail de thèse et l'approche que nous proposons, qui est centrée sur la contrôlabilité du système, sont généralisables à d'autres types de simulateurs de conduite et très probablement à d'autres systèmes « humain-dans-la-boucle ».

L'instrumentation d'un système est généralement fondée sur la connaissance de son environnement et sur les spécifications des cas d'utilisation de ce système. L'instrumentation d'un simulateur de conduite pose des questions plus complexes : au centre du simulateur se trouve un être humain, le conducteur, qui, par ses actions, initie le déplacement du véhicule virtuel et les mouvements de la plate-forme mobile, et qui est le récepteur des stimuli sensoriels que le simulateur de conduite est capable de produire. Nous allons donc dans un premier temps étudier le fonctionnement de la perception humaine et confronter ces informations à l'étude des restitutions sensorielles proposées par les simulateurs de conduite de moto existants à ce jour. Cette étude fait l'objet des chapitres 1, 2 et 3. Le chapitre 1 introduit le contexte de l'instrumentation d'un simulateur de conduite du point de vue des systèmes sensoriels humains qui sont mobilisés pour accomplir la tâche de conduite d'un véhicule. Le chapitre 2 présente un état de l'art des simulateurs de conduite automobile et de moto, en mettant l'accent principalement sur les méthodes de restitution sensorielle qui sont utilisées dans les simulateurs existants. Enfin, le chapitre 3 décrit les problématiques toujours posées pour la simulation de conduite « humain-dans-la-boucle » et notamment les hypothèses avancées dans des travaux précédents pour expliquer l'occurrence du mal du simulateur. Ce dernier chapitre de contextualisation explique notre point de vue sur le rôle de la contrôlabilité dans les
interactions conducteur/simulateur et son implication pour les stratégies de conception d'un simulateur.

Pour démontrer notre hypothèse et en nous fondant sur l'état de l'art que nous avons présenté, nous allons, dans une première étape, faire évoluer le système de pilotage du guidon d'un simulateur de conduite moto préexistant, présenté dans le chapitre 4. Le rôle du guidon dans la conduite d'une moto est en effet l'une des raisons pour lesquelles la tâche de contrôle de la trajectoire du véhicule est complexe. Ce travail est décrit dans les chapitres 5 et 6.

Dans une deuxième étape, nous allons intégrer notre système de retour d'effort au guidon à notre prototype de simulateur moto, en mettant en place une architecture électronique distribuée en charge du calcul des différents modèles mis en jeu. Nous allons de plus raffiner le modèle de véhicule préexistant et développer un modèle de véhicule simplifié pour préparer un scénario expérimental permettant d'étudier l'impact pour le contrôle du simulateur moto par des conducteurs, de l'adaptation de la complexité du modèle de véhicule à la capacité de l'architecture du simulateur à restituer au conducteur le comportement du véhicule. Ce travail est décrit dans les chapitres 7 et 8.
# 1 CONTEXTE, VERSANT N°1 : LE CONDUCTEUR

Quel que soit le mouvement (volontaire) que notre corps va exécuter, il nous faut, au préalable, avoir pris connaissance de notre environnement (acquérir de l'information). Cette acquisition d'information est rendue possible par une multitude de récepteurs sensoriels qui sont disséminés dans tout le corps et qui traduisent l'énergie de l'environnement et/ou du corps en signaux sensoriels que le système nerveux central peut traiter et interpréter.

Mais les récepteurs ne sont pas les seuls éléments pris en compte pour la perception de notre environnement, l'anticipation sur le comportement de ce dernier et sur l'effet de nos actions est nécessaire pour garantir une prédicibilité et donc un contrôle de l'état futur. L'objectif de cette section est de comprendre le fonctionnement neurophysiologique des principaux systèmes sensoriels impliqués dans la sensorimotricité humaine, qui s'appuie abondamment sur des modèles internes, dont nous détaillerons le rôle. Nous introduirons ensuite la notion de modèle interne qui permet d'anticiper et donc de contrôler de manière « fine », mais crée aussi des « attentes ».

Comprendre le fonctionnement des systèmes sensoriels humains est essentiel dans le cadre de nos travaux qui portent sur la conception d'un simulateur de conduite moto. En effet, au centre du simulateur se trouve un être humain, le conducteur, qui initie les mouvements et qui est le récepteur des stimuli sensoriels que le simulateur de conduite est capable de reproduire ; étudier le fonctionnement de la perception humaine va donc nous permettre de mieux comprendre les interactions entre le conducteur et le « système simulateur » et d'améliorer les modalités des ces interactions.

Nos cinq sens – la vue, l’ouïe, l’odorat, le goût et le toucher – (Figure 1.1) nous permettent de percevoir notre environnement. Dans le cadre de nos travaux, nous nous intéresserons à deux de ces cinq sens qui sont particulièrement pertinents pour l’activité de conduite, à savoir la vue et le toucher. Nous aborderons également un autre système sensoriel situé dans l’oreille interne, mais qui n’est pas le système auditif : le système vestibulaire qui est impliqué dans la gestion de l’équilibre. Aux cinq sens universellement connus s’ajoute un sens moins connu mais primordial dans le cadre de la sensorimotricité humaine sur lequel nous reviendrons également : la proprioception.
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

**Figure 1.1** Les 5 sens d'après Aristote, représenté par les organes sensoriels : oreille (l'ouïe), œil (la vision), langue (le goût), nez (l'odorat) et peau (le toucher)
(Source : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Five_senses.jpg)

Les différents sens prennent naissance grâce à des cellules spécialisées appelées récepteurs sensoriels. Le processus complet de la perception humaine est représenté schématiquement en Figure 1.2.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

**Figure 1.2** Représentation schématique du principe de la perception humaine : détection d'un stimulus physique, transduction, traitement et génération d'une action résultante
(Source : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:SensoryProcessing.png)

Il existe en tout cinq types de récepteurs sensoriels qui répondent chacun à des formes d'énergie spécifiques. Le rôle d'un récepteur sensoriel est en fait de traduire, de convertir l'énergie d'un stimulus particulier en message nerveux (signal électrique à destination du système nerveux central pour intégration et interprétation). Le Tableau 1.1 récapitule les récepteurs sensoriels mobilisés par les systèmes sensoriels humains et les stimuli qu'ils permettent de détecter.
<table><caption>Tableau 1.1 Synthèse des systèmes sensoriels humains et des stimuli auxquels ils sont sensibles</caption><thead><tr><td>Sens</td><td>Stimuli détectés</td><td>Organe sensoriel</td><td>Récepteurs</td></tr></thead><tbody><tr><td>Vue</td><td>Lumière</td><td>Œil</td><td>Photorécepteurs (rétine)</td></tr><tr><td>Ouïe</td><td>Son</td><td>Oreille</td><td>Mécanorécepteurs (cochlée)</td></tr><tr><td>Odorat</td><td>Chimiques</td><td>Nez</td><td>Chimiorécepteurs (bulbe olfactif)</td></tr><tr><td>Goût</td><td>Chimiques</td><td>Langue</td><td>Chimiorécepteurs (papilles gustatives)</td></tr><tr><td>Toucher</td><td>Mécaniques (pression, tension)</td><td>Peau</td><td>Mécanorécepteurs (épiderme, derme et hypoderme)</td></tr><tr><td>Proprioception</td><td>Mécaniques (vibrations, étirement, tension, variation de position, accélération linéaire et angulaire)</td><td>Muscles, articulations, système vestibulaire</td><td>Mécanorécepteurs</td></tr></tbody></table>

Les systèmes sensoriels ont deux fonctions possibles :

* fonction exocentrée, quand ils véhiculent des informations provenant de l'environnement, du monde extérieur (par exemple la vision et l'audition ont une fonction exocentrée) ;

* fonction égocentrée, quand ils véhiculent des informations concernant notre propre corps (par exemple la position de nos membres dans l'espace). Le système proprioceptif a une fonction égocentrée : la perception générale de la position et des mouvements de chaque partie de notre corps.

## 1.1 LA VISION

### 1.1.1 D'un point de vue neurophysiologique

Le système sensoriel visuel joue un rôle primordial dans la sensorimotricité. Il permet, par un rapide coup d'œil à notre environnement de connaître de nombreux paramètres de notre environnement tels que la position, la taille, la forme, la couleur, la texture des objets ainsi que leur déplacement, leur vitesse et leur direction.
Le système visuel possède des récepteurs sensoriels qui sont capables d'opérer une transduction de l'énergie lumineuse.

La lumière est une onde électromagnétique dont le spectre est restreint : sur l'ensemble des rayonnements électromagnétiques présents dans la nature (allant des rayons gamma aux ondes radio), les photorécepteurs de la rétine sont sensibles uniquement à une fraction de ces longueurs d'onde, entre 400 et 700 nm. C'est le spectre visible (Figure 1.3).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1.3 Situation du spectre visible dans le spectre électromagnétique
(Source: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:EM_spectrumrevised_fr.png)</figcaption></figure>

L'œil (Figure 1.4) est constitué de nombreux éléments, organisés en trois couches : de l'extérieur vers l'intérieur de l'œil, la sclérotique, l'uvée et la rétine. La rétine, la couche la plus profonde de l'œil qui s'étend sur sa partie postérieure, est celle qui contient les photorécepteurs. La lumière traverse la cornée, l'humeur aqueuse, la pupille, le cristallin et l'humeur vitrée avant d'atteindre la rétine.

En plus de permettre la transmission de la lumière jusqu'aux photorécepteurs de la rétine, l'œil a pour fonction d'obtenir une image focalisée sur la rétine (notamment sur la zone ultra-centrale appelée fovea). Cette focalisation s'opère grâce à la cornée qui est responsable de la réfraction de la lumière vers le cristallin dont la courbure peut être modifiée par l'action des muscles ciliaires en fonction de la distance des objets que l'on regarde, rendant l'accommodation possible.

La quantité de lumière qui rentre dans l'œil est quant à elle contrôlée par l'iris qui se contracte ou se relâche pour moduler la taille de la pupille.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 1.4 Schéma en coupe d'un œil humain
(Source: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Schematic_diagram_of_the_human_eye_fr.svg)</figcaption></figure>

On retrouve sur la rétine deux types de récepteurs photosensibles (Figure 1.5) qui détectent les signaux lumineux pour opérer la phototransduction :

1. Les bâtonnets, au nombre d'environ 120 millions par œil, qui présentent une résolution spatiale faible, sont très sensibles à la lumière et sont principalement situés à la périphérie de la rétine ;

2. Les cônes, au nombre d'environ 5 millions par œil (soit 25 fois moins que de bâtonnets), qui présentent une résolution spatiale très élevée, sont peu sensibles à la lumière et sont présents principalement au niveau de la zone centrale appelée macula.

La distribution des photorécepteurs est très différente en fonction des zones de la rétine. Les cônes sont absents en périphérique de la rétine, très présents au niveau de la macula et exclusifs au niveau de la fovéa. Pour ce qui est des bâtonnets, c'est l'inverse. La fovéa, qui contient exclusivement des cônes, est donc la région visuelle où l'acuité visuelle est la plus élevée (à 6° de l'axe du regard, l'acuité visuelle est réduite de 75%). Cette répartition de l'acuité visuelle explique pourquoi nous réalisons des mouvements incessants de la tête et des yeux : pour que l'image des objets d'intérêt soit projetée sur la fovéa. Au contraire, la vision périphérique est prise en charge par
les bâtonnets dans les zones périphériques de la rétine. Même si l'acuité visuelle de la vision périphérique est faible, nous l'utilisons pour détecter et estimer les caractéristiques des mouvements autour de nous. La vision périphérique a également pour rôle de nous renseigner sur les mouvements de notre corps dans l'environnement, c'est-à-dire le mouvement propre (Berthoz et al., 1975; Previc, 1992).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 1.5 Les récepteurs sensoriels impliqués dans la vision : (a) un bâtonnet ; (b) un cône
(Source : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rod_Cell.svg et
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Cone_s.svg)</figcaption></figure>

1.1.2 Pour la conduite

Pendant que nous nous déplaçons, la perception visuelle de notre environnement s'appuie sur le flux et les perturbations des images perçues plutôt que sur la forme des objets qui sont dans l'environnement (Gibson, 1950, 1979). En effet, lorsque nous nous déplaçons, notre champ de vision se déplace en sens opposé. C'est de cette manière que Gibson a défini le flux optique : le flux optique est le mouvement apparent des objets, surfaces et contours de la scène visuelle, causé par le mouvement relatif entre l'observateur (l'œil) et la scène (Burton & Radford, 1978; Warren & Strelow, 1985). Le flux optique peut être représenté par un champ de vecteurs où chaque vecteur représente la direction et la vitesse du mouvement d'un point dans la scène visuelle.

La perception visuelle est souvent considérée comme perception prépondérante dans la conduite automobile et en particulier dans la tâche de guidage du véhicule (Summala, 1988).

Les informations visuelles donnent au conducteur une information qualitative et quantitative sur les objets de son environnement et en particulier sur son véhicule, ainsi
qu'une estimation de leur état (position, vitesse, accélération). En approchant d'un
obstacle, le conducteur perçoit le délai avant le contact (Time-To-Collision, abrégé TTC)
(Hayward, 1972) grâce au flux optique. En particulier, le taux de dilatation de l'image dudit
obstacle sur la rétine est directement utilisé pour le déclenchement et la variation du
freinage (Lee, 1976). En outre, l'estimation du TTC peut tenir compte de la vitesse
d'approche (McLeod & Ross, 1983) dans le cas d'une situation de conduite réelle ou le
niveau de détails de l'environnement (Cavallo et al., 1997) ou la vision stéréoscopique
(Cavallo & Laurent, 1988) dans le cas d'une situation de conduite simulée. Lors de la prise
de virage, le conducteur utilise un autre indice, le time-to-line-crossing, soit le TTC avec le
marquage latéral ou central de la voie (Godthelp, 1986). Land et Lee ont montré que, dans
une telle situation, le regard du conducteur est concentré autour d'un point appelé le
point tangent (Land & Lee, 1994), dont l'intérêt pour la stabilité du contrôle latéral du
véhicule en prise de virage a été confirmé expérimentalement par Mars (Mars, 2008).
Enfin, Wilson et ses collègues ont montré une corrélation entre les mouvements des yeux
et les mouvements du volant (Wilson et al., 2007).

1.2 LE SYSTEME VESTIBULAIRE

1.2.1 D'un point de vue neurophysiologique

Le système vestibulaire se trouve dans l'oreille interne, au niveau du labyrinthe
vestibulaire ou vestibule. Le système vestibulaire joue un rôle essentiel dans la perception
des déplacements du corps, de la position de la tête et l'orientation spatiale de la tête par
rapport à la gravité (proprioception vestibulaire). Il a aussi des fonctions motrices
importantes, notamment pour la stabilisation du regard, de la tête et de la posture (qui
sont des mécanismes réflexes). Le réflexe vestibulo-oculaire est le réflexe qui induit des
mouvements oculaires contrebalançant les mouvements de la tête pour garder le regard
fixé sur un point particulier.

Le labyrinthe vestibulaire (Figure 1.6) est un ensemble de canaux interconnectés qui
utilisent des mécanorécepteurs appelés cellules ciliées pour opérer la transduction des
déplacements du corps et de la tête en influx nerveux. Il y a en tout trois canaux semi-
circulaires : un dans le plan horizontal, un dans le plan antérieur et un dans le plan
postérieur. A la base de ces trois canaux, on retrouve deux organes otolithiques, l'utricule
et le saccule.

Les organes otolithiques sont spécialisés dans la réponse aux accélérations linéaires de la
tête ainsi qu'à la position statique par rapport à l'axe de la pesanteur. Ils détectent les
déplacements et accélérations linéaires induits par les mouvements de translation ou
d'inclinaison de la tête (Shepard & Telian, 1992). Les canaux semi-circulaires sont eux impliqués dans la détection des accélérations angulaires qui accompagnent les rotations de la tête.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 1.6 Schéma de l'oreille interne : 1 Cochlée ; 2 Saccule ; 3 Utricule ; 4 Ampoule du canal postérieur ; 5 Ampoule du canal externe ; 6 Ampoule du canal supérieur ; 7 Canal endolymphatique</figcaption></figure>

(Source : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Oreille_Interne.png)

Les cellules ciliées se trouvent dans les organes otolithiques et dans les ampoules situées à la base des canaux semi-circulaires. Ce sont des mécanorécepteurs sensibles aux mouvements de la tête. Les cellules ciliées ondulent, se courbent, se penchent sous l'action des accélérations et des variations de position de la tête.

Le système vestibulaire a une limite très importante : il ne fait pas la différence entre immobilité et déplacement à vitesse constante (il détecte seulement les accélérations). Dans ces circonstances, il a besoin d'être complété par la vision périphérique pour indiquer si oui ou non nous sommes en mouvement.

### 1.2.2 Pour la conduite

Le système vestibulaire agit comme une centrale inertielle ou encore un accéléromètre tridimensionnel, et son rôle dans la conduite est de permettre la perception des accélérations du véhicule (selon les différents degrés de liberté de celui-ci). Des travaux ont montré que les personnes souffrant de troubles de l'oreille interne ou dont le système
vestibulaire est perturbé (temporairement) ont beaucoup de difficultés à conduire, que ce soit dans une situation de conduite réelle ou simulée, et ce à la fois d'un point de vue de leur ressenti (désorientation, nausée) et d'un point de vue objectif (contrôle de la direction de leur véhicule) (Clarke et al., 1996; Page & Gresty, 1985).

## 1.3 LE SENS HAPTIQUE

La perception haptique regroupe la perception tactile (qui passe par le sens du toucher) et la proprioception (qui passe par le système sensoriel proprioceptif) (Fuchs et al., 2006).

### 1.3.1 Le toucher

Le système tactile est un sous-système du système somesthésique qui prend en charge la sensibilité somatique (c'est-à-dire la sensibilité « du corps ») et possède de nombreux récepteurs disséminés dans l'ensemble du corps, à la fois dans la peau, les muscles, les tendons et les structures articulaires.

Les sensations de toucher, de pression et de vibration impliquent des mécanorécepteurs tactiles, c'est-à-dire sensibles aux stimuli mécaniques (les mécanorécepteurs sont déformés par ces stimuli) que l'on retrouve dans la peau. Les mécanorécepteurs tactiles ont des fonctions sensorielles primordiales : ils nous permettent d'identifier les caractéristiques des objets que nous manipulons (telles que leur forme, leur texture et leur taille).

Les différents types de mécanorécepteurs (Figure 1.7) que l'on retrouve dans la peau sont les suivants (Halata & Baumann, 2008; Hale & Stanney, 2004) :

1. les disques de Merkel, que l'on retrouve au niveau de l'épiderme, soit la partie la plus superficielle de la peau. Ils sont sensibles aux très légères pressions (pour la discrimination des textures) et représentent 25% des récepteurs de la main ;

2. les corpuscules de Meissner, dans la couche supérieure du derme, qui sont sensibles au toucher léger (par exemple frottement des doigts) et représentent 40% des récepteurs de la main ;

3. les corpuscules de Pacini, localisés dans la partie profonde de la peau – l'hypoderme, sensible au toucher profond (par exemple pressions profondes, vibrations) et représentent 10 à 15% des récepteurs de la main ;

4. les corpuscules de Ruffini, également situés dans l'hypoderme et cette fois sensibles aux étirements de la peau par les mouvements des doigts et de la main.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 1.7 Localisation des mécanorécepteurs sur une vue en coupe de la peau (Halata & Baumann, 2008)</figcaption></figure>

Les caractéristiques de ces mécanorécepteurs sont synthétisées par le Tableau 1.2.

