Electrique(sge’14) : ef-epf-mge 2014, 8-10 juillet 2014, ens cachan, France Eco-conduite des véhicules : du calcul de la trajectoire idéale à son utilisation lors de l’activité de conduite





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(5)Conclusions


L'application d’algorithmes d'optimisation couplée à une compréhension des attentes des conducteurs ont été mises à profit pour développer un système d’aide à l'éco-conduite sûr et efficace.

Tout d'abord, la méthode de modélisation inverse a été appliquée dans le développement d'une simulation d’une motorisation conventionnelle essence. Prenant en compte des contraintes de trajet et de route, un problème d'optimisation a été défini pour minimiser la consommation d'énergie d'un véhicule pour un trajet donné. Des cycles standards et d'usage réel ont été utilisés afin de définir des contraintes de distance, vitesse et temps d'arrivée. La méthode de programmation dynamique a été appliquée à ce problème. L'algorithme développé peut être utilisé pour générer un cycle éco à partir d’un cycle original préenregistré.

D'autre part, une étude sur l'intégration des contraintes de trafic et des émissions a été réalisée. Nous avons montré que le gain potentiel d'éco-conduite diminue avec la gêne du trafic mais représente toujours un moyen d'améliorer sa consommation. En intégrant des contraintes d'émissions nous avons montré que, en faisant un léger compromis de consommation, l'éco-conduite peut représenter des avantages économiques et écologiques.

Enfin, l'intégration des algorithmes d'optimisation dans un système d'assistance efficace et sécurisé a été réalisée sur un simulateur de conduite. 20 personnes ont participé à l’évaluation du système en tant que conducteur avec et sans système d’aide. L’expérimentation a démontré que l'éco-conduite optimisée, maissimplement présentée,peut être efficace tout en étant relativement bien acceptée par les conducteurs.

Remerciements


Les auteurs présentent leurs vifs remerciements à l’ADEME pour la participation au financement de ce travail.

(6)References


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  1. R. Trigui, B. Jeanneret, F. Badin, “Systemic modelling of hybrid vehicles in order to predict dynamic performance and energy consumption. Building the VEHLIB library of models”, (text in French with abridged version in English), RTS, November 2003.

1Le t-test pour échantillons indépendants a été utilisé pour mesurer l'effet des paramètres personnels tels que l’âge ou le sexe. Dans ce cas, t est calculé en divisant la différence de moyennes des deux échantillons par l'erreur-type de la différence de moyennes (racine carrée de la somme des carrés des écarts types des échantillons divisé par leur taille).

Le t-test pour échantillons appariés a été utilisés pour mesurer les modifications de consommation entre les deux parcours. Dans ce cas t est calculé en divisant la différence de moyennes des deux parcourspar l'erreur standard des différences entre les résultats des consommations en « baseline » et en test.

dll : degré de liberté du test, désigne le nombre de variables aléatoires non contraintes.

p: Probabilité critique ou signification du test correspond à la probabilité qu'il n'y ait pas de différence entre les deux échantillons. Plus cette probabilité est basse plus le risque de se tromper sur le fait que les échantillons sont différents est bas. En général, on admet que les échantillons sont significativement différents si on a une probabilité en dessous de 1%.
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