Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Institut français

des sciences et technologies

des transports, de l’aménagement

et des réseaux

Du véhicule autonome à

l’économie d’énergie

Olivier Orfila (IFSTTAR)Sébastien Glaser (VEDECOM)

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Pourquoi autonomie doit rimer

avec économie ?• Pression de la régulation

• Augmentation de l’autonomie (véhicules électriques)

• Les gains sont potentiellement immédiats

• Diminution des coûts d’entretien

• Les coûts de production sont faibles

• La réduction des émissions de particules

ICCT, Historical fleet CO2 emissions performance and current or proposed passenger vehicle standards

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Comment réduire la

consommation d’énergie ?

• En optimisant les tâches de conduite :

• Navigation : Green routing, ecorouting

• Guidage : planification des profils de vitesse

• Stabilisation : contrôle optimal

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

S’inspirer de l’humain :

écoconduite

• Avantage :

• Augmente

l’acceptabilité

• Inconvénient :

• Diminue la réduction

potentielle

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Une vulgarisation de

l’écoconduite

Peu d’énergie atteint la

roue et les conducteurs

la gaspille !

L’écoconduite =

cuisine des restes

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

L’apparition de l’écoconduite

Toyota, Glass of water

BMW, economètre

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Questions de recherche• Les règles d’or de l’écoconduite, prises une à une, permettent-t-elles :

• de réduire la consommation du véhicule concerné ?

• de réduire la pollution émise par le véhicule concerné ?

• d’améliorer la sécurité du véhicule concerné ?

• de réduire les congestions ?

• d’augmenter le confort de conduite ?

• de diminuer les nuisances sonores ?

• Et à l’échelle d’un réseau complet ?

• L’efficacité de l’écoconduite dépend-elle du type de véhicule, d’infrastructure ?

• Comment pratique-t-on l’éconduite selon les différentes tâches de conduite ?

• Les assistances à la conduite sont-elles plus efficaces que les formations ?

• Qu’est-ce que l’écoconduite ?

• Peut-on définir l’écoconduite à partir de règles de conduite ?

• La maintenance fait-elle partie de l’écoconduite ?

• S’agit-il d’un processus d’optimisation inconsciente ?

• Comment la différencier d’autres styles de conduite ?

• Est-t-il possible de modéliser l’écoconduite ?

• Comment apprendre l’écoconduite à des conducteurs novices ?

• Comment modifier le comportement de conducteurs expérimentés ?

• Comment conserver ces comportements dans le temps ?

• Quels sont les déterminants de la conduite favorisant ou pénalisant la pratique de l’écoconduite ?

• Peut-on automatiser l’écoconduite ?

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Cycle de recherche

ObservationRecueil de données

Définition

ModélisationAutomatisation

- aide à l’écoconduite

Données, Analyses

Concepts

Modèles

Mesures d’impactOptimisation

multi objectifs

PsychologieAutomatique

Ludification« seriousgame »

Big dataEtudes en conditions

naturellesVéhicules traceurs

Automatisation -Systèmes d’aides à l’écoconduite

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

OBSERVATION DE

L’ECOCONDUITE

Etape 1

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Efficacité de l’écoconduite

Wengraf I.: Easy on The Gas, The effeciteveness of ecodriving, RAC Foundation, London, 2012, pp.16-17

Expérimental : 20 semaines avant et après formation à l’écoconduite (selon les règles d’or)

Isuzu Motors: Fuel economy challenge: Un trajet avant et après formation

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Evaluation de l’écoconduite

2009 : Etude de mise en œuvre de l’écoconduite en milieu rural :• Mesure de la consommation et des conditions de conduite sur 2 trajets

(normal et écoconduit, 20 sujets)

• Construction d’un « éco-index »

• Comportements de changements de rapports de boîte

2010-2013 : Liens entre écoconduite et ADAS (SERRES)• Analyse des données LAVIA et GERICO

• Lien entre consommation et infrastructure

2013 : Ecoconduite et sécurité en milieu urbain (DGITM, avec LPC)• Détection d’incidents

• Gestion des usagers vulnérables

2014 : Expérience ecoDriver (Syst. intégré vs. Syst. Android)

• Saint Pierre G., Ehrlich J. (2008), « Impact of Intelligent Speed Adaptation systems on fuel consumption and driver behaviour », 15th World Congress on Intelligent Transport Systems, New York.

• Saint Pierre G., Andrieu C. (2010). «Caractérisation de l’éco-conduite et construction d’un indicateur dynamique pour véhiculesthermiques ». PRAC.

• Saint Pierre G. (2011), « Le système LAVIA et la consommation de carburant : méthodes exploratoires pour données de conduite en situation naturelle », collection "études et recherches du laboratoire des ponts et chaussées", CR54, 120 pages.

• Andrieu C., Saint Pierre G. (2012), « Using statistical models to characterize eco-driving style with an aggregated indicator », Intelligent Vehicles Symposium 2012, June 3-7, 2012, Alcalá de Henares, Spain.

• Andrieu C., Saint Pierre G. (2012), « Comparing effects of ecodriving training and simple advices on driving behavior », EWGT, Paris.