<table><caption>Tableau 1.2 Synthèse des mécanorécepteurs tactiles</caption><thead><tr><td>Récepteur</td><td>Stimuli détectés</td><td>Durée de perception</td><td>Fréquences perçues</td></tr></thead><tbody><tr><td>Disque de Merkel</td><td>Pression lente, légère, petits détails</td><td>Égale à celle du stimulus</td><td>0.3 à 3 Hz</td></tr><tr><td>Corpuscule de Meissner</td><td>Pression rapide, tremblement, frottement</td><td>Transitoire</td><td>3 à 40 Hz</td></tr><tr><td>Corpuscule de Pacini</td><td>Vibration rapide</td><td>Transitoire</td><td>10 à 500 Hz</td></tr><tr><td>Corpuscule de Ruffini</td><td>Étirement</td><td>Égale à celle du stimulus</td><td>15 à 400 Hz</td></tr></tbody></table>

### 1.3.2 La proprioception

Les positions de nos membres sont détectées par des mécanorécepteurs que l'on retrouve au sein même de nos membres (muscles et tendons) et de nos articulations, les mécanorécepteurs proprioceptifs (ou propriocepteurs).
Le système musculo-articulaire a une activité perceptive à part entière grâce à trois types de mécanorécepteurs (Reymond, 2000) :

1. les fuseaux neuromusculaires, au sein des muscles et qui renseignent sur la longueur et les variations de longueur des muscles ;

2. les organes tendineux de Golgi, dans les tendons et sensibles aux variations de tension musculaire ;

3. et les récepteurs articulaires, entre les os d'une articulation et sensibles aux mouvements articulaires (flexion, extension, rotation).

Berthoz défend dans ses travaux (Le sens du mouvement) la proprioception comme étant le sixième sens humain (Berthoz, 1997). La proprioception est la perception du corps et des membres, de leur position et de leur mouvement sans l'aide de la vision. La proprioception se divise en deux modalités : statique, qui renseigne sur la position des membres les uns par rapport aux autres, et dynamique, qui renseigne sur les déplacements des membres dans l'espace.

Le sens proprioceptif implique par complémentarité de nombreux récepteurs sensoriels, dont les propriocepteurs mentionnés plus haut. Le labyrinthe vestibulaire et les mécanorécepteurs cutanés sont également impliqués dans la proprioception.

Le sens proprioceptif renvoie à plusieurs sous-catégories de sens :

1. le sens de la position ;

2. le sens du mouvement, pour lequel le poids accordé aux différents récepteurs mobilisés varie en fonction des articulations et du contexte du mouvement ;

3. le sens de l'équilibre lors de mouvements volontaires et en réponse à des perturbations non anticipées ;

4. le sens de la tension ou sens de la force ;

5. le sens de l'effort.

### 1.3.3 Pour la conduite

Les situations de conduite regorgent de stimuli haptiques à traiter et interpréter. Parmi ceux-ci, de nombreux sont issus de l'interaction avec le véhicule : le volant et les pédales, pour la conduite automobile, le guidon, les pédales, l'accélérateur, les poignées de frein et d'embrayage, pour la conduite de moto. Un conducteur de moto qui actionne l'accélérateur reçoit des informations tactiles sur le contact avec la poignée et des informations proprioceptives sur le mouvement de sa main et son poignet.
Un conducteur de voiture peut s'appuyer au niveau de son volant sur un retour d'effort résultant de la force de contact pneus/route et de la cinématique du système de direction (Mohellebi et al., 2009) pour déduire des informations sur la dynamique de son véhicule, par exemple pour estimer son accélération latérale (Essma, 2000). L'effort qu'il ressent en retour est, à vitesse et adhérence données, proportionnel à l'angle volant (Toffin et al., 2003, 2007). Un conducteur de moto peut également déduire un grand nombre d'informations des stimuli haptiques au niveau du guidon de son véhicule. La dynamique d'une moto est d'ailleurs plus complexe que celle d'une voiture et la tâche de guidage du véhicule très différente. De ce fait, une situation de conduite moto est encore plus riche en stimuli haptiques (qu'ils soient tactiles ou proprioceptifs) qu'une situation de conduite de voiture. Cela se conçoit bien : le conducteur est en contact direct avec sa moto et son mouvement propre est lié de manière plus étroite aux mouvements de sa moto (avec des degrés de liberté différents, notamment des rotations).

Pour les simulateurs de conduite automobile, des travaux ont montré la pertinence d'intégrer un retour d'effort au niveau du volant. Liu et Chang qui ont par exemple mis en évidence une variabilité de l'angle de volant (en conséquence de l'action du conducteur) moindre en présence d'un retour d'effort, notamment pour le suivi d'une trajectoire en ligne droite (Liu & Chang, 1995). Concernant les simulateurs de conduite de moto, nous reviendrons à la question du retour haptique au niveau du guidon dans la suite.

## 1.4 L'INTEGRATION MULTISENSORIELLE

Tous les sens fonctionnent simultanément. À la notion d'intégration multisensorielle, on peut rattacher quatre concepts distincts qui dépendent du contexte moteur dans lequel on se trouve :

1. la redondance sensorielle, quand deux sens différents donnent la même information, ce qui permet le maintien d'une perception fonctionnelle même si l'un des deux sens est lésé ;

2. la complémentarité sensorielle, quand plusieurs sens interviennent simultanément pour permettre d'apprécier la situation perceptive dans sa globalité, dans le cas où un sens isolé ne suffit pas. La complémentarité sensorielle est utile par exemple pour la marche ;

3. le conflit sensoriel. Généralement, les informations sensorielles sont complémentaires et redondantes mais parfois, elles sont conflictuelles : un canal sensoriel communique une information, alors qu'un autre communique une information contradictoire (par exemple un conflit sensoriel visuo-vestibulaire) ;
4. et la pondération sensorielle : le poids associé à chaque modalité sensorielle dépend du contexte dans lequel on se trouve. Autrement dit, en fonction du contexte, on utilise davantage les informations d'un canal sensoriel plutôt qu'un autre ; on fait davantage confiance à un système plutôt qu'un autre.

L'intégration multisensorielle dépend bien sûr de chaque individu.

La conduite d'un véhicule automobile mobilise, pour le conducteur, plusieurs retours sensoriels : visuel, vestibulaire, haptique et auditif. En effet, ces retours informationnels indiquent au conducteur l'état (position, vitesse, accélération) actuel de son véhicule, dont la connaissance est indispensable pour guider ledit véhicule vers un état désiré. C'est l'intégration multisensorielle des informations fournies par les différents sens du corps humain qui donne conscience au conducteur du mouvement de son corps par rapport à lui-même et par rapport à son environnement.

## 1.5 LE MODELE INTERNE

L'apprentissage moteur, qui se fait de manière permanente au fil de la vie d'un être humain, passe par la pratique. L'expérience passée et la répétition de tâches de contrôle moteur permettent l'amélioration de la précision des mouvements volontaires, qu'ils soient simples ou complexes (saisir un objet, marcher, conduire un véhicule...). La capacité à réagir et à anticiper se construit au fur et à mesure de l'expérience de vie (Adams, 1971). Cet apprentissage se fait par phases :

1. phase cognitive : « Qu'est-ce qu'il faut faire ? ». C'est la phase dans laquelle se situe un apprenant novice. Une activité cognitive considérable est nécessaire pour que l'apprenant puisse déterminer les stratégies appropriées pour refléter adéquatement le but recherché. Les bonnes stratégies sont retenues et les stratégies inefficaces sont écartées. La performance est grandement améliorée en peu de temps ;

2. phase associative : l'apprenant a déterminé la manière la plus efficace d'effectuer la tâche et commence à apporter des ajustements subtils à sa performance. Les améliorations sont plus graduelles et les mouvements deviennent plus cohérents ;

3. phase autonome : au bout de plusieurs mois, voire d'années selon la tâche et l'apprenant, l'exécutant peut désormais accomplir "automatiquement" la tâche sans avoir à prêter attention à son exécution (Schmidt & Lee, 2011).

L'apprentissage moteur construit le modèle interne (principe issu de la théorie du contrôle : (Francis & Wonham, 1976)).
Une autre façon d'aborder le modèle interne est que, pour organiser un mouvement et contrôler les nombreux de liberté impliqués dans l'action, le cerveau a besoin de calculer et de sélectionner une commande motrice (une entrée) pour obtenir un retour sensoriel désiré (une sortie) (Schmidt & Lee, 2011; Wolpert & Kawato, 1998). Cette sélection dépend de nombreuses variables internes et externes, telles que l'état actuel du ou des membres, l'orientation du corps et les propriétés des éléments de l'environnement avec lesquels le corps va interagir. Étant donné le grand nombre de combinaisons possibles de ces variables, le système de contrôle moteur doit être capable de fournir une commande appropriée pour tout contexte donné. Un tel processus implique nécessairement une approche modulaire, avec plusieurs contrôleurs adaptés chacun à un ou un petit ensemble de contextes. Sur la base d'une estimation du contexte actuel, un contrôleur est choisi pour générer la commande motrice appropriée pour une situation donnée.

Ce système modulaire peut être utilisé pour décrire à la fois le contrôle moteur et l'apprentissage moteur et nécessite des modèles internes adaptables, directs et inverses. Les modèles directs décrivent la relation directe ou causale entre les entrées du système, en prédisant le retour sensoriel qui se produira : si telle commande motrice est sélectionnée et envoyée au système moteur alors tel retour sensoriel sera perçu en retour. Les modèles inverses font ... l'inverse : dans ce contexte, pour arriver à tel retour sensoriel, il faut envoyer telle commande motrice au système moteur. Au cours de l'apprentissage moteur, les modèles direct et inverse sont appariés et étroitement couplés.

C'est la théorie du modèle interne, soutenue notamment par Berthoz (Berthoz, 1997, 2009), et qui fait l'objet des travaux de nombreux chercheurs aujourd'hui (Kawato, 1999; McNamee & Wolpert, 2019; Pierella et al., 2019; Shadmehr & Mussa-Ivaldi, 1994; Todorov & Jordan, 2002; Wolpert et al., 1995, 2011). Pour percevoir, et pour agir, le cerveau simule en permanence le corps et le monde dans un grand nombre de scénarios parallèles. Dans ses travaux, Berthoz défend notamment l'idée que « la perception est action simulée » (Berthoz, 1997, p. 15) : le modèle interne est responsable à 80% de la perception. Pour le reste, les retours sensoriels donnent l'information sur la position initiale, un retour d'erreur pendant le mouvement, et l'erreur statique à la fin du mouvement, qui indique le succès de l'entreprise et sert notamment à régler le modèle interne.

Du fait de l'existence du modèle interne, l'être humain anticipe l'évolution de son contexte et s'attend à percevoir des stimuli. Si les stimuli reçus sont incohérents avec ses attentes, l'individu est perturbé.
## 1.6 CONCLUSION PARTIELLE

Comprendre le fonctionnement des systèmes sensoriels humains est essentiel dans le cadre de nos travaux qui portent sur la conception d'un simulateur de conduite moto. En effet, au centre du simulateur se trouve un être humain, le conducteur, qui, par ses actions, initie le déplacement du véhicule virtuel et les mouvements de la plate-forme mobile, et qui est le récepteur des stimuli sensoriels que le simulateur de conduite est capable de produire. Dans ce chapitre, nous avons donc présenté le fonctionnement de la perception humaine, et en particulier des systèmes sensoriels humains qui sont mobilisés lors une tâche de conduite : la vision, le système vestibulaire et le sens haptique. Nous avons également abordé des processus centraux pour la perception : d'une part, l'intégration multisensorielle qui permet à partir des différents retours sensoriels d'avoir une interprétation unique de l'environnement et du corps, et, d'autre part, le modèle interne qui permet d'organiser un mouvement, de contrôler les nombreux de liberté impliqués dans l'action, et d'anticiper les évolutions. Il s'agit d'un contexte à comprendre impérativement pour instrumenter un simulateur de conduite, qui a pour but d'étudier le comportement de l'humain dans la boucle (le conducteur).

Dans la section suivante, nous présentons un état de l'art des simulateurs de conduite existants, en nous concentrant principalement sur les systèmes de restitution sensorielle mis en place. On sait aujourd'hui que la simulation de conduite de véhicules terrestres est plus difficile à mettre en œuvre sans rendre malade les conducteurs que la simulation de vol par exemple. D'une part, les véhicules terrestres sont en contact avec le sol et ce contact produit des accélérations longitudinales et latérales, qui sont difficiles voire impossibles à reproduire en simulation. D'autre part, la proximité avec le sol implique un défilement visuel important, ce qui n'est par exemple pas le cas pour l'aviation. En ce qui concerne la simulation de vol, le cas le plus proche d'un point de vue visuel est l'hélicoptère, qui vole à basse altitude (par rapport à un avion), et pour lequel l'occurrence du « mal du simulateur » pour les participants est fréquente.
# 2 CONTEXTE, VERSANT N°2 : LES SIMULATEURS DE CONDUITE

## 2.1 CONSIDERATIONS GENERALES SUR LA SIMULATION « HUMAIN-DANS-LA-BOUCLE »

Les simulateurs avec un être humain dans la boucle sont apparus durant l'ère de l'aviation (à la période de la Première Guerre Mondiale) pour la formation des pilotes. Le simulateur de vol « Tonneau Antoinette », en photo en Figure 2.1, en est un exemple notable. Il était utilisé pour l'entraînement au sol des pilotes de l'Armée de l'air française. Dans ce premier simulateur de vol, les pilotes en formation étaient assis dans un demi-tonneau monté sur un joint universel, avec des commandes de vol, des poulies et des ailes tronquées. Les pilotes débutants pratiquaient les manœuvres de base et les instructeurs déplaçaient le simulateur de vol en fonction de ce qu'ils avaient appris grâce à leur expérience sur le terrain. Il est clair que dans cet exemple, il n'était pas nécessaire de modéliser la physique exacte, mais que les pilotes en formation rencontrent les tendances comportementales les plus importantes. Les instructeurs étaient des pilotes expérimentés et pouvaient donc reproduire ces tendances. La mise en œuvre de modèles de vol grâce à des calculateurs est arrivée plus tard.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 2.1 Entraînement au sol des pilotes de l'Armée de l'air française grâce au simulateur de vol « Tonneau Antoinette » (1910)</figcaption></figure>

À notre époque, la simulation « humain-dans-la-boucle » joue un rôle de plus en plus important dans divers domaines d'application. Pour prendre des exemples plus ou moins
éloignés de nos domaines d'expertise, la psychothérapie moderne permet aux patients atteints de troubles phobiques d'entrer en contact avec les situations ou objets qu'ils redoutent dans un environnement contrôlé et sûr (Eichenberg, 2007; Krijn et al., 2004; Mühlberger & Pauli, 2011) et les médecins d'aujourd'hui et s'entraînent à des techniques chirurgicales complexes en utilisant des environnements virtuels (Kusumoto et al., 2006; Lin et al., 2014).

Des progrès comparables et tout aussi remarquables dans l'utilisation des simulateurs ont été observés dans le domaine des transports au cours des trois dernières décennies. La simulation de conduite terrestre est un domaine dans lequel on trouve des simulateurs avec un être humain dans la boucle. L'objectif, dans ce cas, est de donner à un conducteur l'illusion de conduire un véhicule terrestre (par exemple une voiture, une moto, ou un poids lourd). La simulation de conduite est principalement utilisée dans les trois domaines suivants, avec des objectifs et des moyens différents :

1. la recherche et le développement dans l'industrie automobile ;

2. les études et les recherches sur les comportements de conduite ;

3. et la formation ou le réentraînement.

Les simulateurs de conduite se composent des deux parties suivantes : (1) le véhicule simulé ; et (2) l'environnement de simulation, c'est-à-dire le réseau routier et les différents acteurs de la situation. Le conducteur dans la boucle opère le véhicule virtuel composé d'une cabine de véhicule et d'un modèle de véhicule. Le terme « simulateur de conduite » couvre des configurations assez hétérogènes, avec des degrés de complexité respectifs de la cabine et du modèle de véhicule pouvant varier. Il existe des simulateurs de conduite dans des versions très simples – utilisant par exemple une manette de jeu en forme de volant et un écran d'ordinateur, mais aussi dans des versions beaucoup plus complexes et parfois extrêmement coûteuses, comprenant comme cabine un véhicule entièrement équipé monté sur une plate-forme mobile.

Une première catégorie de simulateurs de conduite (de moto) regroupe les simulateurs conçus principalement pour la formation des conducteurs, comme les simulateurs EF Scoot et EF Bike d'ECA Faros ou encore le simulateur Riding Trainer d'Honda (en photos Figure 2.2). Ces simulateurs de conduite utilisent en général des interfaces réalistes pour capturer l'action du conducteur, comme un guidon entièrement fonctionnel, mais implémentent un nombre très limité d'interfaces. Ils implémentent la plupart du temps des modèles de moto très simples et permettent seulement d'explorer un nombre restreint de scénarios prédéfinis.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 2.2 (a) Simulateur EF Bike d'ECA Faros ; (b) simulateur Riding Trainer d'Honda
(Sources : https://www.ecagroup.com/en/solutions/ef-bike-motorcycle-simulator et Honda Motor Co)</figcaption></figure>

Nous nous intéressons en particulier au cas des simulateurs de conduite qui incluent une cabine physique (tout ou partie d'un véhicule réel). On comprend bien que dans ce cas la cabine du véhicule peut être fixe ou mobile, avec différents mouvements possibles et un nombre variable de capteurs et d'actionneurs. Un simulateur avec une cabine de véhicule montée sur une plate-forme mobile est appelé simulateur dynamique.

## 2.2 LES SIMULATEURS DE CONDUITE AUTOMOBILE

Pour parvenir à créer une illusion de l'expérience de conduite, différents systèmes sont combinés. Le diagramme de la Figure 2.3 montre non seulement l'interdépendance entre chaque sous-système, mais aussi comment le conducteur et le modèle du véhicule sont au centre du processus.

Les concepteurs de simulateur de conduite automobile concentrent souvent soit sur le modèle de véhicule, soit sur la partie fléchée en vert, à savoir la restitution de mouvement, comme en témoigne l'étude des évolutions des simulateurs de conduite. L'idée centrale pour la restitution sensorielle dans un simulateur de conduite est que l'exploitation de la redondance et de la complémentarité sensorielles permet de donner l'illusion au conducteur d'être soumis à une situation de conduite pourtant inexistante (Kemeny, 2000; Reymond et al., 1999; Reymond & Kemeny, 2000; Siegler et al., 2001).
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 2.3 Diagramme de principe d'un simulateur de conduite (Bruck et al., 2021)</figcaption></figure>

Dans les années 1960, à l'époque de l'apparition des premiers simulateurs de conduite automobile, les possibilités pour la restitution visuelle étaient assez limitées et les simulateurs étaient donc, de fait, équipés, en face du conducteur dans la cabine, d'écrans qui affichaient une scène visuelle qui serait considérée « pauvre » aujourd'hui : une scène préexistante déroulante à vitesse variable en fonction des actions du conducteur (Denton, 1966). Le contrôle latéral de la direction n'était pas possible. Ces aspects de restitution visuelle et d'interactivité ont pu évoluer à partir des années 1980 avec l'évolution de l'informatique – avec les calculs temps réel - et des graphiques - avec la génération d'images de synthèse.

