Le véhicule intelligent est déjà une réalité, mais il est nécessaire de savoir quelle sera son évolution dans les années à venir. Dans cette mobilité connectée, les échanges délibérés d’intentions entre les véhicules et l’infrastructure réduisent le besoin de « deviner » le trafic environnant et favorisent une meilleure coordination. Même avec les meilleures intentions des conducteurs humains, la coopération entre véhicules conventionnels reste plutôt problématique à cause des informations manquantes et de la difficulté de se coordonner tout en conduisant. Il est clair donc que les rôles clé dans ce programme sont joués par une connectivité performante, par des algorithmes centralisés ou distribués capables de calculer les meilleures consignes de mouvement pour tous les véhicules coordonnés, ainsi que par des véhicules à conduite déléguée ou autonomes. Quant à l’objectif commun à atteindre, à côté de la fluidification du trafic et de la sécurité routière, un rôle important doit être attribué à l’efficacité énergétique et à la qualité environnementale. Cela impose que les caractéristiques de consommation d’énergie et d’émissions polluantes des véhicules coopérant soient prises en considération par les algorithmes de contrôle centralisés, et que les dits algorithmes soient capables de calculer les lois de mouvement optimales par rapport à ces critères, le tout avec les contraintes imposées par le caractère temps-réel de ce contrôle. On parle alors d’éco-conduite coopérative. L’éco-conduite coopérative des véhicules a été étudiée principalement pour les scenarios particuliers comme le platooning, le changement de voie et le franchissement d’intersection. Des preuves de concept essentiellement par la simulation ont montré des gains potentiels intéressants. Tandis que des travaux de recherche ultérieurs sont nécessaires pour robustifier et perfectionner ces algorithmes, la question de recherche principale à laquelle cette thèse s’adresse porte sur la validation à échelle réduite de ces concepts « Downscaling » et dans quelle mesure les gains énergétiques potentiels peuvent se traduire dans la réalité.
Mots-Clés : Véhicules connectés et automatisés, éco-conduite, contrôle coopératif, contrôle optimal.
- Directeurs de thèse Dr SIARRETTA Antonio, Ingénieur de Recherche IFPEN & Dr GRUYER Dominique, Directeur de Recherche 1er classe de l’Université Gustave Eiffel
- Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC), https://www.universite-paris-saclay.fr/ecoles-thematiques-sciences-et-technologies-de-linformation-et-de-la-communication-stic
- Encadrant IFPEN Dr. EL GANAOUI MOURLAN Ouafae, ouafae.el-ganaoui-mourlan@ifpen.fr
- Localisation du doctorant Université Gustave EIFFEL and IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
- Durée et date de début 3 ans, à partir de 2023 (dés que possible)
- Employeur Université Gustave EIFFEL
- Qualifications Master en Mechanical engineering ou électrique, électronique, informatique ou automobile
- Connaissances linguistiques Maîtrise de l'anglais, maîtrise du français ou volonté d'apprendre le français
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