Présentation réalisée dans le cadre d'une conférence invitée du cycle SIA au CNAM à Paris. Cette présentation fait le lien entre le développement des véhicules autonomes et l'économie d'énergie.

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

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

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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

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S’inspirer de l’humain :
écoconduite
• Avantage :
• Augmente
l’acceptabilité
• Inconvénient :
• Diminue la réduction
potentielle

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Une vulgarisation de
l’écoconduite
Peu d’énergie atteint la
roue et les conducteurs
la gaspille !
L’écoconduite =
cuisine des restes

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L’apparition de l’écoconduite
Toyota, Glass of
water
BMW, economètre

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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 ?

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Cycle de recherche
Observation
Recueil de données
Définition
Modélisation
Automatisation
- aide à
l’écoconduite
Données, Analyses
Concepts
Modèles
Mesures d’impact
Optimisation
multi objectifs
Psychologie
Automatique
Ludification
« serious
game »
Big data
Etudes en conditions
naturelles
Véhicules traceurs
Automatisation -Systèmes
d’aides à l’écoconduite

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OBSERVATION DE
L’ECOCONDUITE
Etape 1

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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

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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 véhicules
thermiques ». 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 using
probe vehicle data », Poster au Transport Research Arena 2014, Paris, La Défense.

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

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DEFINITION DE
L’ECOCONDUITE
Etape 2

14. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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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-traffic
environments using model predictive control

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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.

16. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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MODÉLISATION DE
L’ECOCONDUITE
Etape 3

17. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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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
Vitesse(km/h)
Distance (m)
Couple
(Nm)
δ
ωmax2

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AIDE À L’ECOCONDUITE
Etape 4

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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.
ErrorFlag
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 ecodriving
assistance application for nomadic devices performing real-time and post trip
coaching for road vehicles », TRA 2014, Paris, La Défense.

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

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

22. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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Optimisation multiobjectifs :
planification de trajectoire
• Calcul des profils
de vitesse
optimaux
• Choix d’un profil à
partir de poids
affectés à chaque
objectif
Vitesse(km/h)
Distance (m)
Couple(Nm)

23. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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Ecoconduite automatisée, quel
potentiel ?
• Le véhicule autonome
ne dominera pas
l’humain au sens de
Pareto.
• Les gains potentiels
sont importants

24. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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Perspectives
• Apprendre de
l’humain en temps
réel
• Appliquer les résultats
au véhicule électrique
VEDECOM (thèse
VEDECOM-IFSTTAR-IFPEN, D.
Geoffroy)
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