En parallèle, la restitution de mouvement est ensuite devenue un sujet à part entière. Les simulateurs de conduite automobile dynamiques sont devenus de plus en plus présents, en s'inspirant des évolutions dans la simulation de vol, qui comme nous l'avons mentionné est plus ancienne et en récupérant les plateformes mobiles développées pour (hydrauliques, puis électromécaniques). Dans un premier temps, les simulateurs dynamiques ont permis d'étudier le confort et la tenue de route des véhicules (Kohr, 1961), par exemple avec le simulateur de General Motors simulait les mouvements de la cabine sans retour visuel (voir Figure 2.4).
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 2.4 Simulateur de tenue de route et de confort General Motors (Kohr, 1961)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 2.5 Simulateur Daimler-Benz (Drosdol & Panik, 1985; Käding & Hoffmeyer, 1995)</figcaption></figure>

Les possibilités offertes par la restitution visuelle et la restitution de mouvement ont ensuite été associées, avec pour objectif de créer des simulateurs de plus en plus « immersifs » (objectif qui est toujours principal aujourd'hui), notamment sous l'impulsion du constructeur automobile Daimler-Benz (Drosdol & Panik, 1985). Daimler-Benz a présenté un simulateur très ambitieux en 1985 (voir Figure 2.5), qui a ensuite servi pour de nombreuses expérimentations (Grezlikowski & Schill, 2000). Ce simulateur était composé d'un écran circulaire avec six projecteurs, monté sur une plateforme mobile à 6 degrés de liberté (3 translations et 3 rotations), elle-même montée sur un chariot mobile suivant l'axe latéral, lequel servait à restituer les accélérations latérales pour des manœuvres de changement de voie (Drosdol et al., 1986; Drosdol & Panik, 1985). C'est
sur ce modèle que sont construits les simulateurs « de pointe » des années 2020 de BMW et Renault (voir Figure 2.8).

D'autres constructeurs ont suivi la marche montrée par Daimler-Benz à partir des années 1990, par exemple Ford, Chrysler et Renault (voir l'état de l'art de Weir et Clark dans la deuxième moitié des années 1990 (Weir & Clark, 1995)). En parallèle, les simulateurs de conduite étaient aussi déjà un intérêt pour la recherche publique, notamment pour des études sur le comportement de conduite. Des exemples sont les simulateurs du centre VTI en Suède, à l'Institut national de recherche sur les routes et les transports, dont le premier exemple date de 1984 (Nordmark et al., 1984). Ce simulateur, représenté en Figure 2.6, consistait en une cabine reproduisant l'avant d'un véhicule, montée sur une plate-forme à deux axes de rotation (roulis et tangage), avec une grande amplitude angulaire de ±22°. L'ensemble était positionné sur des rails de 6m suivant l'axe latéral. Il implémentait un écran hémicylindrique avec un champ de vision de 120°.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 2.6 Simulateur VTI (Nordmark et al., 1984)</figcaption></figure>

Aux Etats-Unis, on peut prendre l'exemple du NADS (voir Figure 2.7) qui a été mis en service en 2001 (longtemps le plus grand simulateur au monde, mais aujourd'hui égalé ou surpassé). Le NADS a 9 degrés de liberté (une plate-forme 6 axes et deux chariots), sur
de grandes amplitudes de mouvement (Garrott, 1994). Un véhicule entier peut être placé
à l'intérieur. La scène visuelle est projetée à 360° dans le dôme.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 2.7 Simulateurs plus récents (après l'an 2000) : (a) Simulateur NADS ; (b) Simulateur Toyota
(Sources : https://nads.uiowa.edu/nads-1 et https://global.toyota/en/download/14221294/)</figcaption></figure>

Sur le même modèle, avec une tendance à rechercher des amplitudes de mouvement de plus en plus grandes, on trouve les simulateurs Toyota (voir Figure 2.7.b), BMW et Renault (voir Figure 2.8).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 2.8 Simulateurs « des années 2020 » : (a) BMW Sapphire Space ; (b) Renault ROADS
(Sources : https://www.press.bmwgroup.com/france/article/detail/T0342452FR/iaa-mobility-2021-%E2%80%93-workshop-sur-l-innovation-bmw-group-2021 et https://www.project-syntropy.de/en/portfolio-item/renault-roads-driving-simulator-360-visual-display-system/)</figcaption></figure>

Cet historique des simulateurs de conduite automobile permet d'illustrer les choix réalisés par leurs concepteurs produire des sensations les plus proches possibles de la réalité pour le conducteur.
D'une part, les concepteurs ont fait le choix d'utiliser pour la restitution visuelle exclusivement des écrans sur lesquels est projetée la scène visuelle, et qui sont souvent faits sur mesure pour couvrir des champs de vision horizontaux et verticaux les plus larges possibles (par exemple avec un dôme).

D'autre part, beaucoup d'efforts ont été faits sur les systèmes de restitution de mouvement, avec une recherche de la reproduction à l'échelle 1 des phénomènes physiques. Les simulateurs les plus grands sont capables de reproduire à l'échelle 1 une manœuvre de changement d'une voie. Cependant, ces systèmes de restitution de mouvement sont encore limités de plusieurs manières : pour la dynamique longitudinale où la longueur du mouvement ne permet pas l'échelle 1 dans tous les cas (un freinage à 130 km/h demande plus de 50 m de distance), mais surtout du fait qu'il s'agit de systèmes lourds, coûteux et énergivores à mettre en place. Ils consomment beaucoup d'énergie pour exploiter toute l'amplitude de mouvement disponible et nécessitent de mettre en place des stratégies pour compenser les limitations des accélérations latérales et longitudinales qui peuvent être produites. L'utilisation de mouvements de rotation pour compenser un manque de dynamique des accélérations linéaires produites (une stratégie appelée *tilt coordination*) est par exemple couramment utilisée. Cette dernière pose problème du point de vue de la perception humaine : une accélération angulaire n'est en effet pas perçue de la même manière qu'une accélération longitudinale ou latérale.

Enfin, un dernier verrou qui reste à lever, même pour les simulateurs haut de gamme, est la simulation d'un comportement « réaliste » des agents qui peuplent la scène virtuelle (c'est-à-dire des autres usagers de la route, y compris potentiellement des usagers vulnérables).

## 2.3 LES SIMULATEURS DE CONDUITE MOTO

Comme nous l'avons vu, les constructeurs automobiles utilisent actuellement des simulateurs haut de gamme, capables d'approcher l'échelle 1 pour les manœuvres de changement de voie (c'est-à-dire pour la dynamique latérale). Cependant, ils sont toujours limités par la taille des simulateurs pour la question de la dynamique longitudinale. La question est beaucoup plus complexe pour les motos. Un problème critique (entre autres) pour la conception des simulateurs de motos est l'impossibilité de rendre les forces centripètes pour les virages à droite et à gauche. De plus, les moyens économiques disponibles sont moindres, probablement du fait d'un marché beaucoup moins important pour les deux-roues que pour les automobiles.
L'échelle 1 étant impossible à réaliser pour les simulateurs de moto, la question devient comment trouver, à budget limité et pour un spectre d'usages limité lui aussi, des choix de conception et de réalisation qui permettent de créer la meilleure illusion de conduite possible pour le conducteur. Les stratégies de conception employées sont donc très différentes de celles des constructeurs de simulateurs de conduite automobile, surtout haut de gamme.

### 2.3.1 Les simulateurs de moto Honda

Le premier simulateur de conduite de deux-roues dont nous avons trouvé la trace dans la littérature est le simulateur de moto Honda (en photo en Figure 2.9), développé à partir de 1988 et présenté en 1991 (Chiyoda et al., 2002; Miyamaru et al., 2002). Ce premier prototype était constitué d'un châssis de moto, monté sur une plate-forme mobile à balancier équipée de sept actionneurs. Sa plate-forme permettait un mouvement selon 5 Degrés De liberté (abrégé DDLs) : translation latérale et 3 rotations : roulis, tangage, lacet, plus l'angle de guidon. Il utilisait un écran de projection pour la restitution visuelle et un système sonore stéréo pour la restitution auditive.

Le modèle de véhicule implémenté était un modèle de moto linéaire à 4 DDLs (translation latérale, roulis, lacet et direction), le modèle de Sharp (Miyamaru et al., 2002; Sharp, 1971). Cependant, ce prototype n'était pas contrôlable à basse vitesse, ni pour une manœuvre de prise de virage. En particulier, la prise de virage posait un problème majeur car les conducteurs avaient tendance à conduire le simulateur comme une voiture, c'est-à-dire à tourner le guidon dans la direction du virage, alors qu'en conduite réelle ils auraient tendance à utiliser la méthode de contre-braquage.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 2.9 Prototype n°1 du simulateur de moto Honda
(Source: http://world.honda.com/motorcycle-technology/sim/p3.html)</figcaption></figure>
A partir du mois de septembre 1996, l'utilisation d'un simulateur de conduite moto est devenue obligatoire pour les moto-écoles japonaises et a été intégrée dans leur curriculum de formation. Le but était de sensibiliser les apprentis conducteurs aux situations dangereuses potentielles auxquelles ils pourraient être confrontés sur la route, et leur apprendre à gérer ces situations à risque.

En réponse à ce besoin, Honda a mis au point un deuxième prototype de simulateur moto (en photo en Figure 2.10). Cette fois-ci le curseur était positionné différemment pour sa conception : un simulateur « manœuvrable », (ce qui correspond à ce que nous appelons dans ce manuscrit « contrôlable »), pour permettre une tâche de conduite « facile » dans le cadre d'une formation à la sécurité routière, plutôt qu'un simulateur complexe essayant de reproduire les caractéristiques dynamiques réelles d'une moto (Miyamaru et al., 2002). Un critère était notamment que le simulateur soit capable de tourner dans la direction désirée.

Ce deuxième simulateur moto était constitué d'un châssis de moto, avec des actionneurs permettant un mouvement selon 3 DDLs : 2 rotations : roulis et tangage, plus l'angle de guidon (Katayama et al., 1996; Yamasaki et al., 1996, 1998).

Le modèle de véhicule implémenté était construit à partir d'une reformulation du modèle de Sharp qui s'appuyait sur une étude des actions de contrôle effectuées par les conducteurs en conduite réelle. Ce modèle fonctionnel (de moto + de conducteur) prévoyait une action sur le guidon prioritaire à basse vitesse, une action sur le roulis prioritaire à haute vitesse, et une combinaison des deux à vitesse moyenne (Miyamaru et al., 2002).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 2.10 Prototype n°2 du simulateur de moto Honda
(Source: http://world.honda.com/motorcycle-technology/sim/p3.html)</figcaption></figure>
Dans ce prototype, une inclinaison de l'horizon visuel dans la direction opposée à celle du simulateur et un freinage du véhicule virtuel étaient implémentés pour enrichir la simulation de l'inclinaison en roulis (Yamasaki et al., 1996).

Enfin, et pour la première fois en 2002, Honda a commercialisé une nouvelle version de son simulateur de conduite (en photo en Figure 2.11), avec une plate-forme mobile de Gough-Stewart à 6 DDLs (Chiyoda et al., 2000). Ce type de plate-forme est très souvent utilisé pour la construction d'un simulateur de conduite car elle permet de sélectionner les centres de rotation en roulis, tangage et lacet, ce qui est crucial pour ce type de systèmes (comme suggéré par les travaux de (Yamasaki et al., 1998)), étant donné que la perception du mouvement propre par le conducteur peut dépendre de ces centres de rotation. D'un point de vue système, ce type de plate-forme peut être pilotée finement et permet donc de minimiser les erreurs de mesure et de positionnement. Ce simulateur utilise un casque de réalité virtuelle (Head-Mounted Display, abrégé HMD) pour la visualisation.

Le modèle de moto implémenté est le même que pour le deuxième prototype, le modèle de Katayama qui combine le modèle dynamique de Sharp avec un modèle des actions du conducteur (Chiyoda et al., 2000; Katayama et al., 1996). La commande de la plate-forme mobile passe également par un algorithme de washout.

Ce simulateur utilise un HMD pour la restitution visuelle et un système audio permettant d'adapter la source d'émission de la restitution sonore selon la position de la tête du conducteur.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 2.11 Simulateur de moto Honda/Université de Tokyo (Chiyoda et al., 2000)</figcaption></figure>
Depuis les premiers prototypes de simulateur de moto présentés par Honda, l'intérêt grandissant pour les simulateurs de conduite moto dans les domaines de la recherche et du développement peut être attribué à la combinaison de différents facteurs : la popularité croissante des deux-roues motorisés, une surreprésentation des conducteurs de ces véhicules dans l'accidentalité routière, et l'expérience positive de l'utilisation des simulateurs de conduite dans l'industrie automobile.

### 2.3.2 Et ceux d'après

Peu de simulateurs moto ont été développés à ce jour (en photo de la Figure 2.12 à la Figure 2.18). Le Tableau 2.1 en donne une vue synthétique, avec le but de conception, le nombre de degrés de liberté de la restitution de mouvement et le modèle de véhicule utilisé (si l'information est disponible). La plupart des simulateurs sont capables de reproduire un mouvement selon trois DDL ou plus. En général, les DDL privilégiés sont les rotations et celui qui est privilégié parmi les rotations est le mouvement de rotation.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 2.12 Simulateur de moto BMW Motorrad (Guth et al., 2016)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 2.13 Simulateur de moto Cruden
(Source: https://www.cruden.com/2017/05/19/commercially-available-motorcycle-simulator-for-professional-use-is-unveiled%E2%80%8B/)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 2.14 Simulateur de moto MotorcycleSim, Université de Nottingham (Stedmon et al., 2011)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 2.15 Simulateur de moto DESMORI, Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften (Will, 2017)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 2.16 Simulateur de moto Université de Padoue (Cossalter, Lot, Massaro, et al., 2011)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 2.17 Simulateur de moto MORIS, Ecole normale supérieure de Pise (Ferrazzin et al., 2003)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 2.18 Simulateur de moto MOTORIST, Université Technique de Delft (Grottoli, 2021)</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 2.1 Synthèse des buts de conception, nombre de degrés de liberté de la restitution de mouvement et modèle de véhicule utilisé pour les simulateurs de moto actuels</caption><thead><tr><td>Simulateur</td><td>But</td><td>Liste des DDLs</td><td>Modèle implémenté</td></tr></thead><tbody><tr><td>BMW Motorrad (Guth et al., 2016)</td><td>Recherche sur les facteurs humains</td><td>7 DDLs : Translations latérale, longitudinale, verticale Roulis, tangage, lacet Angle de guidon</td><td>Modèle multi-corps (détails non disponibles)</td></tr><tr><td>Cruden (Westerhof, 2018; Westerhof et al., 2019)</td><td>Ingénierie</td><td>7 DDLs</td><td>Modèle multi-corps fondé sur les travaux de Sharp et Alstead, 15 DDLs (Sharp & Alstead, 1980)</td></tr><tr><td>DESMORI – WIVW (Will, 2017)</td><td>Conception d’interfaces moto + formation + étude des comportements de conduite</td><td>7 DDLs</td><td>Information non disponible</td></tr><tr><td>DIGEM – Université de Padoue (Cossalter et al., 2010; Cossalter, Lot, & Massaro, 2011; Cossalter, Lot, Massaro, et al., 2011; Cossalter & Lot, 2002)</td><td>Interaction conducteur/moto</td><td>5 DDLs : Translation latérale Roulis, tangage, lacet Angle de guidon</td><td>Cossalter (2004, 2010), 14 DDLs Inclut le contre-braquage</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Simulateur</td><td>But</td><td>Liste des DDLs</td><td>Modèle implémenté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Honda (prototype n°1)</td><td>Formation</td><td>5 DDLs :<br>Translation<br>latérale<br>Roulis, tangage,<br>lacet<br>Angle de<br>guidon</td><td>Sharp (Sharp, 1971), 4 DDLs</td></tr><tr><td>Honda (prototype n°2)</td><td>Formation</td><td>3 DDLs :<br>Roulis, tangage<br>Angle de<br>guidon</td><td>Fonctionnel, 4<br>DDLs</td></tr><tr><td>Honda/Université de Tokyo</td><td>Réalisme de la sensation de conduite</td><td>7 DDLs</td><td>Katayama (Katayama et al., 1996), 4 DDLs</td></tr><tr><td>MORIS – Laboratoire PERCRO de l'Ecole normale supérieure de Pise (Ferrazzin et al., 1999, 2001, 2003)</td><td>Ingénierie</td><td>7 DDLs</td><td>6 DDLs</td></tr><tr><td>MOTORIST – TU Delft (Celiberti et al., 2016; Grottoli, 2021; Grottoli et al., 2015; Kovacsova et al., 2015)</td><td>Formation</td><td>7 DDLs</td><td>Modèle multi-corps, 13 DDLs</td></tr><tr><td>MotorcycleSim – Université de Nottingham (Stedmon et al., 2011, 2012)</td><td>Ergonomie + Étude des comportements de conduite</td><td>2 DDLs :<br>Roulis<br>Angle de<br>guidon</td><td>Meijaard (Meijaard et al., 2007)<br>Inclut le<br>contre-braquage</td></tr><tr><td>Static I – WIVW (Will, 2017)</td><td>Étude des comportements de conduite</td><td>1 DDL :<br>Roulis (passif)</td><td>Information non disponible</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Simulateur</td><td>But</td><td>Liste des DDLs</td><td>Modèle implémenté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Static II - WIVW (Will, 2018)</td><td>Étude des comportements de conduite</td><td>1 DDL : Roulis (passif)</td><td>Information non disponible</td></tr><tr><td>Université Nihon (Kageyama & Tagami, 2002)</td><td>Étude des comportements de conduite</td><td>3 DDLs : Roulis, tangage Angle de guidon</td><td>Adapté du modèle de Sharp (Sharp, 1971), 4 DDL</td></tr></tbody></table>

Le Tableau 2.2 synthétise les systèmes de restitution sensorielle qu'ils implémentent en plus de la restitution de mouvement. Les systèmes de restitution visuelle varient, mais la plupart des simulateurs utilisent des moniteurs ou un système de projection, et seulement deux utilisent un HMD. Tous les simulateurs intègrent un système de restitution visuelle.

