« Eco-routing » coopératif : affectation optimale du trafic pour une mobilité connectée durable

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L’« eco-routing » est une stratégie d’aide à la conduite pour véhicules connectés et/ou autonomes qui a comme objectif de suggérer au véhicule la route optimale en matière de consommation énergétique et/ou émissions polluantes pour aller d’un point A à un point B à une heure donnée. Cette stratégie de contrôle est souvent conçue pour un seul véhicule se déplaçant dans un réseau routier soumis à des conditions de trafic variables dans le temps. Toutefois, sans une coordination efficace à l’échelle du réseau routier dans sa globalité, des conducteurs non-coopératifs et agissant de façon indépendante pourraient dégrader les conditions globales de trafic et émissions, ainsi que leur propre performance qui serait impactée par les décisions des autres agents. Cette thèse a comme objectif de fournir une stratégie de navigation coopérative optimale d’un point de vue énergétique et environnemental. La thèse s’appuiera d’abord sur les techniques existantes d’affectation dynamique du trafic sur un réseau routier pour ensuite proposer une méthodologie innovante à comparer avec l’état de l’art. L’enjeu consiste à modéliser correctement l’impact environnemental des véhicules et de leur choix de trajet à l’intérieur d’un réseau routier, ainsi que déterminer les suggestions de navigation optimale pour l’ensemble des véhicules tout en respectant leurs contraintes de déplacement (origine, destination, temps de parcours, distance, etc.). Le coût marginal d’affecter un véhicule supplémentaire sur un segment de route donné devra être déterminé de façon précise afin de pouvoir analyser correctement l’impact des différents équilibres et distributions possibles de véhicules dans le réseau. Les notions de modélisation physique, théorie des jeux et optimisation combinatoire seront très présentes tout le long de la thèse, démontrant le caractère multidisciplinaire du problème abordé. 

Mots clefs: Modélisation du trafic routier, théorie des jeux, optimisation

  • Directeur de thèse    Dr. SCIARRETTA Antonio, IFP Energies nouvelles
  • Partenaire académique    Dr. LECLERCQ Ludovic, Université Gustave Eiffel
  • Ecole doctorale    ED STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication), http://edstic.unice.fr/fr
  • Encadrant IFPEN    Dr. DE NUNZIO Giovanni, Département Contrôle, Signal et Système, giovanni.de-nunzio@ifpen.fr
  • Localisation du doctorant    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
  • Durée et date de début    3 ans, début au plus tôt le 1er septembre 2020 
  • Employeur    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
  • Qualifications    Master 2 en Mathématiques ou Génie Electrique, spécialité en Automatique
  • Connaissances linguistique    Bonne maîtrise de l’anglais oral et écrit indispensable. Français souhaitable
  • Autres qualifications    Bonne maîtrise de la programmation, Matlab/Python
     
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Encadrant IFPEN 
DE NUNZIO Giovanni
Département Contrôle, Signal et Système
Texte libre

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