From Automotive Ergonomics to Automated-Driving Optimization. Application to Eco-driving of Electric Vehicles
De l’ergonomie automobile à l’optimisation de la conduite automatisée. Application à l’écoconduite des véhicules électriques
Résumé
In the framework of this dissertation, we will focus on Eco-driving and, particularly on eco-maneuvers, taking into account constraints associated to infrastructure and traffic, as well as with drivability. Additionally, we will take inspiration on Cognitive Principles for the algorithm design; it will allow to reinforce algorithm’s effectiveness and modularity. Easiness of calibration will also be an important concern for our work. Our whole discussion focuses on Battery Electric Vehicles. However, the proposed principles may be adapted for their application for other types of powertrain.Our work treats three main topics: on one side, Driving Ergonomics, allowing to determine some criteria on drivability ; we will also propose a modelling of the driver allowing to take into account ergonomics considerations. Finally, we will assess our hypothesis with respect with driver behavior on real situations, by applying an innovative methodology for the analysis of actual driving records. Next we will focus on Energy Model of the vehicle and of driving maneuvers, as well as to the assessment of energy gain potential associated to several Eco-driving strategies; the origin of these gains is also studied. Finally, we propose a Control Algorithm allowing to execute driving eco-maneuvers, while taking into account drivability criteria. The global algorithm structure is based on cognitive principles presented earlier. These function consists of several subsystems, which improves its modularity, and enforces its potential to operate within real-time constraints, and simplifies calibrations ; these both are major advantages for an industrial application.
Cette thèse se focalise sur l'étude de l’écoconduite (pratique de conduite visant à réduire l’impact environnemental de l’utilisation du véhicule) et, en particulier, des éco-manœuvres de conduite, avec prise en compte des contraintes d'infrastructure et de trafic, ainsi que des contraintes d'agrément de conduite. De plus, nous considérons, lors de la conception de l'algorithme, des principes inspirés de la cognition humaine, afin de renforcer l'efficacité et la bonne modularité. La facilité de calibration de l'algorithme est un autre aspect pris en considération. L'ensemble de l'exposé se focalise sur les véhicules électriques à batterie. Cependant, les principes proposés peuvent être adaptés pour leur application sur d'autres types de groupe motopropulseur.Ces travaux s’orientent sur trois grandes lignes. La première, l'Ergonomie de conduite, a permis de déterminer des critères d'agrément de conduite ; une modélisation du conducteur permettant de tenir compte des aspects ergonomiques est proposée. De même, nos hypothèses sont confrontées au comportement d’un conducteur en situation réelle, en appliquant une méthodologie innovante pour l'analyse d'enregistrements de roulages réels. Ensuite, une Modélisation énergétique du véhicule et des manœuvres de conduite est présentée, ainsi qu'une analyse du potentiel et l’origine du gain associé à différentes stratégies d'éco-conduite. Finalement un Algorithme de commande est proposé pour la réalisation d'éco-manœuvres de conduite, avec prise en compte des critères d'agrément. La structure globale de l'algorithme, basée sur les principes cognitifs, est constitué de plusieurs sous-systèmes le rendant modulaire et capable de répondre aux contraintes de calcul en temps réel et de mise au point, propres au milieu industriel.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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