<table><caption>Tableau 2.2 Synthèse des systèmes de restitution sensorielle visuelle, auditive, et haptique dans les simulateurs moto d'aujourd'hui</caption><thead><tr><th rowspan="2">Simulateur</th><th colspan="3">Restitution</th></tr><tr><th>Visuelle</th><th>Auditive</th><th>Haptique</th></tr></thead><tbody><tr><td>BMW Motorrad</td><td>Projection frontale (3 x 4 m) + rétroviseurs réels et 2 écrans 46 pouces à l'arrière</td><td>Son 4.1</td><td>G-Vest pour les effets de forces longitudinales + 2 ventilateurs</td></tr><tr><td>Cruden</td><td>HMD</td><td>Son restitué par le HMD</td><td></td></tr><tr><td>DESMORI - WIVW</td><td>1 écran cylindrique 4.5 x 2.8 m (champ de vision 220°) + 2 écrans 7 pouces pour les rétroviseurs</td><td>Son restitué par des écouteurs intégrés dans le casque</td><td>Système de tension de corde pour les effets de forces longitudinales</td></tr><tr><td>DIGEM - Université de Padoue</td><td>3 écrans plats (champ de vision 240°)</td><td>Son 5.1</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Simulateur</th><th colspan="3">Restitution</th></tr><tr><th>Visuelle</th><th>Auditive</th><th>Haptique</th></tr></thead><tbody><tr><td>Honda (prototype n°1)</td><td>1 écran attaché à la nacelle du simulateur (champ de vision 254 cm)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Honda (prototype n°2)</td><td>1 écran plat (champ de vision 132 cm)</td><td>Son stéréo</td><td></td></tr><tr><td>Honda/Université de Tokyo</td><td>Casque de réalité virtuelle</td><td>Source sonore variant selon la position de la tête</td><td></td></tr><tr><td>MORIS – Laboratoire PERCRO de l'Ecole normale supérieure de Pise</td><td>1 écran plat fixé au mur face au simulateur</td><td>Son spatialisé binaural restitué via un casque</td><td></td></tr><tr><td>MOTORIST – TU Delft</td><td>HMD</td><td>Son restitué via des écouteurs intégrés dans le casque</td><td></td></tr><tr><td>MotorcycleSim – Université de Nottingham</td><td>1 écran plat (champ de vision 2.5 m²)</td><td>Son spatialisé restitué via des enceintes</td><td></td></tr><tr><td>Static I - WIWV</td><td>Projection frontale 1.7 x 2 m</td><td>Son stéréo 2.0</td><td>Retour d'effort guidon par des bandes élastiques</td></tr><tr><td>Static II - WIWV</td><td>3 écrans 55 pouces + deux écrans 7 pouces dans les rétroviseurs</td><td>Son stéréo 2.0</td><td></td></tr><tr><td>Université Nihon</td><td>1 écran plat (champ de vision 150°)</td><td>Son spatialisé</td><td></td></tr></tbody></table>
Un simulateur de conduite moto est un objet complexe, et comme nous l'avons mentionné, les simulateurs de conduite moto sont développés avec des moyens moindres. Le recensement que nous avons réalisé des simulateurs de conduite moto montre de plus que beaucoup d'entre eux ont été conçus par des équipes de recherche. Le nombre limité de simulateurs de moto existants explique le nombre restreint de publications sur le sujet et le délai entre les différents travaux. Notre état de l'art permet néanmoins de mettre en évidence que les stratégies de restitution sensorielle mises en œuvre sont plus variées que pour les simulateurs de conduite automobile.

Pour la restitution visuelle, une autre possibilité que la projection sur des écrans est l'utilisation de HMDs, qui ont l'avantage d'être plus accessibles et de faciliter la mise à disposition d'une scène plus large (prise d'informations vers le bas notamment). Cependant, leur mise en œuvre peut être complexe sur des simulateurs à base mobile. En effet, dans ce cas, la tête du conducteur est en mouvement constant, et en l'absence de cabine fermée, et donc de point de référence externe « au-dessus » de la tête du conducteur, la localisation de cette dernière est complexe.

Pour la restitution de mouvement, les stratégies sont également plus variées. La principale difficulté est le couplage des mouvements de roulis et de tangage. Les amplitudes angulaires à exploiter peuvent être importantes et les points de rotation du mouvement de roulis et du mouvement de tangage sont différents : la moto étant un véhicule pendulaire, le centre de rotation théorique du roulis est « à l'infini », alors que celui du tangage est positionné, selon la manœuvre (freinage ou accélération), au niveau de la roue avant ou arrière.

La situation de conduite la plus facile à reproduire est celle à moyenne vitesse, et tous les simulateurs existants sont capables de le faire. Les équipes collaborant avec des constructeurs qui développent des motos de compétition privilégient les situations de conduite à très haute vitesse. Les situations à basse vitesse, comme la conduite en ville, ne sont en général pas considérées. Ces situations sont en fait les plus difficiles à simuler : un point clé de la tâche de conduite d'une moto est la gestion de l'équilibre du véhicule, difficile en simulation, et la moto est particulièrement instable à basse vitesse.

Ainsi, à notre connaissance, aucun de ces simulateurs ne peut permettre d'étudier des situations urbaines de type démarrage au feu et tourne à droite (ou à gauche). Ces manœuvres demandent une dextérité particulière, déjà difficile à acquérir pour les débutants dans la réalité, et d'autant plus difficile à restituer sur simulateur de conduite. Ces situations seraient pourtant très utiles pour les études de comportement car une majorité des accidents se passe aux carrefours (Federation of European Motorcyclists'
Associations, 2016; Martensen & Roynard, 2013). La simulation de ce type de situation représente un verrou à lever pour la simulation de conduite moto, qui nécessite pour ce faire une très bonne contrôlabilité du simulateur. Le prototype de simulateur de conduite moto dont nous disposons (décrit dans le chapitre 4) ne permet pas encore d'étudier ce type de situations, mais les travaux que nous décrivons ici ont été effectués dans cet objectif.

## 2.4 CONCLUSION PARTIELLE

On constate qu'il y a deux approches de conception d'un simulateur de conduite. L'approche majoritaire, que ce soit pour la simulation de conduite automobile ou de moto, est la suivante : les concepteurs cherchent à créer les sensations les plus proches possibles de la réalité pour le conducteur, et celui-ci doit ensuite s'adapter aux sensations disponibles ou non. Sur des simulateurs qui ne peuvent pas reproduire la physique des phénomènes à l'échelle 1, ce choix peut poser un problème car le conducteur, qui arrive avec une expérience de conduite antérieure, anticipe (inconsciemment) quels retours sensoriels il devrait recevoir et quelle évolution du véhicule devrait résulter de ses actions. Si les retours sensoriels ne correspondent pas à ses attentes, il risque d'être perturbé, de ne pas contrôler le véhicule virtuel, voire d'être malade. Une autre approche de conception serait de comprendre dans un premier temps le conducteur, sa perception, et de quelles interactions il va avoir besoin pour que le simulateur soit contrôlable et valide d'un point de vue subjectif. C'est cette approche que nous préconisons et le chapitre suivant a pour objectif de présenter les questions et problématiques qui la sous-tendent et la motivent.
# 3 LE SIMULATEUR RESSENTI PAR LE CONDUCTEUR VS LE CONDUCTEUR DANS LA BOUCLE

## 3.1 LE MAL DU SIMULATEUR

Le mal du simulateur est une réaction physiologique négative à une situation de conduite simulée qui s'apparente dans une certaine mesure au mal des transports (mal des transports), notamment par leurs symptômes similaires. Ces symptômes sont souvent classifiés en trois groupes : (1) symptômes oculomoteurs, par exemple vision trouble ou mal de tête, (2) désorientation, et (3) nausée (Kennedy et al., 1993) et peuvent varier en type et intensité en fonction de l'individu (Schweig et al., 2018) et/ou la situation. Cependant, le mal des transports affecte principalement les passagers, alors que tous les usagers de simulateurs de conduite peuvent souffrir de mal du simulateur (Rolnick & Lubow, 1991). Casali et Wierwille ont montré qu'il existe un lien entre cette différence de susceptibilité au mal du simulateur par rapport au mal des transports et la différence en termes de degré de contrôle et de possibilité d'anticipation dans ces deux situations (Casali & Wierwille, 1986). En particulier, les symptômes du mal du simulateur dépendent de la tâche simulée à accomplir (Kolasinski, 1995) : par exemple, la prise de virage est l'une des tâches les plus inductrices de mal du simulateur, à plus forte raison pour les plus petits rayons de courbures. Les environnements riches, tels que les carrefours urbains, sont également particulièrement problématiques. Cependant, ces situations ne peuvent être exclues des expériences sur simulateurs de conduite. Elles sont en effet d'un grand intérêt à la fois pour la recherche sur la sécurité routière, les campagnes de sensibilisation et d'éducation du grand public à ce sujet, ainsi que dans les applications de formation / réentraînement.

Le mal du simulateur est susceptible d'être néfaste à la durée et/ou à la performance des usagers pour toutes les expériences menées sur simulateur de conduite (Bittner et al., 1997; Liebherr et al., 2020; Money, 1970; Schweig et al., 2018), au point pour certains usagers de quitter prématurément l'expérience. De plus, si un conducteur sensible ne quitte pas l'expérience de sa propre initiative parce qu'il souffre de symptômes du mal du simulateur, les expériences sur simulateur de conduite ne sont souvent arrêtées que lorsque l'expérimentateur est obligé de le faire (par exemple, après que le conducteur a vomi). Dans ce cas, cela constitue une mauvaise expérience pour le conducteur, qui risque de développer une préconception négative des simulateurs de conduite en général. Cela peut conduire au refus définitif de participer à d'autres expériences sur simulateur de conduite. Si, malgré tout, la personne accepte de prendre part à d'autres expériences, cet
a priori négatif peut produire de l'anxiété et de l'inconfort avant et pendant celles-ci (Liebherr et al., 2021). Or l'anxiété et l'inconfort sont liés à l'occurrence du mal du simulateur (Bertin et al., 2004; Stelling et al., 2021). La population âgée est identifiée comme particulièrement sensible au mal du simulateur.

Pour les expérimentations sur simulateurs, il existe de fait un filtrage de la population étudiée, parfois volontaire, « à la porte », mais aussi pendant les phases d'accoutumance, de sorte à ne conserver que la population non sensible au mal du simulateur (ce processus est représenté schématiquement sur la Figure 3.1). Des études récentes rapportent des taux d'abandon en raison de mal du simulateur allant de 5% à 30% lorsque les participants font partie du grand public (Liebherr et al., 2020; Saredakis et al., 2020). Matas et al. ont rapporté un taux d'abandon de 59% pour une expérience où les participants étaient tous des personnes âgées (Matas et al., 2015). En outre, il est à noter que les taux d'abandon annoncés n'incluent pas forcément le filtrage effectué en amont de l'expérience, en particulier l'exclusion des participants malades pendant les phases d'accoutumance, et sont donc souvent sous-estimés. La question de l'occurrence du mal du simulateur est critique car il biaise les résultats acquis grâce aux simulateurs de conduite et/ou limite la population qui peut les utiliser.

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 3.1 Processus de filtrage dû au mal du simulateur</figcaption></figure>

Le mal du simulateur est souvent attribué exclusivement, à l'image du mal des transports, à un conflit sensoriel (Reason, 1978; Reason & Brand, 1975). Un conflit sensoriel peut être : un conflit entre les retours visuel, haptique et vestibulaire, un échec de l'intégration multisensorielle, ou un conflit entre mouvement attendu et mouvement réel, c'est-à-dire un conflit avec le(s) modèle(s) interne(s) du conducteur (Bos et al., 2008; Bos & Bles, 2002; Oman, 1990). Toutefois, les individus vestibulolésés sont a priori immunisés au mal des transports, mais il a été montré qu'ils peuvent être susceptibles au mal du simulateur comme les individus dont le système vestibulaire est intact (Bertin et al., 2004). Des chercheurs ont montré que la stimulation multisensorielle, en particulier la restitution de mouvement, limite l'occurrence du mal du simulateur pour les usagers des simulateurs de conduite mais ne l'élimine pas totalement (Curry et al., 2002; Grácio et al., 2011; Pinto
et al., 2008; Watson, 2000). En ce qui concerne le rôle d'un potentiel conflit avec le(s) modèle(s) interne(s), cette hypothèse est étayée par le fait que des sujets initialement sensibles au mal du simulateur sont moins fréquemment malades après des séances d'entraînement sur simulateur de conduite (Hoffmann et al., 2003) (Hoffmann, et al., 2003) : celles-ci permettent en effet aux sujets d'apprendre et de s'adapter. Des travaux récents ont démontré que l'imprévisibilité des mouvements subis augmente la gravité du mal des transports (Kuiper, Bos, Schmidt, et al., 2020) mais que cet effet peut être atténué en ajoutant un signal auditif qui permet d'anticiper ces mouvements (Kuiper, Bos, Diels, et al., 2020). En s'appuyant sur les précédents modèles computationnels du mal des transports, Wada a récemment proposé un modèle computationnel décrivant les effets de l'apprentissage de la dynamique et de la prédiction de mouvement sur l'incidence du mal des transports (Wada, 2021). Cependant, les recherches sur le rôle précis du (ou des) modèle(s) interne(s), c'est-à-dire de l'anticipation, dans la simulation de conduite et donc son influence sur le mal du simulateur sont encore limitées.

La théorie de l'instabilité posturale est une autre hypothèse qui a été proposée pour expliquer le mal des transports et le mal du simulateur (Riccio & Stoffregen, 1991; Stoffregen & Riccio, 1991). Les simulateurs de conduite étant des environnements mobiles inconnus, leur utilisation nécessite pour le conducteur d'établir des stratégies de contrôle spécialisées, en particulier pour le contrôle postural. Cette théorie postule que les conducteurs susceptibles de souffrir du mal du simulateur le sont du fait de leur incapacité à établir une stratégie adéquate pour maintenir leur stabilité posturale lorsqu'ils conduisent un simulateur de conduite. D'autres travaux ont montré que l'instabilité posturale précède l'apparition des symptômes du mal du simulateur (Bonnet et al., 2006; Stoffregen & Smart, 1998), ainsi qu'une corrélation entre les deux (Faugloire et al., 2007; van Emmerik et al., 2011; Yokota et al., 2005), sans toutefois prouver que l'instabilité posturale est une condition nécessaire et suffisante à l'occurrence du mal du simulateur. Enfin, certains auteurs avancent que le mal des transports ou le mal du simulateur et l'instabilité posturale sont en fait deux effets d'une cause commune : un conflit sensoriel (Bos, 2011; Kennedy & Stanney, 1996).

En simulation de conduite, le conducteur ne conduit pas un véhicule réel mais téléopère un modèle de véhicule, c'est-à-dire qu'il conduit à distance un modèle de véhicule en s'appuyant sur la seule sous-partie des stimuli sensoriels de la situation de conduite réelle reproduite par le simulateur. Les règles de contrôle-commande propres à la téléopération peuvent donc s'appliquer. Dans ce cadre, la non-contrôlabilité du simulateur de conduite peut entraîner des mouvements irréguliers et oscillants du véhicule virtuel qui induisent des mouvements de rotation incontrôlés de l'image, négativement corrélés à l'occurrence du mal du simulateur (Golding et al., 1995, 2003). De plus, des difficultés
de contrôle peuvent entraîner de l'anxiété et de l'inconfort pour le conducteur, qui sont également négativement corrélés au mal du simulateur (Bertin et al., 2004; Stelling et al., 2021).

Nous postulons que la non-contrôlabilité d'un simulateur de conduite provient de la non-adéquation entre la complexité du modèle de véhicule sous-jacent, d'une part, et la complexité de l'architecture du simulateur d'un point de vue matériel, d'autre part, quelles que soient leurs fidélités intrinsèques respectives. La fidélité des stimuli sensoriels par rapport à ceux d'une vraie situation de conduite est limitée par la complexité architecturale du simulateur. Notre hypothèse est qu'un meilleur contrôle du véhicule est possible lorsque la fidélité du modèle et la fidélité sensorielle sont en adéquation. Un bon contrôle minimise les mouvements erratiques du véhicule virtuel et l'occurrence du mal du simulateur est donc réduite, le respect des attentes de l'opérateur par le système étant l'aspect le plus important pour le contrôle.

Notre hypothèse ne réfute pas les théories précédemment avancées, mais les englobe. En effet, les mouvements erratiques et oscillants du véhicule virtuel et les translations et rotations d'images qui en résultent sont inattendus du point de vue du conducteur, ce qui constitue un conflit sensoriel. De plus, les difficultés de contrôle contribuent à l'anxiété du conducteur. Nous pensons que l'instabilité posturale peut être identifiée comme une conséquence de l'anxiété du conducteur, ce qui expliquerait la corrélation entre l'instabilité posturale et les symptômes du mal du simulateur.

## 3.2 QUESTIONS OUVERTES POUR L'INSTRUMENTATION D'UN SIMULATEUR DE CONDUITE

Un système avec un être humain dans la boucle est défini par opposition à un système conçu pour fonctionner "à côté" de l'utilisateur humain. L'opérateur doit être identifié et intégré comme faisant partie de la boucle pour que l'ensemble du système soit acceptable du point de vue de l'homme. L'acronyme simulation HUIL (pour *Human-In-The-Loop*), que l'on trouve dans la littérature, décrit ce type de système. Cette abréviation devrait, à notre avis, être employée plutôt que HIL ou HITL, qui peuvent également décrire la simulation *Hardware-in-The-Loop* (c'est-à-dire tester du matériel réel dans une boucle de simulation, alors que dans notre cas, nous testons un être humain dans une boucle de simulation).

L'instrumentation d'un système est généralement fondée sur la connaissance de son environnement et sur les spécifications des cas d'utilisation. Cela est rendu possible grâce au fait que dans la nature, tout stimulus ou combinaison de stimuli (les entrées du système) produit toujours une réaction (les sorties). La relation entre les stimuli et la
réaction à ceux-ci (fondée sur le modèle ou la boîte noire) dépend de la nature de l'endroit où le système est impliqué : physique (par exemple, mécanique, hydraulique, élastique, etc.) ou biologique.

De son côté, l'être humain est un initiateur. Lorsqu'il effectue une action ou une combinaison d'actions, il le fait dans l'attente d'un résultat. Les résultats de toute action effectuée sont anticipés par le cerveau humain à l'aide d'un modèle de mouvement prédictif appelé modèle interne. Dans le contrôle sensorimoteur humain, le modèle interne est un modèle dynamique du système sensorimoteur appris et renforcé par l'expérience. Il existe une littérature abondante à ce sujet, tant du point de vue de la biologie computationnelle que de la description des données comportementales, neurophysiologiques et d'imagerie soutenant le concept de modèle interne dans le contrôle moteur humain. L'être humain perçoit le résultat réel de ses actions sous forme de stimuli sensoriels par l'intermédiaire de ses systèmes sensoriels. Ce retour sensoriel est comparé (inconsciemment) au retour sensoriel prédit par le modèle interne.

Cette différence majeure de comportement est ce qui constitue le défi de l'instrumentation d'un système homme-machine. Le comportement de l'être humain impliqué n'est pas et ne peut pas être bien défini ; il dépend de nombreux facteurs, tels que l'expérience (comme déjà mentionné), l'état d'esprit, la fatigue, etc. Ce point est particulièrement crucial à prendre en compte lorsque l'être humain joue un rôle actif. Ainsi, lors de l'instrumentation d'un système homme-machine, le but n'est pas de modéliser l'être humain comme on l'aurait fait pour tout autre système naturel, mais de se concentrer sur les tendances du comportement. Il faut trouver un compromis qui permette au système d'être (1) utilisé comme prévu tout en étant (2) perçu comme contrôlable et acceptable par l'opérateur humain.

