Algorithmes d’éco conduite coopérative de véhicules électriques légers et leur validation expérimentale à échelle réduite « Downscaling ».

Le véhicule intelligent est déjà une réalité, mais il est nécessaire de savoir quelle sera son évolution dans les années à venir. En outre, son déploiement global ne passe pas seulement par le véhicule lui-même mais s'étend aussi à l'infrastructure, de sorte que les secteurs public et privé doivent prévoir l'arrivée de véhicules autonomes et coopératifs, dans leur état le plus développé, à un horizon temporel pas trop lointain.
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. Les véhicules peuvent ainsi coopérer plutôt qu’être en compétition dans les zones urbaines et autoroutières, en contribuant harmonieusement à l’amélioration de la mobilité et à l’efficacité globale. Cette coopération consiste donc à échanger informations et à coordonner les déplacements pour un objectif « commun ». 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 qui sont programmés pour suivre ces consignes. 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 lesdits 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’écoconduite automatisée d’un véhicule seul a déjà montré des résultats probants dans le passé, que ce soit sur la réduction des émissions de CO2 ou sur la réduction des émissions de polluants sans compter les bénéfices sur la sécurité et le confort de conduite. L’éco-conduite coopérative de véhicules, quant à elle, 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.