• Romon S., Saint Pierre G., Khoudour L. (2014), « Fuel consumption and speed profiles comparisons according to infrastructure usingprobe vehicle data », Poster au Transport Research Arena 2014, Paris, La Défense.

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Impact de l’écoconduite

Consommation de carburant dans un trafic urbain congestionné

• Impact de l’écoconduite sur

un réseau global en fonction

du pourcentage

d’écoconducteurs

• Simulation de trafic sous

AIMSUN (Modèle poursuite

de Gipps, modèle de

consommation d’Alçelik)

• O. Orfila, 2011, Impact of the penetration rate of ecodriver on

traffic and fuel consumption, YR2011, Copenhaguen

Consommation de carburant dans un trafic interurbain proche de la saturation

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

DEFINITION DE

L’ECOCONDUITE

Etape 2

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Définition de l’écoconduite

« L’écoconduite est une stratégie permettant de réduire la consommation de carburant en suivant plusieurs conseils. ex : ne pas accélérer trop fort, réduire sa vitesse, maintenir un régime moteur faible, anticiper le trafic. » M. Barth, K. Boriboonsomsin, 2009. Energy and emissions impacts of a freeway-based dynamic eco-driving system

« L’écoconduite ne doit pas être confondue avec l’hypermiling

qui néglige la sécurité au profit de la consommation alors que l’écoconduite ne fait pas de compromis » J. N. Barkenbus, 2010. Eco-driving: An overlooked climate change initiative

« L’écoconduite a pour but de suivre un véhicule en toute sécurité d’une manière qui permet de réduire la consommation de carburant sur le long terme » M.A.S. Kamal, M. Mukai, J. Murata and T. Kawabe, 2010. On board eco-driving system for varying road-trafficenvironments using model predictive control

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Définition de l’écoconduite :

proposition• L’écoconduite est, à chaque instant, une optimisation multicritère

(consommation d’énergie, confort, temps de parcours,…) des

différentes tâches de conduite (navigation, guidage, stabilisation)

sous contraintes de sécurité.

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

MODÉLISATION DE

L’ECOCONDUITE

Etape 3

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Modélisation de l’écoconduite

• Optimisation du profil de vitesse

et du rapport de boîte avec

critère de consommation, de

temps de parcours et de confort• H. T. Luu, 2011, Développement de méthodes de réduction de la

consommation en carburant d’un véhicule dans un contexte de sécurité

et de confort : un compromis entre économie et écologie. Thèse de

doctorat, Université d’Evry

• Olivier Orfila, Guillaume Saint Pierre, Cindie Andrieu. (2012) « Gear

Shifting Behavior Model for Ecodriving Simulations Based on

Experimental Data » In EWGT, Paris.

• Ant Colony Optimization

(ecoDriver) pour calcul temps

réel

Vit

esse

(km

/h)

Distance (m)

Co

up

le

(Nm

)

δ

ωmax2

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

AIDE À L’ECOCONDUITE

Etape 4

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Aide à l’écoconduite

• Aide informative • Thèse H. T. Luu, 2011

• Smartphone, ludification ecoDriver

• Automatisée• Projet FP7 eFuture, sur

véhicule électrique

Smart and Green ACC

ddriver

Tdriver

V

d

Vi

g

SAGA Mode

Target Speed

Target Acc.

Error Flag

Accuracy

Dyn. Limit

Func. Limit

70

Vdriver

eHorizon

•Tu Luu, H.; Nouveliere, L.; Mammar, S.; “Ecological and safe driving assistance system: Design and strategy”, IV 2010.•Nouveliere, L. ; Mammar, S. ; Luu, H.-T. “Energy saving and safe driving assistance system for light vehicles: Experimentation and analysis”, 9th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), 2012•Orfila O., Saint Pierre G., Messias M. (2014), « Development of an ecodrivingassistance application for nomadic devices performing real-time and post trip coaching for road vehicles », TRA 2014, Paris, La Défense.

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Projet eFuture, maximisation de

la régénération

• Définition d’un

domaine de sécurité

• Estimation de

l’espace de recherche

• Calcul de la

décélération optimale

(qui maximise la

régénération)

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

ecoDriver - Optimisation

multiobjectifs

• Optimum de Pareto :• Solutions dominantes,

solutions dominées

• Construction du front de Pareto

• Méthodes : recherche opérationnelle, algorithmes évolutionnistes (SPEA2)

• Problème principal : détermination des fonctions de coûts

Vilfredo Pareto, 1848-1923

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Optimisation multiobjectifs :

planification de trajectoire

• Calcul des profils

de vitesse

optimaux

• Choix d’un profil à

partir de poids

affectés à chaque

objectif

Vit

esse

(km

/h)

Distance (m)

Co

up

le (

Nm

)

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Ecoconduite automatisée, quel

potentiel ?

• Le véhicule autonome

ne dominera pas

l’humain au sens de

Pareto.

• Les gains potentiels

sont importants

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

www.ifsttar.fr

Perspectives

• Apprendre de

l’humain en temps

réel

• Appliquer les résultats

au véhicule électrique

VEDECOM (thèse

VEDECOM-IFSTTAR-IFPEN, D.

Geoffroy)

Machine Learning - University of Washington | Coursera