Pour tous les simulateurs HUIL, il est nécessaire d'instrumenter le système dans les deux buts suivants : (1) capturer les actions de l'opérateur ; et (2) lui fournir un retour sensoriel. Plus le conducteur interagit étroitement avec son véhicule pour en contrôler la trajectoire, plus la conduite est difficile à simuler. Pour les voitures, les interactions se font principalement par le volant, alors que pour les véhicules à deux roues, les interactions sont plus complexes, en raison de la contrainte de maintien de l'équilibre du véhicule.

Du point de vue du véhicule simulé, les actions du conducteur, c'est-à-dire les entrées du modèle, sont perçues à l'aide de capteurs. Les réactions du véhicule à ces stimuli, c'est-à-dire les sorties du modèle, sont rendues par des actionneurs. Le conducteur perçoit ces réactions en termes de retour sensoriel, notamment visuel, kinesthésique, haptique et
auditif. Du point de vue du conducteur, le retour sensoriel est constitué de données de capteurs.

Un premier défi pour la conception d'un simulateur de conduite HUIL est son instrumentation, car le conducteur humain est à la fois l'initiateur de la physique (cinématique et dynamique du mouvement) et le récepteur des différents retours résultant de ses actions. Un deuxième défi consiste à fournir au conducteur un retour d'information qui corresponde à ses attentes en fonction de son expérience de la conduite. L'incongruence entre les réactions du système et les attentes du conducteur humain peut induire le mal du simulateur (Bos et al., 2008; Bos & Bles, 2002; Oman, 1990), ce qui peut, à son tour, conduire à un biais dans les résultats acquis en utilisant les simulateurs de conduite. Au contraire, la congruence entre les réactions du système et les attentes du conducteur humain garantit l'acceptabilité du système du point de vue du conducteur.

Nos travaux de thèse portent sur un simulateur dynamique de moto de type « rider-in-the-loop » (le terme *driver-in-the-loop* est utilisé pour les simulateurs de conduite automobile). Comme nous l'avons montré dans la section précédente, il existe aujourd'hui très peu de simulateurs de conduite de moto. Ils ont été conçus pour répondre à différents objectifs, avec des approches variées en fonction de facteurs tels que l'application souhaitée et les domaines d'expertise des chercheurs qui les ont conçus. Pour cette raison, ils ne peuvent pas vraiment être comparés. Cependant, à notre connaissance, seule une très petite partie de la littérature décrit les stratégies de conception des simulateurs de motos. Les recherches existantes sont principalement axées sur la prise en compte des contraintes de conception mécaniques et dynamiques et non sur l'instrumentation du système. C'est pourquoi nous proposons une approche axée sur la contrôlabilité par l'humain, qui peut prendre en compte d'autres spécifications de conception. Nous pensons que la contrôlabilité est un point crucial pour toutes les applications des simulateurs de motos. Si le simulateur n'est pas contrôlable pour le conducteur (et donc acceptable par lui), la validité des résultats obtenus est remise en question.

## 3.3 MODALITES D'INTERFAÇAGE CAPTEURS/ACTIONNEURS : EXEMPLES POUR UN SIMULATEUR DE CONDUITE

Les simulateurs de conduite « humain-dans-la-boucle » sont des systèmes particulièrement complexes, car mettant en jeu des aspects à la fois du domaine des sciences, technologies, ingénierie et mathématiques et du domaine des sciences humaines et sociales. Il faut donc se poser la question de concepts comme l'acceptabilité, qui est subjective pour un individu mais vérifiable pour un groupe de personnes.
Dans le contexte de la simulation de conduite, c'est-à-dire un monde physique simulé, tout stimulus ou ensemble de stimuli produit par le conducteur (donc toutes les mesures des entrées capteurs du « système simulateur ») est combiné avec :

1. la réaction physique dérivée, du modèle calculé, du véhicule dans son environnement (c'est-à-dire les actions de sortie restituées par les actionneurs du système simulateur) ;

2. et avec les effets intrinsèques des actions du conducteur sur le système physique.

En retour, le comportement du système a des effets sur le conducteur, qui est l'élément
qui ferme la boucle. Dans ce chapitre, nous positionnons notre regard plutôt du côté du
système que du côté conducteur, mais la discussion réciproque sera abordée dans
d'autres chapitres de ce manuscrit.

Dans cette logique, on conçoit bien que les interfaces qui peuvent être utilisées entre le
conducteur et le monde physique pour capturer les actions du conducteur et restituer les
actions et les comportements du véhicule simulé peuvent être de types très variables.
Pour différencier ces interfaces, nous noterons un capteur C, un actionneur A, un objet
virtuel V, et un objet réel R.

Pour un simulateur de conduite, les interfaces capteurs/actionneurs utilisées peuvent être
classifiées de la façon suivante :

* Une interface dite « simple », avec un capteur virtuel $C_V$ et un actionneur virtuel $A_V$, notée $C_V A_V$. Le fonctionnement d'une interface de ce type est représenté schématiquement par la Figure 3.2.a, et la Figure 3.2.b en donne des exemples : un écran, une souris et un clavier.

* Un capteur réel $C_R$ seul ou en conjonction avec un actionneur virtuel $A_V$. Le fonctionnement d'une telle interface, notée $C_R A_V$, est représenté schématiquement par la Figure 3.3.a. Pour ce type d'interfaces, il n'y a pas de couplage physique entre le capteur et l'actionneur. Il est toutefois important de noter qu'un actionneur virtuel peut être partiellement réel, par exemple s'il est à retour kinesthésique ou haptique. La Figure 3.3.b montre un exemple d'une interface $C_R A_V$: un joystick en forme de volant. Il existe également des joysticks en forme de guidon de moto, mais ils sont plutôt rares, c'est pourquoi nous avons choisi cet exemple malgré l'intérêt principal de nos travaux pour la simulation de conduite moto.
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 3.2 (a) Représentation schématique d'une interface capteur virtuel/actionneur virtuel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée et de sortie du modèle de véhicule) ;
(b) Exemples d'une interface capteur virtuel/actionneur virtuel : écran, souris et clavier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 3.3 (a) Représentation schématique d'une interface capteur réel/actionneur virtuel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée et de sortie du modèle de véhicule). (b) Un exemple d'interface capteur réel/actionneur virtuel : un joystick volant</figcaption></figure>

* Un capteur réel $C_R$ en conjonction avec un actionneur réel $A_R$. Le fonctionnement d'une interface de ce type, notée $C_R A_R$, est représenté schématiquement par la Figure 3.4.a et la Figure 3.4.b en donne un exemple, à savoir la colonne de direction de notre simulateur de conduite moto, que nous décrirons plus en détail dans d'autres chapitres. En ce qui concerne ce type d'interface, le capteur et l'actionneur fournissent tous deux des données au modèle de véhicule (ce qui est représenté par les relations A et B dans la Figure 3.4). En particulier, les actions humaines produisent des données capteurs (A) et un mouvement intrinsèque de l'actionneur,
lequel produit également des données d'entrée pour le modèle de véhicule (B : modification de la position physique). Le modèle de véhicule commande l'actionneur (relation C). De plus, il existe un couplage physique significatif entre le capteur et l'actionneur (relation D).

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 3.4 (a) Représentation schématique d'une interface capteur réel/actionneur réel (en bleu : actions du conducteur, et en rouge : données d'entrée (relations A et B) et de sortie (relation C) du modèle de véhicule ; relation D : couplage physique). (b) Exemple d'interface capteur réel/actionneur réel : la colonne de direction de notre simulateur de conduite moto.</figcaption></figure>

Le choix d'interfaces capteurs/actionneurs à inclure pour la construction d'un simulateur de conduite parmi les catégories présentées doit être fait avec soin, selon les spécifications à prendre en compte – par exemple, le domaine d'application.

À noter : si nous nous étions intéressés à d'autres types de simulateurs HUIL que les simulateurs de conduite, d'autres exemples d'interfaces auraient pu être intéressants, par exemple les interfaces haptiques PHANToM.

## 3.4 CONCLUSION PARTIELLE

L'instrumentation d'un système est généralement fondée sur la connaissance de son environnement et sur les spécifications des cas d'utilisation de ce système. L'instrumentation d'un simulateur de conduite pose des questions plus complexes. Au centre du simulateur se trouve un être humain, le conducteur, qui, par ses actions, initie le déplacement du véhicule virtuel et les mouvements de la plate-forme mobile, et qui est le récepteur des stimuli sensoriels que le simulateur de conduite est capable de produire. Nous avons donc dans un premier temps étudié le fonctionnement de la perception
humaine et confronté ces informations à l'étude des restitutions sensorielles proposées par les simulateurs de conduite de moto existants à ce jour. Cette étude nous a permis de soulever un potentiel problème dans l'approche utilisée pour la conception d'un simulateur de conduite pour la contrôlabilité de ce simulateur. Or, la validité et l'acceptabilité d'un simulateur dépendent fortement de sa contrôlabilité. Nous allons donc utiliser une autre approche pour repenser les modalités d'interfaçage conducteur/simulateur d'un simulateur de conduite moto préexistant : architecture matérielle et logicielle, structure capteurs/actionneurs de la colonne de direction, modèle de véhicule implémenté.
## 4.1 DESCRIPTION GENERALE

Le développement de notre simulateur de conduite moto (photo de la Figure 4.1) a commencé en 2006 dans le cadre du projet de recherche SIMACOM (SIMulateur pour l'Apprentissage de la Conduite de deux-roues Motorisé), supporté par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). Le projet SIMACOM était une collaboration entre le laboratoire MSIS (INRETS), le laboratoire IBISC (Université d'Evry Val d'Essonne), et l'IEF (Université Paris-Sud - l'équipe en question fait maintenant partie du laboratoire SATIE de l'Université Paris-Saclay) (Nehaoua, 2008). Son objectif était double : développer un simulateur permettant à la fois la formation des conducteurs au risque de la conduite moto et l'étude des comportements de conduite en conditions de conduite normale.

Depuis, le simulateur a été utilisé dans plusieurs expérimentations « centrées conducteur » (études les plus récentes : (Boets et al., 2020; Bougard et al., 2020, 2021; Michel et al., 2022)), mais les sensations qu'il procure au conducteur sont toujours éloignées de la réalité et il reste donc à ce jour un objet de recherche et est toujours en cours de raffinement. C'est au niveau du raffinement « système » que se positionnent mes travaux.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 4.1 Notre simulateur de conduite moto</figcaption></figure>

Le simulateur est construit à partir d'un châssis de moto Yamaha YBR 125 cm³ sans roue ni suspension de sorte à en réduire la masse et l'inertie<fnref n="1" />. Le châssis est fixé sur un cadre

<footnote n="1">¹ Le châssis peut être remplacé par un autre châssis avec un réservoir de dimensions plus importantes, ce que nous avons fait pour l'expérimentation décrite dans le dernier chapitre de ce manuscrit.</footnote>
métallique. Il s'agit de la partie supérieure de la plate-forme mobile du simulateur. La partie inférieure de cette plate-forme est composée d'un bâti servant de support pour le montage des actionneurs qui permettent la restitution de mouvement.

Notre simulateur de conduite moto, dans sa version « actuelle », est constitué des éléments suivants :

* **pour la restitution visuelle** : trois écrans fixes (télévisions 55 pouces), assemblés bord à bord pour obtenir un champ visuel quasi-continu. Les écrans sont disposés en forme de pseudo-cercle, dont le centre est la tête du conducteur, offrant ainsi à ce dernier un champ de vision FOV = 130° (abrégé de *Field Of View*), avec une résolution d'image de 1920 x 1080 pixels par écran, soit approximativement 44 Pixels Par Degré (PPD) ;

* **pour la restitution auditive** : un système sonore 5.1 ;

* **pour la restitution de mouvement** : une colonne de direction motorisée, que nous appellerons « corps dynamique n°1 » dans la suite, avec deux Degrés De Liberté (abrégé DDLs) :

* un guidon à retour haptique,

* et une fonctionnalité pseudo-haptique restituant les stimuli haptiques correspondant à l'effort (de flexion ou d'extension) dans les bras du conducteur dû aux mouvements de son buste dans les phases d'accélération longitudinale et de freinage (de décélération) ;

* **également pour la restitution de mouvement** : la plate-forme mobile, que nous appellerons « corps dynamique n°2 » par la suite, avec trois DDLs : roulis (plage de débattement ±12.5°), tangage (plage de débattement ±10°) et lacet (plage de débattement ±10°). Comme le simulateur est un simulateur à structure parallèle, les DDLs sont couplés et l'amplitude des mouvements est de ce fait limitée (en particulier pour le roulis et de tangage). En plus de cela, des études psychophysiologiques portant sur les simulateurs de conduite moto en général (Yamasaki et al., 1998) et sur notre simulateur en particulier (Arioui et al., 2010; Nehaoua et al., 2007; Shahar et al., 2014) ont montré que les plages de débattement doivent être limitées pour des questions de ressenti du conducteur. C'est de cette manière que nous arrivons à ces chiffres ;

* **pour la mise en situation du conducteur** : tous les organes de commande d'une moto : commodos gauche et droit (feux, clignotants, klaxon, démarreur), accélérateur, embrayage, freins avant et arrière, boîte de vitesses.
## 4.2 STRUCTURE GENERALE

La structure physique de notre simulateur moto est bi-corps, comme représenté par la Figure 4.2. Cette structure est inspirée par l'étude de la dynamique moto, qui met en évidence deux groupes de DDLs :

1. le DDL de la colonne de direction, c'est-à-dire l'angle du guidon ;

2. les rotations de la moto, c'est-à-dire le roulis, le tangage et le lacet (Cossalter, 2006).

La version du simulateur antérieure à mes travaux n'était pas articulée autour de cette structure. Il y avait deux configurations possibles de l'architecture de calcul, qui sont représentées dans la Figure 4.3.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 4.2 (a) CAO du simulateur ; (b) Photo du simulateur</figcaption></figure>

Dans le cas de l'architecture du système présentée dans la Figure 4.3.a, il n'était possible que de fonctionner en boucle ouverte pour le pilotage du guidon, un problème sur lequel nous reviendrons dans le chapitre suivant. Dans le cas de l'autre variante (Figure 4.3.b) le problème posé était surtout la complexité de l'architecture faisant intervenir plusieurs PCs. L'objectif de mes travaux concernant la structure de fonctionnement du simulateur était donc double : simplifier l'architecture logicielle du simulateur et en améliorer les performances d'un point de vue calculatoire. Pour ce faire, nous avons choisi de nous appuyer sur cette structure bi-corps pour mettre en place une architecture de calculs distribuée. La plupart des calculs sont effectués par différents microcontrôleurs, les amenant ainsi au plus proche des actionneurs physiques concernés.
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 4.3 (a) Architecture fonctionnelle antérieure du simulateur avec calcul du modèle de véhicule sur un PC standard ; (b) Architecture fonctionnelle du simulateur avec calcul du modèle de véhicule sur un PC xPC Target (Matlab/Simulink temps réel)</figcaption></figure>

Tous les phénomènes physiques intervenant dans la conduite d'une moto ne peuvent pas être reproduits physiquement par un simulateur. Nous avons notamment pris l'exemple de la reproduction physique des forces centrifuge et centripète pour illustrer ce point plus haut dans ce manuscrit. Les phénomènes physiques manquants doivent être modélisés et simulés au moins en partie de manière calculatoire. Cette « physique manquante » est multimodale. Dans la réalité, tous les phénomènes sont liés par le temps, qui est une variable unificatrice. En simulation, il faut par conséquent a minima garantir pour le conducteur la cohérence temporelle de la physique simulée pour maintenir la contrôlabilité et l'acceptabilité. Or, sur un PC utilisant un système d'exploitation « standard » (non-temps réel), le parallélisme des calculs ne peut pas être garanti, ni la latence stricte : à moins d'utiliser un système d'exploitation temps réel, le comportement de calculs d'un PC est non-stationnaire – parfois favorable, mais parfois défavorable. L'architecture antérieure du simulateur représentée sur la Figure 4.3.a laissait beaucoup de charge de calcul à un PC. Nous avons décidé pour pallier le problème de ralentissements des calculs dont elle souffrait d'utiliser un ou plusieurs(s) calculateur(s) embarqué(s) dédié(s) pour chaque corps dynamique du simulateur, c'est-à-dire de paralléliser physiquement les calculs.
Le modèle de véhicule est également implémenté sur un calculateur dédié au plus proche des corps physiques de notre simulateur de conduite moto. De cette manière, la latence maximale des calculs est égale au temps de calcul maximal, au lieu de la somme de tous les temps de calcul sur un PC (dans le pire des cas, c'est-à-dire si tous les calculs sont faits en série).

Les calculateurs embarqués échangent des données les uns avec les autres, ainsi qu'avec un PC centralisé. Ce dernier se charge des calculs d'un modèle de trafic multi-agent et de la restitution visuelle et auditive de l'environnement du véhicule simulé pour le conducteur. Ce PC peut également servir comme un enregistreur de données, ce qui est souvent nécessaire pour le besoin des expérimentations mises en place.

L'architecture matérielle et logicielle du simulateur à l'issue de nos travaux est représentée schématiquement en Figure 4.4. Cette représentation permet de mettre en évidence, en plus de la structure physique bi-corps du simulateur, le fait que notre simulateur de conduite moto est composé de deux sous-parties :

1. le véhicule simulé, sur lequel portent nos travaux ;

2. et l'environnement de simulation dans lequel le simulateur est accueilli.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 4.4 Architecture matérielle/logicielle générale du simulateur moto : véhicule simulé (zone en pointillé à gauche) et environnement de simulation (zone en traitillé à droite)</figcaption></figure>

Le microcontrôleur estampillé « modèles véhicule » dédié calcule deux modèles : un modèle de moteur (cinématique de la moto) et un modèle dynamique (modèle de Meijaard (Meijaard et al., 2007) adapté ou modèle fonctionnel).
## 4.3 INTERFACES CONDUCTEUR/MOTO ET MONDE SIMULES

Notre simulateur intègre différents types de capteurs et d'actionneurs qui sont soit virtuels soit réels. D'un point de vue « système », il apparaît qu'un simple mouvement du conducteur implique à la fois une mesure (par un capteur, par exemple un capteur de force) et une modification de la physique du simulateur (par exemple, une modification du centre de gravité du système). On conçoit donc bien qu'il peut y avoir plusieurs manières possibles de combiner des capteurs et des actionneurs virtuels ou réels pour faire le lien entre le conducteur et la moto simulée, tout en maintenant la contrôlabilité du simulateur et l'acceptabilité de l'illusion de conduite. A noter : l'illusion de conduite, au-delà des restitutions sensorielles mises en place, passe aussi significativement par la qualité de l'environnement routier simulé (et reproduit) et du comportement des divers autres acteurs simulés (par exemple d'autres véhicules ou des piétons) (Espié et al., 2005).

Les interfaces utilisées dans notre simulateur de conduite moto sont classifiées dans le Tableau 4.1, en utilisant les notations du chapitre précédent (section au sujet des interfaces).

<table><caption>Tableau 4.1 Classification des interfaces capteurs/actionneurs de notre simulateur de conduite moto</caption><thead><tr><td>Capteur/Actionneur</td><td>Actionneur virtuel</td><td>Actionneur réel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Capteur virtuel</td><td>Écrans<br/>Haut-parleurs</td><td>N.A.</td></tr><tr><td>Capteur réel</td><td>Organes de commande de la moto</td><td>Corps dynamique n°1 : colonne de direction<br/>Corps dynamique n°2 : plate-forme</td></tr></tbody></table>

Les interfaces les plus complexes sont celles qui mettent en jeu un capteur réel et un actionneur réel, du fait du couplage physique inhérent qui entre en jeu dans ce type d'interfaces.
# 5 APPROCHE CENTREE CONTROLABILITE, VERSANT N°1 : GUIDON DE MOTO ET STIMULI HAPTIQUES

La conduite d'une moto (comme celle de tout véhicule) s'appuie à la fois sur les informations issues des systèmes sensoriels humains et sur l'anticipation des conséquences des actions de contrôle effectuées. Les simulateurs de conduite pour l'étude des comportements humains de conduite sont construits pour essayer de donner à un conducteur l'illusion de conduire un véhicule réel, en s'appuyant notamment sur la stimulation de ses systèmes sensoriels (si possible multimodale), et ce en respectant autant que faire se peut les attentes du conducteur (voir la section 1.5 consacrée au modèle interne, ainsi que la discussion sur l'implication de l'existence du modèle interne pour la simulation de conduite dans la section 3.1). En fait, dans un contexte de simulation de conduite, le conducteur contrôle « à distance » (téléopère) un modèle de véhicule : ses actions de commande sont détectées par un certain nombre de capteurs intégrés au simulateur, et le comportement du véhicule virtuel est rendu par un certain nombre d'actionneurs.

Les interactions entre conducteur et simulateur de conduite sont rappelées dans la Figure 5.1.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 5.1 Illustration des interactions entre conducteur et simulateur de conduite</figcaption></figure>

On voit que le système est capable de détecter un sous-ensemble des actions de contrôle du conducteur (selon la quantité et la qualité des capteurs intégrés). De la même manière,
le simulateur ne peut restituer qu'un sous-ensemble de la physique simulée par le modèle de véhicule, selon les actionneurs intégrés et selon les phénomènes physiques concernés.

## 5.1 CONSIDERATIONS GENERALES SUR LA CONTROLABILITE ET L'ACCEPTABILITE

Notre approche focalisée sur la contrôlabilité a guidé notre travail de conception d'un **système preuve de concept** (*Proof Of Concept*, abrégé POC), qui fait l'objet de ce chapitre. Le système en question est un système à **restitution bimodale : visuelle** et **haptique**. Notre objectif, à travers la conception de ce système POC, était de construire et valider un **guidon de moto motorisé à retour haptique** pour pouvoir l'intégrer dans un second temps à notre simulateur moto.

En amont de cette intégration, nous avons utilisé le système POC en question dans une expérimentation à but double :

1. valider la contrôlabilité du sous-système « guidon à retour haptique » avant son intégration à un système plus complexe (le simulateur moto) ;

2. et, en lien avec notre hypothèse de travail, démontrer l'impact (positif) de l'adéquation ou (négatif) de l'inadéquation de la complexité du modèle de véhicule, d'une part, et de l'architecture d'un simulateur physique, d'autre part, sur la contrôlabilité de l'objet simulé et sur le ressenti général de l'opérateur.

Les résultats de cette expérimentation sont décrits dans le chapitre suivant.

## 5.2 LA QUESTION DU GUIDON DANS LA CONDUITE MOTO...

Du fait de l'instabilité intrinsèque aux pendules inversés, la conduite d'une moto (qui est un véhicule pendulaire) est plus complexe que celle d'une voiture. Une moto est par nature dynamiquement instable : le conducteur doit stabiliser en permanence son véhicule pour réaliser une trajectoire. C'est pourquoi la contrôlabilité est une notion d'autant plus essentielle pour la construction d'un simulateur de conduite moto. Cependant, les recherches à ce sujet sont limitées. À ce jour, les simulateurs de conduite (de conduite automobile comme de moto), ne sont en fait utilisés que dans des situations où ils sont entièrement contrôlables et acceptables. Cependant, comme mentionné précédemment, cela restreint leurs cas d'utilisation potentiels, en excluant des situations qui présentent pourtant un grand intérêt, par exemple la prise de ronds-points.
### 5.2.1 ... pour le conducteur

Un conducteur contrôle la trajectoire de sa moto par le biais de deux couples (Cossalter et al., 1999) :

1. le couple de direction, c'est-à-dire le couple appliqué par le conducteur sur la colonne de direction de la moto via le guidon ;

2. et le couple de roulis, résultant de l'inclinaison du corps du conducteur et/ou de l'appui du conducteur sur les repose-pieds.

La combinaison de ces deux couples donne un angle de guidon et de roulis de la moto, lesquels résultent en des forces latérales et gravitationnelles qui, à un point d'équilibre donné de la moto, sont équilibrées par la force la force centripète. C'est ce qui permet au conducteur de stabiliser le véhicule en courbe à un instant donnée.

Pendant la conduite, la colonne de direction subit plusieurs couples :

1. le couple de direction appliqué par le conducteur sur le guidon ;

2. le couple résultant de l'effet gyroscopique de la roue ;

3. le couple résultant du contact pneu/chaussée ;

4. et enfin, le couple indirectement induit par l'action du conducteur sur le roulis de la moto.

La position angulaire de la colonne de direction et du guidon est influencée par l'ensemble de ces couples.

Du point de vue du conducteur, le guidon d'une moto a une double fonction d'action et de perception : le conducteur contrôle la moto en interagissant avec le guidon et le guidon fournit au conducteur un certain nombre de stimuli sensoriels. Le guidon est notamment le siège de stimuli haptiques qui sont essentiels pour le conducteur et influencent significativement son comportement de conduite.

### 5.2.2 ... et pour le système

Le couple de direction est une entrée du modèle de véhicule implémenté par le simulateur moto, modèle qui calcule notamment la vitesse et l'accélération du guidon, et donc sa nouvelle position. Pour construire un simulateur de conduite moto, il faut donc pouvoir :

1. mesurer le couple de direction appliqué par le conducteur, pour l'utiliser comme entrée du modèle de véhicule ;
2. contrôler le couple résistant, pour la restitution haptique, et l'état (position, vitesse et accélération angulaires) du guidon, en sortie du modèle de véhicule.

Dans le cas des simulateurs de conduite automobile, les couples mis en jeu au niveau du volant ne sont pas situés au centre (Mohellebi et al., 2009) et les variations de la position angulaire du guidon peuvent être importantes (l'amplitude disponible est ±1.5 tours soit ±540°). De ce fait, leur mesure et leur contrôle sont relativement simples. Au contraire, pour un simulateur de conduite moto, les variations de la position angulaire du guidon se font autour du centre et sont de faibles amplitudes – de l'ordre du degré – voire de très faibles amplitudes pour des vitesses de véhicule élevées (l'amplitude disponible est ±30°). Comme en voiture, en déplacement, plus la vitesse de la moto est élevée, plus le couple résistant (du point de vue du conducteur) au niveau du guidon est important.

Cette combinaison entre un couple élevé (jusqu'à 80 Nm) et une amplitude angulaire faible rend la mesure et le contrôle complexes. En effet, la production d'un couple résistant élevé en position centrale est difficile sans générer de vibrations mécaniques (en raison de la fréquence de fonctionnement du contrôleur de puissance matériel), lesquelles nuiraient à la contrôlabilité du système global. En plus de cela, lorsque le conducteur applique un couple sur le guidon de la moto, la colonne de direction peut tourner. Cela signifie que toute mesure de couple ne reflétera pas seulement le couple appliqué par le conducteur, mais aussi la dynamique inhérente de la moto simulée.

Pour la construction d'un simulateur de conduite moto fonctionnant en boucle fermée, il faut pourtant nécessairement mesurer le couple de direction et l'exploiter sans que la position du guidon soit modifiée par l'action du conducteur. La position du guidon doit pouvoir être pilotée par le calcul du modèle de véhicule. Toutes ces étapes doivent pouvoir être réalisées dans un délai acceptable pour la perception haptique du conducteur, d'une part, et pour ne pas impacter négativement la stabilité du modèle de véhicule, d'autre part. À défaut, cela nuirait à la contrôlabilité de la moto simulée.

Au vu de toutes ces considérations, nous pouvons conclure que la conception d'un guidon de moto motorisé pour un simulateur physique est un problème complexe. Cela nécessite de faire un certain nombre de choix technologiques et de compromis, en prenant en compte pour chacun de ces choix le besoin de contrôlabilité du sous-système « guidon » par le conducteur dans la boucle.

Pour ces raisons, notre travail s'est dans un premier temps concentré sur le développement d'un système de guidon motorisé à retour haptique capable d'alimenter le modèle de moto en boucle fermée, en respectant un certain nombre de contraintes sur
les retours sensoriels fournis au conducteur. Ce travail est décrit dans les sections suivantes.

## 5.3 CONTRAINTES DE CONCEPTION...

### 5.3.1 ... liées au conducteur

La conduite d'une moto faisant intervenir les systèmes sensoriels humains, dont le rôle précis dans la tâche de conduite dépend du conducteur, décider quels stimuli sensoriels doivent être reproduits par un simulateur de conduite moto et comment est une question complexe. Un point d'entrée pour cette réflexion est le suivant : les systèmes sensoriels humains ont des sensibilités temporelles et fréquentielles inhérentes, ainsi que des limitations physiques et biochimiques qui doivent être prises en compte. Par exemple, la dynamique des récepteurs sensoriels et neuromusculaires, la conduction nerveuse et le temps de traitement des informations par les neurones sont tous responsables d'un délai entre l'instant où un stimulus ou plusieurs stimuli sensoriels sont détectés et l'instant où la réponse à ce ou ces stimuli commence. Pour se rendre compte du type de contraintes à respecter, les délais respectivement introduits par les systèmes sensoriels visuel et haptique sont repris dans le Tableau 5.1.

<table><caption>Tableau 5.1 Retards sensoriels caractéristiques des systèmes visuel et haptique (extraits des travaux de Nash) (Nash et al., 2016)</caption><thead><tr><td>Système sensoriel</td><td>Retard sensoriel caractéristique</td></tr></thead><tbody><tr><td>Visuel</td><td>100 ms – 560 ms</td></tr><tr><td>Haptique</td><td>Environ 34 ms ou environ 48 ms (selon le récepteur sensoriel mis en jeu)</td></tr></tbody></table>

### 5.3.2 ... et liées au système

Le système initial du guidon motorisé de notre simulateur de moto, à savoir un moteur à courant continu et un système de transmission par poulie et courroie, était dérivé d'un système de volant à retour d'effort pour simulateur de conduite automobile. Ce système ne pouvait pas garantir un fonctionnement en boucle fermée, tel que décrit précédemment : il ne permettait pas de mesurer le couple appliqué par le conducteur sur le guidon sans que l'état (position, vitesse et accélération angulaires) de celui-ci ne change. Nous avons donc décidé de le remplacer pour résoudre ce problème.

Pour ce faire, nous avons fait le choix de rechercher un actionneur qui soit « difficilement réversible » voire « non réversible » à la main, assurant ainsi la séparation de la dynamique
inhérente du système, d'une part, et de l'action humaine sur le système, d'autre part. Nous avons en outre recherché un actionneur produisant le moins de vibrations possibles. Les servo-moteurs utilisés pour le positionnement des antennes satellitaires sur Terre, en particulier, ont été identifiés comme d'excellents candidats. De plus, ce type de servo-moteur est sans jeu, ce qui est nécessaire pour développer un système à retour haptique.

Le Tableau 5.2 résume les objectifs de conception qui découlent des considérations détaillées dans la section précédente, et les choix technologiques que nous avons faits pour y répondre.

<table><caption>Tableau 5.2 Synthèse des objectifs de conception et des solutions trouvées pour le nouveau système de guidon motorisé</caption><thead><tr><th>Objectif de conception</th><th>Choix de conception</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mesure du couple de direction sans modification de la position du guidon</td><td rowspan="2">Servo-moteur « non réversible »<br>(rapport de réduction R = 160)</td></tr><tr><td>Contrôle à couple élevé sans vibration</td></tr><tr><td><strong>Actionnement...</strong></td><td></td></tr><tr><td>... sans jeu</td><td>Servo-moteur à réducteur « sans jeu »<br>(HarmonicDrive)</td></tr><tr><td>... dans un délai acceptable pour la perception haptique</td><td>Fréquence de pilotage adaptée (voir la section 5.7)</td></tr></tbody></table>

Les choix effectués présentent bien sûr des inconvénients inhérents et nécessitent de faire des compromis.

Le premier aspect à considérer est la Compatibilité Électro-Magnétique (abrégé CEM), c'est-à-dire la nécessité d'isoler électriquement tous les capteurs et sous-systèmes, sans quoi il pourrait se produire de nombreux dysfonctionnements (par exemple des dysfonctionnements des écrans utilisés). En effet, pour obtenir les performances spécifiées, le servo-moteur que nous avons sélectionné est alimenté en 380 V triphasé, alors que le moteur à courant continu du système initial était alimenté en basse tension et ne risquait donc pas de poser de problème de CEM.

D'autre part, le type de servo-moteur choisi, c'est-à-dire un servo-moteur destiné au positionnement haute précision, n'est pas fait pour motoriser des systèmes avec une butée mécanique, alors que le guidon d'une moto est naturellement limité par une butée mécanique à gauche et à droite (le guidon est bloqué par le cadre). Dans le cas de notre simulateur moto, la plage de débattement possible pour le guidon est ±30°. Comme le couple mis en jeu peut être de valeur élevée (jusqu'à 160 Nm en fonctionnement normal
dans le cas du servo-moteur que nous avons intégré), cela présente un risque non négligeable de casse d'un élément du sous-système, en particulier de l'actionneur. Pour éviter cela, nous avons intégré, en plus de sécurités logicielles, un limiteur de couple mécanique.

## 5.4 ARCHITECTURE

Notre système POC, représenté schématiquement dans la Figure 5.2 (qui reprend les notations de la Figure 5.1), fournit au conducteur :

* des stimuli haptiques à l'aide d'un guidon de moto couplé mécaniquement à un servo-moteur CanisDrive-20A-160-AM-H-SIE, en photo en Figure 5.3 ;

* et un retour visuel à l'aide d'un casque de réalité virtuelle (Head-Mounted Display, abrégé HMD) HTC Vive Pro.

Comme l'objectif est, à terme, d'intégrer le sous-système de guidon motorisé à retour haptique à un simulateur moto, nous avons conçu ce système POC de sorte que l'opérateur – le conducteur – puisse l'utiliser pour contrôler la trajectoire d'une moto simulée dans une scène virtuelle en s'appuyant sur le retour sensoriel bimodal visuel et haptique qui lui est fourni.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 5.2 Représentation schématique des interactions entre le conducteur et notre système POC</figcaption></figure>
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 5.3 Guidon de moto motorisé à retour haptique utilisé dans notre système POC</figcaption></figure>

Notre système POC utilise une architecture distribuée, comme représenté par son diagramme de déploiement dans la Figure 5.4. Il est mis en œuvre à l'aide de :

* un PC intégrant un processeur Intel® Core™ i7-8700 CPU @ 3.20GHz et une carte graphique Nvidia GeForce GTX 1060. Ce PC est responsable du calcul du modèle dynamique de moto. Le modèle dynamique est calculé à une fréquence de 1 kHz. Ce PC est également responsable de la génération des images pour le rendu visuel;

* une première carte électronique conçue à l'unité de recherche SATIE intégrant un microcontrôleur mbed (LPC1768) et carte DE0-Nano qui est un FPGA (abrégé de Field-Programmable Gate Array). Cette carte électronique est responsable de la mesure du couple appliqué au guidon par le conducteur;

* une seconde carte électronique conçue à l'unité de recherche SATIE intégrant un microcontrôleur STM32F446 et une carte DE0-Nano. Cette carte électronique, en conjonction avec un servo-contrôleur YukonDrive-1021-ADO, est responsable de la motorisation du guidon et de la génération du retour haptique.

Cette architecture distribuée permet notamment de réduire la charge de calcul pour le PC et, par conséquent, d'améliorer la stabilité des calculs, de l'échantillonnage et des fréquences de transmission (qui sont imposées par les contraintes que nous détaillons dans ce chapitre). Des instabilités de fréquence auraient un impact négatif sur la contrôlabilité du simulateur moto, à éviter vu notre hypothèse.
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 5.4 Diagramme de déploiement de notre système POC</figcaption></figure>

Le servo-moteur et le servo-contrôleur sont isolés avec une attention spéciale de sorte à éviter les interférences électromagnétiques entre eux et les autres parties du système, notamment le casque de réalité virtuelle.

## 5.5 MESURE DE L'ACTION DU CONDUCTEUR

En simulation de conduite moto, comme indiqué précédemment, le conducteur ne conduit pas une moto réelle, mais téléopère un modèle de moto en interagissant avec un système physique. En particulier, dans le cas de notre système POC, le conducteur contrôle la trajectoire de la moto simulée en agissant sur le guidon.

Le couple appliqué sur le guidon par le conducteur / couple résultant sur la colonne de direction est une entrée du modèle de moto et doit être mesuré par le système. Du fait des choix de conception faits, le couple appliqué par le conducteur sur le guidon peut ainsi être mesuré au moyen d'une jauge de contrainte (mise en évidence sur la Figure 5.5).
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 5.5 Localisation de la jauge de contrainte utilisée pour mesurer le couple appliqué par le conducteur sur le guidon</figcaption></figure>

La carte d'acquisition du couple appliqué a été conçue à l'unité de recherche SATIE, initialement pour d'autres travaux de recherche, de sorte que le FPGA intégré puisse échantillonner les mesures d'un à quatre capteurs par liaisons SPI (abrégé de *Serial Peripheral Interface*). Dans notre application, un seul canal d'acquisition est utilisé. Nous avons choisi d'échantillonner le couple appliqué par le conducteur sur le guidon à une fréquence de 500 Hz dans le cas de notre système POC.

Les mesures échantillonnées sont transmises à la demande au microcontrôleur intégré, toujours par liaison SPI. Les deux blocs SPI implémentés sur le FPGA utilisent une fréquence d'horloge (notée *SCLK* pour *Serial CLocK*) de 10 MHz pour le transfert de données.

Le microcontrôleur filtre les mesures en utilisant un filtre à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII), plus précisément un filtre numérique Butterworth passe-bas d'ordre 2 qui permet d'atténuer le bruit de mesure. Les mesures filtrées sont ensuite retransmises via un bus CAN (abrégé de *Controller Area Network*), avec une vitesse de bus CAN de 1 Mbits/s.

## 5.6 RESTITUTION VISUELLE DANS NOTRE SYSTEME PREUVE DE CONCEPT : CHOIX DE CONCEPTION

La scène visuelle projetée dans le *HMD* est calculée en temps réel par un générateur de graphiques 3D, le moteur Unity3D avec le *plugin* OpenXR. Les sorties pertinentes du modèle (par exemple, la position, la vitesse, l'accélération) sont envoyées par le PC à ce moteur graphique en utilisant le protocole UDP (abrégé de *User Datagram Protocol*) et à une fréquence de 90 Hz. L'utilisation d'un *HMD* permet également de mettre en œuvre une restitution auditive, mais ce n'est pas l'objet de ces travaux.
### 5.6.1 Fréquence de rafraîchissement de l'image

Pour le rendu visuel, la première contrainte temporelle à prendre en compte est la fréquence de rafraîchissement de l'image. Une fréquence de rafraîchissement suffisante et constante est nécessaire pour que le conducteur ait l'impression d'un mouvement visuel continu et fluide. On définit généralement 25 images par seconde (Frames Per Second, abrégé FPS) comme la fréquence de rafraîchissement minimale acceptable pour garantir cette impression. Cependant, dans le contexte de la simulation de conduite, la scène visuelle peut contenir des véhicules se déplaçant à grande vitesse dans l'environnement du conducteur, ou devoir lui donner l'illusion de se déplacer à grande vitesse soi-même, ce qui nécessite une fréquence de rafraîchissement plus élevée pour que le mouvement paraisse continu et fluide. En plus de cela, une fréquence de rafraîchissement variable induit un problème de scintillement de l'image, ainsi qu'une instabilité générale de l'environnement virtuel lors de l'utilisation d'un HMD. Ces effets visuels sont perçus comme des mouvements erratiques et/ou oscillants de la moto simulée du point de vue du conducteur. Dans notre système, le retour visuel, c'est-à-dire les stimuli visuels disponibles pour le conducteur, est généré par le moteur graphique à une fréquence de rafraîchissement constante de 90 FPS.

### 5.6.2 Retard sensoriel et délai de transport introduit par le système

Comme présenté dans le Tableau 5.1, le système visuel est caractérisé par un retard sensoriel entre la perception d'un changement visuel dans l'environnement et la réponse à ce changement allant de 100 ms à 560 ms (Nash et al., 2016).

Le système en lui-même est lui aussi à l'origine d'un délai qui est appelé délai de transport, cette fois-ci entre une action de contrôle-commande effectuée par le conducteur et la réponse du système à cette action. Dans le cas de notre système POC, l'action de contrôle-commande est une action sur le guidon. La réponse du système à cette action est perçue à deux niveaux : un changement dans l'environnement détecté par la vision et un changement de l'état du guidon détecté par le toucher.

Les délais de transport maximaux acceptables dépendent du système, de la tâche, du type de perception considéré, et de la personne (Attig et al., 2017). Lorsque le délai de transport introduit par un système est supérieur à un délai de transport acceptable, le système devient plus difficile à contrôler, voire n'est plus contrôlable. Dans ce cas, le système n'est plus acceptable pour le conducteur, ce qui peut provoquer un sentiment de malaise pour celui-ci.
En ce qui concerne la restitution visuelle, le conducteur peut détecter et être gêné (subjectivement et objectivement) par un délai de transport d'ordre de grandeur inférieur au retard sensoriel caractéristique de la vision (soit inférieur à 100 ms). Pour une tâche de conduite simulée, qui est une tâche à temps critique, la latence visuelle maximale acceptable rapportée dans la littérature est de 50 ms (Frank et al., 1988; Padmos & Milders, 1992; Pinto et al., 2008). Comme indiqué précédemment, dans notre système POC, la simulation de l'environnement (en réalité virtuelle) visuelle est réalisée avec une fréquence de rafraîchissement fixée à 90 FPS. En supposant que tous les calculs sont effectués entre chaque nouvelle image, cette fréquence de rafraîchissement introduit à elle seule une latence de 11 ms. Il faut aussi prendre en compte d'autres sources logicielles et matérielles de retard de transport. Pour le casque HTC Vive Pro utilisé conjointement avec le moteur graphique Unity3D, Le Chénéchal et Chatel-Goldman ont trouvé un délai de transport moyen de 31.33 ms (Le Chénéchal & Chatel-Goldman, 2018). Il s'agit d'une latence visuelle acceptable pour une tâche de conduite simulée.

Cependant, ces choix de conception ne sont pas suffisants. Dans notre système POC, le retour d'information fourni au conducteur est bimodal : visuel et tactile. Cela a un impact sur les latences acceptables pour le retour visuel et haptique. Pour que le système complet respecte les contraintes temporelles fixées, il faut que les deux sous-systèmes soient cohérents temporellement et que les délais de transport qu'ils introduisent soient tous les deux acceptables.

### 5.6.3 Conclusion sur la restitution visuelle

La conception du sous-système de restitution visuelle de notre système POC prend en compte les contraintes physiologiques spécifiques à la vision dans le contexte particulier de l'accomplissement d'une tâche de conduite simulée.

Cette stratégie de conception permet d'éviter des problèmes de scintillement et/ou de mouvements incontrôlés de la scène visuelle et par conséquent de garantir un meilleur degré de contrôlabilité de la moto simulée.

## 5.7 RESTITUTION HAPTIQUE DANS NOTRE SYSTEME PREUVE DE CONCEPT : CHOIX DE CONCEPTION

La perception haptique est divisée en deux sous-modalités sensorielles dépendantes (Fuchs et al., 2006; Reed & Ziat, 2018) :

* la kinesthésie, c'est-à-dire la perception du mouvement propre du corps ;
* la perception tactile, ou sens du toucher.

Nous avons expliqué dans un chapitre précédent qu'il existe plusieurs types de mécanorécepteurs, qui sont les récepteurs sensoriels permettant la perception kinesthétique et tactile. Chacun de ces types de mécanorécepteurs est sensible à des stimuli spécifiques de différentes fréquences. La conduite d'un véhicule à l'aide d'un volant ou d'un guidon stimule trois types de mécanorécepteurs (parmi tous les types existants), dont les caractéristiques sont résumées dans le Tableau 5.3.

<table><caption>Tableau 5.3 Caractéristiques (types de stimuli détectés et sensibilité fréquentielle) des mécanorécepteurs pertinents pour la tâche de conduite (extraits des travaux de Hale & Stanney) (Hale & Stanney, 2004)</caption><thead><tr><td>Type de mécanorécepteurs</td><td>Types de stimuli (pertinents pour une tâche de conduite) détectés</td><td>Sensibilité fréquentielle</td></tr></thead><tbody><tr><td>Corpuscules de Vater-Pacini</td><td>Vibration, accélération</td><td>[100 Hz, 1 kHz]</td></tr><tr><td>Corpuscules de Ruffini</td><td>Force latérale, direction du mouvement, force statique</td><td>[0.4 Hz, 100 Hz]</td></tr><tr><td>Corpuscules de Meissner</td><td>Vélocité, contrôle de la préhension</td><td>[2 Hz, 40 Hz]</td></tr></tbody></table>

### 5.7.1 Sensibilité fréquentielle

Les sensibilités fréquentielles respectives des mécanorécepteurs impliqués dans la perception haptique imposent des contraintes de conception pour les paramètres en fréquence du sous-système de restitution haptique de notre système POC.

Nous avons choisi d'échantillonner le couple exercé par le conducteur sur le guidon à une fréquence de 500 Hz. Cette fréquence est cohérente avec les contraintes fréquentielles présentées. Elle est également conforme aux règles de contrôle-commande de la téléopération qui spécifient une fréquence de rafraîchissement haptique comprise entre 500 Hz et 1 kHz afin d'assurer la stabilité et la transparence de l'interaction haptique. Cette fréquence de boucle garantit la contrôlabilité et améliore par conséquent l'acceptabilité du « du système simulateur » et donc de la moto simulée.

La carte de pilotage du guidon a été spécialement conçue pour cette application, de sorte à pouvoir implémenter un décodage direct des signaux sinus/cosinus de l'encodeur en utilisant le FPGA intégré à la carte. En effet, tous les autres moyens d'acquisition nativement disponibles (protocole EnDat 2.1/01 sur une liaison série RS 485, ou bus CAN
local avec CANopen) sont trop lents pour garantir un comportement temps réel, c'est-à-dire une fréquence de boucle de 200 Hz ou plus pour la perception haptique.

Comme pour la carte de mesure du couple appliqué par le conducteur, le FPGA et le microcontrôleur intégrés à cette carte communiquent par liaison SPI (avec une fréquence d'horloge SCLK de 10 MHz).

Le microcontrôleur intégré retransmet les données encodeur, c'est-à-dire la position et la vitesse angulaires du servo-moteur (et donc du guidon) sur un bus CAN à une période de 1ms. Ces informations sont utilisées comme entrées du modèle dynamique de moto. Cette fréquence d'échantillonnage et de transmission est également conforme aux contraintes fréquentielles de la boucle haptique établies dans ce chapitre.

## 5.7.2 Pilotage du guidon motorisé

La vitesse de notre actionneur à retour haptique est contrôlée par un contrôleur Proportionnel Intégral (abrégé PI). Cependant, dans notre implémentation, la sortie vitesse du modèle n'est pas appliquée directement comme référence de vitesse mais est d'abord corrigée en utilisant l'erreur de position courante. Cette double commande position-vitesse évite une dérive de la position qui serait due à une erreur de suivi en vitesse incrémentale et à l'intégration numérique. Le schéma fonctionnel de la commande position-vitesse est présenté à la Figure 5.6. Pour plus de clarté, les entrées du modèle ne sont pas représentées de manière exhaustive, mais elles ont été décrites dans le texte.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 5.6 Représentation sous forme de schéma-bloc de la commande position-vitesse du servo-moteur</figcaption></figure>

## 5.7.3 Retard sensoriel et délai de transport introduit par le système

Comme pour la vision, la perception haptique permet un délai de transport maximal acceptable entre le moment où le conducteur essaie de tourner le guidon et celui où le guidon tourne effectivement. Même si les messages nerveux ont une plus grande distance à parcourir entre les mains et le cerveau qu'entre les yeux et le cerveau, les délais caractéristiques de la perception haptique sont significativement plus courts que les délais
caractéristiques de la vision (comme en témoigne le Tableau 5.1 ; voir également (Cameron et al., 2014; Crevecoeur et al., 2016)). Le délai haptique maximal acceptable varie significativement en fonction de la tâche, du système et de la personne (Kaber & Zhang, 2011). Notre objectif pour la construction du système POC décrit dans ce chapitre est la minimisation de la latence haptique introduite.

La communication par un bus CAN introduit un retard bien connu qui correspond à la
durée d'une trame CAN. La durée maximale d'une trame CAN standard est d'environ 134
µs (pour une trame de données de 8 octets). Le processus d'arbitrage CAN ajoute un
retard additionnel qui est difficile à quantifier (ce retard dépend des autres trames qui
sont transmises sur le bus). De plus, la communication avec le servo-contrôleur dédié se
fait sur un bus CAN local avec le protocole CANopen. Cependant, ce protocole est une
sous-couche verbeuse et lente (pour notre application), ce qui pose un problème à la fois
pour le pilotage du système et pour la période à laquelle les données du servo-moteur
peuvent être disponibles. Pour pallier ce problème, nous avons fait le choix d'utiliser une
référence analogique ±10V pour la commande du servo-moteur, plutôt qu'une référence
de vitesse envoyée sur le bus CAN local. La vitesse est ainsi pilotée tout en minimisant le
délai de transport introduit dans la commande du système, qui affecte la latence haptique
et visuelle.

5.7.4 Conclusion sur la restitution haptique

Nous avons conçu le sous-système de restitution haptique de notre système POC en
tenant compte des contraintes physiologiques spécifiques à la perception haptique, telles
que les sensibilités fréquentielles des récepteurs sensoriels haptiques et le besoin de
minimiser la latence haptique.

Ainsi, notre système POC fournit au conducteur un retour haptique au niveau d'un guidon de moto conçu pour être « de bonne qualité ». C'était l'objectif principal du travail présenté dans ce chapitre : concevoir un système de guidon motorisé à retour haptique qui soit contrôlable pour pouvoir l'intégrer à un simulateur de conduite moto.

**5.8 CONCLUSION PARTIELLE**

Notre hypothèse de travail est que le mal du simulateur provient d'une inadéquation
entre :

* la complexité du modèle de véhicule implémenté, d'une part ;

* et la fidélité des retours sensoriels reproduits, qui est directement limitée par l'architecture matérielle et logicielle du simulateur, d'autre part.
Pour pouvoir tester notre hypothèse, nous avons conçu un système preuve de concept à restitution sensorielle bimodale (visuo-haptique) en tâchant de prendre en compte les contraintes spécifiques imposées par la mobilisation des systèmes sensoriels humains. Notre stratégie de conception, détaillée dans ce chapitre, doit permettre de garantir la contrôlabilité d'un simulateur de conduite (même s'il est plus complexe que notre système POC).

Nos travaux portent en particulier sur un simulateur de conduite moto, et nous nous sommes dans ce cadre focalisés (au moins dans un premier temps) sur la qualité du retour haptique au niveau du guidon. En effet, ce retour affecte significativement la contrôlabilité du simulateur et n'est pas souvent pris en compte comme il le devrait.

Le système preuve de concept de guidon motorisé à retour haptique décrit dans ce chapitre a été développé dans l'objectif d'améliorer la contrôlabilité (et par voie de conséquence l'acceptabilité) du simulateur de conduite moto auquel il doit être intégré. Mécaniquement (et parce que nous l'avons choisi ainsi), il est difficilement réversible ce qui limite sa réactivité. Il apparaît donc nécessaire de valider expérimentalement le compromis fait entre accessibilité de la mesure et réactivité en vérifiant que cette réactivité reste suffisante – acceptable – pour les conducteurs.

En amont d'expérimentations sur simulateur de conduite « complet », nous avons imaginé une expérimentation pilote permettant de :

* valider le bon fonctionnement de système POC, en particulier la contrôlabilité du guidon motorisé à retour haptique ;

* et mettre en évidence l'importance de l'adéquation entre le modèle dynamique et le retour visuel pour une tâche de contrôle « simple » : la régulation des oscillations d'un objet simulé.
# 6 EXPERIMENTATION N°1 : ADEQUATION MODELES / STIMULI SENSORIELS : QUEL IMPACT SUR LA CONTROLABILITE DES SYSTEMES ?

Le mal du simulateur est souvent expliqué par l'existence d'un conflit neurosensoriel ou à une instabilité posturale prolongée. Notre hypothèse à ce sujet est que le mal du simulateur, dans le contexte de la simulation de conduite, est une conséquence négative de la non-contrôlabilité (ou d'un degré de contrôlabilité faible) du véhicule virtuel, qui entraîne pour le conducteur des difficultés de contrôle de son mouvement propre dans la scène virtuelle, ainsi qu'un sentiment d'anxiété, d'inconfort et/ou de malaise. À notre sens, la non-contrôlabilité d'un simulateur de conduite résulte d'une inadéquation entre :

* la complexité du modèle de véhicule implémenté, d'une part ;

* et la complexité de l'architecture matérielle et logicielle du simulateur (induisant des latences ou des rendus non acceptables), d'autre part.

L'architecture du simulateur limite en effet, les stimuli sensoriels (en termes de quantité et de qualité) qui peuvent être fournis au conducteur. Cette limitation est problématique car le conducteur a nécessairement des attentes à ce sujet qui découlent de son expérience de conduite antérieure.

Nous avons conçu et mené une expérimentation intra-participants utilisant un système **preuve de concept** pour tester cette hypothèse. Cette expérimentation, que nous décrivons dans ce chapitre, consistait en la régulation des oscillations d'un pendule simulé à l'aide d'un actionneur à retour haptique (pour le contrôle de l'objet simulé et pour la restitution haptique) et d'un casque de réalité virtuelle (pour la restitution visuelle). Les participants devaient réaliser cette tâche de régulation :

1. pour des situations de cohérence entre le comportement dynamique du pendule simulé et le retour visuel produit ;

2. et pour des situations où nous avons volontairement rendu cela incohérent.

Nous avons produit cette incohérence en utilisant un visuel de boule pleine ou creuse (lourde ou légère) et un modèle de déplacement cohérent avec son poids ou non (par exemple : un visuel de boule pleine, donc lourde, avec un modèle de déplacement d'une boule creuse donc légère).
Les résultats de cette expérimentation mettent en évidence plusieurs effets significatifs et supportent en ce sens notre hypothèse :

1. l'entraînement des participants a un effet significatif sur le degré de contrôle exercé sur l'objet simulé et leurs performances dans la tâche de régulation ;

2. et l'incongruence entre modèle dynamique et retour visuel modifie le degré de contrôle et les performances, ainsi que le ressenti (le malaise) des participants.

**6.1 MOTIVATIONS**

Nous avons dans un premier temps cherché à démontrer l'importance de la cohérence entre le modèle dynamique et le retour visuel pour une tâche de contrôle moteur « simple » consistant à réguler les oscillations d'un objet simulé. Dans ce but, cette expérimentation compare les résultats en termes de degré de contrôle exercé par un opérateur pour une telle tâche :

1. d'une part, lorsque le comportement dynamique de l'objet simulé, restitué à l'aide d'un actionneur à retour haptique, et le retour visuel fourni par le simulateur sont cohérents ;

2. et, d'autre part, lorsqu'ils ne le sont pas.

Selon notre hypothèse, l'adéquation du modèle et des stimuli sensoriels est cruciale pour la contrôlabilité d'un objet simulé. Nous avons fait le choix délibéré de nous concentrer en première approche sur une tâche de contrôle moteur simple, sans mouvement propre, de sorte à pouvoir mettre en évidence l'importance de l'adéquation entre modèle et stimuli sensoriels pour le contrôle d'un objet simulé (au sens large). Ce résultat pourra ensuite être transposé à la simulation de conduite, c'est-à-dire au contrôle d'un véhicule simulé (un objet simulé complexe).

**6.2 METHODOLOGIE**

**6.2.1 Participants**

Pour cette expérimentation, les participants ont été recrutés au moyen d'annonces sur les listes de diffusion de l'unité de recherche SATIE.

Vingt-quatre participants (5 femmes et 19 hommes) âgés de 23 à 64 ans (d'âge moyen M = 40 ans, écart-type ET = 13,9 ans) ont pris part à cette expérimentation, bénévolement. Tous avaient une vue normale ou corrigée à la normale (6 / 10). Au regard de la tâche à
réaliser, ces participants ont été recrutés sans chercher à savoir s'ils étaient titulaires ou non du permis moto (catégorie A) ou auto (catégorie B).

Les données relatives à quatre participants (1 femme et 3 hommes), qui n'ont pas respecté les instructions données concernant la tâche à réaliser, ont été exclues des analyses que nous présentons dans ce chapitre.

### 6.2.2 Dispositif expérimental

L'expérimentation a été réalisée à l'aide d'un actionneur à retour haptique, pour le contrôle de l'objet simulé et la restitution des stimuli sensoriels relevant du sens du toucher, et d'un casque de réalité virtuelle (Head-Mounted Display, abrégé HMD), pour la restitution visuelle, comme le montre la Figure 6.1. Ce système est le système POC que nous avons décrit dans le chapitre précédent.

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 6.1 Représentation schématique du système utilisé pour l'expérimentation pilote</figcaption></figure>

L'actionneur à retour haptique utilisé consistait en un guidon de moto couplé mécaniquement à un servo-moteur CanisDrive-20A-160-AM-H-SIE (voir Figure 6.2). Le HMD était un casque HTC Vive Pro, de champ de vision FOV = 110° et avec une résolution de 2880 x 1600 pixels. Le taux de rafraîchissement pour la restitution visuelle était fixé à 90 FPS. Au début de l'expérimentation, les participants étaient invités à mettre le HMD et à l'ajuster à leur tête. S'ils portaient des lunettes correctrices, ils devaient les porter à l'intérieur du HMD. Il leur était également demandé d'ajuster le HMD à leur vision, c'est-à-dire de paramétrer leur écart pupillaire (InterPupillary Distance, abrégé IPD). Pour
effectuer ces réglages, les participants devaient s'appuyer sur le guide de l'utilisateur du HMD.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 6.2 Participant pendant l'expérimentation pilote</figcaption></figure>

### 6.2.3 Tâche et plan expérimental

La tâche à réaliser par les participants était de réguler les oscillations d'un objet simulé, à savoir un pendule. Le modèle dynamique de l'objet était celui d'un pendule simple amorti, représenté schématiquement par la Figure 6.3.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 6.3 Schéma du pendule simple, où la position d'équilibre ($\theta = 0°$) est représentée en gris et le sens de l'observation pour le participant est représenté par l'œil</figcaption></figure>
Deux modèles dynamiques différents étaient utilisés pour l'étude : celui d'un pendule lourd (noté *H* pour *Heavy*) et celui d'un pendule léger (noté *L* pour *Léger*), avec des masses différentes et un coefficient d'amortissement dépendant de la masse.

Le pendule était représenté visuellement par deux objets différents : l'un, un objet d'aspect lourd (texture pleine) et l'autre un objet d'aspect léger (texture creuse). La Figure 6.4 montre les visuels correspondants. Du point de vue du participant, l'objet simulé se déplaçait dans son plan sagittal, avec un unique degré de liberté, le tangage.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 6.4 Représentation visuel du pendule lourd *H* (en haut) et léger *L* (en bas) dans une position angulaire proche du participant</figcaption></figure>

Le mouvement du guidon de moto, restituant les stimuli haptiques, était contrôlé en
utilisant la position et la vitesse angulaire du pendule simulé (qui sont des sorties du
modèle dynamique de pendule) comme références de position et de vitesse dans la
boucle de contrôle du guidon motorisé.

Au début de l'expérimentation, le pendule virtuel était dans un état initial stable, c'est-à-dire à sa position angulaire d'équilibre (voir la Figure 6.3). Les participants étaient invités à le déstabiliser en le poussant pour débuter la session. L'objectif pour les participants était ensuite de réguler l'amplitude des oscillations du pendule à la manière des oscillations d'une balançoire, donc en le repoussant lorsqu'il se trouvait devant eux, par une action sur la poignée du guidon à retour haptique (voir la Figure 6.2 qui montre un participant en train d'effectuer cette action). Le couple appliqué par les participants sur le guidon était mesuré à l'aide d'une jauge de contrainte et utilisé pour déterminer la force d'entraînement du pendule simulé.
Les oscillations du pendule étaient considérées comme régulées, c'est-à-dire que les participants accomplissaient la tâche qui leur était donnée, lorsque la position angulaire maximale du pendule, c'est-à-dire la position la plus éloignée du participant atteinte par pendule avant de changer de sens de balancement et de revenir vers le participant, était maintenue dans l'intervalle

$$I_{cible} = [80^{\circ} \pm 5^{\circ}] = [75^{\circ}, 85^{\circ}]$$

La Figure 6.5 résume les différentes plages angulaires de fonctionnement.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 6.5 Plages angulaires d'intérêt du pendule simple pour l'expérimentation pilote : l'intervalle $I_{cible}$ que les participants devaient viser est délimité en vert ; la plage de débattement possible est délimitée en gris</figcaption></figure>

La scène visuelle, en plus du pendule, incluait un *bargraphe* dont l'axe vertical représentait la position angulaire actuelle du pendule, limitée (pour des raisons mécaniques) à l'intervalle $[\theta_{min}, \theta_{max}] = [-120^{\circ}, 120^{\circ}]$. La couleur de ce *bargraphe* fournissait aux participants un retour sur leurs performances (voir la Figure 6.6 pour des exemples), au moyen d'un gradient de couleur allant :

* du blanc, lorsque la position maximale atteinte était inférieure à 75° (en dessous de l'intervalle désiré) ;

* au vert, lorsque la position maximale atteinte était comprise entre 75° et 85° (dans l'intervalle désiré) ;
* au jaune puis au rouge, lorsque la position maximale atteinte était supérieure à 85° (au-dessus de l'intervalle désiré).

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 6.6 Exemples de la scène visuelle pendant l'expérimentation pilote : l'encadré vert correspond au cas où le participant a accompli sa tâche pour l'oscillation en cours – la position maximale atteinte par le pendule est dans l'intervalle désiré $I_{cible}$.</figcaption></figure>

Notre expérimentation comportait quatre variantes expérimentales :

1. une variante **congruente** où le modèle dynamique et le retour visuel étaient tous les deux celui d'un objet **lourd**. Cette variante est notée variante lourd/lourd (HH) ;

2. une seconde variante **congruente** où le modèle dynamique et le retour visuel étaient tous les deux celui d'un objet léger. Cette variante est notée variante léger/léger (LL) ;

3. une variante **incongruente** où le modèle dynamique était celui d'un objet léger mais avec le visuel d'un objet lourd. Cette variante est notée variante lourd/léger (HL) ;
4. une seconde variante **incongruente** où le modèle dynamique était celui d'un objet lourd mais avec le visuel d'un objet léger. Cette variante est notée variante léger/lourd (LH).

Le plan expérimental de notre expérimentation, tel que décrit, était intra-participants, c'est-à-dire que les participants étaient confrontés à toutes les combinaisons de modalité de modèle dynamique et de retour visuel.

Ce plan expérimental peut se noter :

Modèle dynamique de pendule (lourd, léger) x Visuel de pendule (lourd, léger)

Le plan expérimental est repris dans le Tableau 6.1 qui synthétise la configuration du système pour les 4 variantes expérimentales.

<table><caption>Tableau 6.1 Synthèse des variantes expérimentales de l'expérimentation pilote</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variante expérimentale</th><th colspan="2">Visuel</th><th colspan="2">Modèle dynamique</th></tr><tr><th>Objet lourd</th><th>Objet léger</th><th>Pendule lourd</th><th>Pendule léger</th></tr></thead><tbody><tr><td>Lourd/lourd (HH)</td><td>x</td><td></td><td>x</td><td></td></tr><tr><td>Léger/léger (LL)</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Lourd/léger (HL)</td><td>x</td><td></td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Léger/lourd (LH)</td><td></td><td>x</td><td>x</td><td></td></tr></tbody></table>

### 6.2.4 Procédure

Nous avons d'abord expliqué aux participants la tâche qu'ils devaient accomplir. Puis, les participants ont été entraînés à utiliser les deux variantes cohérentes. Cette première phase était une phase de familiarisation. Chaque participant a ensuite été confronté aux deux variantes incongruentes, avec une seconde exposition à la variante congruente lourd/lourd (HH) insérée entre les deux. Le but de cette seconde exposition était de vérifier que l'entraînement avait un effet positif sur le degré de contrôle et les performances du participant pour une variante déjà rencontrée. Pour ce faire, la variabilité de ces deux aspects avant et après l'entraînement a été comparée au moment de l'analyse des données. Un exemple d'ordre d'exposition, résumant cette procédure, est donné dans le Tableau 6.2.
<table><caption>Tableau 6.2 Exemple d'ordre d'exposition pour l'expérimentation pilote (N.B. : la variante répétée (en orange) dans la phase de mesures était toujours la variante congruente lourd/lourd)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Phase</th><th rowspan="2">Variante</th><th colspan="2">Visuel</th><th colspan="2">Modèle dynamique</th></tr><tr><th>lourd</th><th>léger</th><th>lourd</th><th>léger</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Familiarisation</td><td>HH</td><td>x</td><td></td><td>x</td><td></td></tr><tr><td>LL</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td rowspan="3">Mesures</td><td>Incongruence</td><td>HL</td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Répétition</td><td>HH</td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Incongruence</td><td>LH</td><td></td><td>x</td><td>x</td></tr></tbody></table>

La phase de familiarisation pouvait durer jusqu'à 15 oscillations pour chaque variante mais se terminait après 10 à 14 oscillations si le participant réussissait à réguler l'amplitude des oscillations pendant au moins 5 oscillations successives. La phase de familiarisation a duré en moyenne M = 164 s (écart-type ET = 20,3 s) pour les vingt participants. Au cours de la deuxième phase de l'expérimentation, à savoir la phase de mesures, chaque variante durait 10 oscillations. La durée totale moyenne de cette phase était M = 170 s (écart-type ET = 7,52 s) pour les vingt participants. La durée totale moyenne de l'expérimentation était M = 334 s (écart-type ET = 29,9 s).

Il y avait quatre ordres d'exposition possibles, qui étaient contrebalancés entre les participants, comme le résume le Tableau 6.3 (statistiques après exclusion des données relatives aux quatre participants qui n'ont pas suivi les instructions).

<table><caption>Tableau 6.3 Répartition des participants entre les différents ordres d'exposition aux quatre variantes du plan expérimental</caption><thead><tr><th rowspan="2">Ordre d'exposition</th><th colspan="3">Nombre de participants</th><th colspan="2">Âge des participants</th></tr><tr><th>Femmes</th><th>Hommes</th><th>Total</th><th>M</th><th>ET</th></tr></thead><tbody><tr><td>HH – LL – HL – HH – LH</td><td>1</td><td>5</td><td>6</td><td>33,0</td><td>10,3</td></tr><tr><td>LL – HH – HL – HH – HL</td><td>1</td><td>3</td><td>4</td><td>45,3</td><td>18,11</td></tr><tr><td>HH – LL – LH – HH – HL</td><td>0</td><td>3</td><td>3</td><td>54,7</td><td>11,0</td></tr><tr><td>LL – HH – LH – HH – HL</td><td>2</td><td>5</td><td>7</td><td>35,4</td><td>12,1</td></tr></tbody></table>

Au cours d'expérimentations préliminaires, certains sujets ont indiqué qu'ils comptaient beaucoup sur le bruit du servo-moteur pour accomplir leur tâche de régulation. Le servo-moteur que nous utilisons pour la motorisation du guidon intègre en effet un réducteur de rapport élevé (R = 160) qui produit inévitablement un bruit important, de
caractéristiques dépendant de la vitesse de rotation de l'actionneur. Cela signifie que le bruit du servo-moteur était différent selon le modèle dynamique de pendule simulé. Certains sujets étaient donc capables de percevoir la différence auditive et de l'utiliser comme un indice significatif. Cependant, notre objectif était de mettre en évidence l'effet spécifique de la cohérence (ou de l'incohérence) entre le modèle dynamique et le retour visuel. Pour cette raison, nous avons décidé de passer de la musique instrumentale aux participants pendant l'expérimentation. La musique a été choisie pour couvrir le bruit du servo-moteur sans distraire les participants.

La position et la vitesse de l'objet simulé, c'est-à-dire la position angulaire et la vitesse de rotation du servo-moteur telles que remontées par le servo-contrôleur ont été enregistrées pendant toute la durée de l'expérimentation. Ces informations sont en effet indicatrices des performances du participant dans sa tâche. Le couple appliqué par le participant sur le pendule simulé pour contrôler ses oscillations, mesuré à l'aide d'une jauge de contrainte, ainsi que le couple courant remonté par le servo-contrôleur ont également été enregistrés. Toutes ces données brutes ont été enregistrées à une période de 1 ms.

Les participants étaient invités à évaluer vocalement leur ressenti sur une échelle de confort/d'inconfort *MIsery SCale (MISC)* (Bos et al., 2005) à quatre instants :

1. avant le début de l'expérimentation ;

2. après l'entraînement avec la première variante congruente à laquelle ils étaient confrontés ;

3. après l'entraînement avec la deuxième variante congruente à laquelle ils étaient confrontés ;

4. à la fin de l'expérimentation.

L'échelle leur a été présentée et expliquée avant l'expérimentation.

La procédure complète est représentée sous forme de frise chronologique par la Figure 6.7.
<figure><img src="image_48.png" /></figure>

Figure 6.7 Frise chronologique représentant le déroulement de l'expérimentation pilote pour un participant

### 6.2.5 Variables indépendantes

Comme nous l'avons décrit, le plan expérimental de notre expérimentation était intra-participants. Le facteur intra-participants que nous avons considéré pour l'analyse des données est la condition expérimentale. En tenant compte de notre objectif de mettre en évidence l'effet de la phase d'entraînement, nous avons séparé les variantes de l'expérimentation en 7 conditions expérimentales :

1. variante *HH* pendant la découverte, c'est-à-dire pendant les cinq premières oscillations. Cette condition expérimentale est notée *HH*<sub>i</sub> (i pour initial) ;

2. variante *HH* après l'entraînement, c'est-à-dire pendant les cinq dernières oscillations. Cette condition expérimentale est notée *HH*<sub>f</sub> (f pour final) ;

3. variante *LL* pendant la découverte, condition expérimentale notée *LL*<sub>i</sub> ;

4. variante *LL* après l'entraînement, condition expérimentale notée *LL*<sub>f</sub> ;

5. variante *HL* pendant la découverte ;
6. variante HH pendant la répétition, c'est-à-dire pendant les cinq premières oscillations de la seconde exposition. Cette condition expérimentale est notée $HH_r$ (r pour répété) ;

7. variante LH pendant la découverte.

### 6.2.6 Variables dépendantes

À partir des données brutes enregistrées pendant l'expérimentation, nous avons calculé plusieurs variables liées au contrôle moteur pour l'analyse (voir le Tableau 6.4 pour un résumé de ces variables).

<table><caption>Tableau 6.4 Description des variables dépendantes de l'expérimentation - $\bar{x}$ représente la valeur moyenne de x et $\bar{x}$ son coefficient de variation</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>T = T<sub>1</sub> + T<sub>2</sub></td><td>Durée de l'oscillation</td></tr><tr><td>T<sub>1</sub></td><td>Pour une oscillation, temps écoulé entre le dernier changement de sens de balancement du pendule et l'arrêt du pendule par le participant</td></tr><tr><td>T<sub>2</sub></td><td>Pour une oscillation, temps écoulé entre l'arrêt du pendule par le participant et le prochain changement de sens de balancement du pendule</td></tr><tr><td>A<sub>θ</sub></td><td>Amplitude de l'oscillation</td></tr><tr><td>A<sub>τ</sub></td><td>Amplitude du couple appliqué par le participant sur le pendule simulé</td></tr></tbody></table>

Tout d'abord, nous avons déterminé la durée de chaque oscillation. Nous avons également considéré séparément :

* la différence de temps entre l'instant où le pendule a commencé son retour vers le participant (dernière position angulaire maximale) et l'instant où il a atteint sa position minimale. Pendant cette durée, le participant a attrapé le pendule et a accompagné son mouvement (peut-être pour estimer son poids), avant de l'arrêter (temporairement) ;

* la différence de temps entre l'instant où le pendule a atteint sa position minimale, c'est-à-dire l'instant où le participant a arrêté le pendule, et la position angulaire maximale suivante du pendule. Après avoir arrêté le pendule, le participant, comme cela lui avait été demandé, a repoussé le pendule dans le but de maintenir ou de corriger l'amplitude de l'oscillation par rapport à la dernière en date. Pendant cette durée, le couple appliqué par le participant sur le pendule simulé est actif.

De plus, nous avons extrait l'amplitude de chaque oscillation, ainsi que l'amplitude du couple appliqué par le participant sur le pendule pendant chaque oscillation.
Nous avons choisi ces mesures car elles sont toutes indicatives à la fois des performances du participant en termes de régulation des oscillations du pendule simulé et du degré de contrôle exercé sur l'objet.

## 6.3 RESULTATS

Les variables dépendantes décrites ont été analysées au moyen d'analyses de variance (ANalysis Of VAriance, abrégé ANOVA) à mesures répétées en appliquant la correction de Greenhouse-Geisser. Le seuil de signification statistique utilisé pour les analyses était $\alpha = 0,05$ (5%). Quand les ANOVAs ont mis en évidence des effets significatifs, les résultats ont été analysés plus en détail grâce à des test post hoc en appliquant la correction de Holm-Bonferroni.

Les scores MISC ont été analysés en utilisant un test t pour échantillons appariés.

Les ANOVAs effectuées ont permis de vérifier qu'il n'y avait pas d'effet significatif de l'ordre d'exposition aux variantes du plan expérimental (telles que présentées dans le Tableau 6.1), quelle que soit la mesure dépendante considérée. Il y avait cependant toujours un effet significatif de l'interaction « Condition expérimentale x Ordre d'exposition ». À notre sens, cet effet peut être identifié comme existant entre la première condition expérimentale et les autres, du fait de la diversité des stratégies de contrôle utilisées par les participants en première approche de l'expérimentation.

Dans la suite, nous décrivons donc uniquement les effets intra-participants relevés.

### 6.3.1 Durée de l'oscillation

Nous avons calculé la durée moyenne de l'oscillation $\bar{T}$ 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 : $F(2,58,41,35) = 22,96$, $p < 0,001$, $\eta_p^2 = 0,589$. En particulier, les tests post hoc (dont les résultats sont représentés par la Figure 6.8) ont montré des différences significatives entre les valeurs de $\bar{T}$ pour :

a. *HH*<sub>*i*</sub> par rapport à *HH*<sub>*f*</sub> et *HH*<sub>*r*</sub> (*p* = 0,022 et *p* < 0,001 respectivement) ;

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

c. *HL* par rapport à *HH*<sub>*f*</sub> et *HH*<sub>*r*</sub> (*p* = 0,001 et *p* < 0,001 respectivement) ;

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

e. *HL* par rapport à *LH* (*p* < 0,001).
Il n'y avait cependant pas de différence significative (p > 0,05) entre :

a. *HL* et *LLf*;

b. ou *LH* et *HHf* / *HHr*.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 6.8 Durée moyenne de l'oscillation (en secondes) en fonction de la variante expérimentale (*: p < 0,05, ***: 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 la durée de l'oscillation $\bar{T}$ 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(3,17, 50,78) = 6,07, p = 0,001, $\eta_p^2$ = 0,275. En particulier, les tests post hoc ont montré des différences significatives entre les valeurs de $\bar{T}$ pour :

a. $HH_i$ (M = 3,74%, ET = 4,13%) par rapport à $HH_f$ (M = 2,02%, ET = 2,00%, p = 0,03) et $HH_r$ (M = 1,44%, ET = 0,612%, p = 0,006);

b. $LL_i$ (M = 4,91%, ET = 3,98%) par rapport à $LL_f$ (M = 2,24%, ET = 1,12%, p = 0,022);

c. *HL* (M = 3,97%, ET = 2,90%) par rapport à *HHr* (p < 0,001);

d. *HL* par rapport à *LH* (M = 1,60%, ET = 0,797%, p = 0,003),

mais pas de différence significative (p > 0,05) entre *LH* et *HHr*. Ces résultats sont représentés en Figure 6.9.