Développement d'un système d'assistance à la conduite sûr et efficient pour le véhicule électrique

Les progrès dans les domaines des véhicules autonomes, l'hybridation du groupe motopropulseur et les systèmes de transport intelligents (STI) signifient que l'automobile en tant que machine est sur le point d'être réinventée. Les trois domaines technologiques sus-cités ont ouvert des portes sur des avancées possibles au niveau de l'amélioration de la sécurité routière et de l'efficacité énergétique des véhicules qui étaient auparavant limitées en raison de plusieurs facteurs, comme les capacités de détection et de puissance de calcul. Dans ce contexte, un contrôleur de la dynamique longitudinale du véhicule électrique est mis au point et étudié de façon à réaliser un compromis entre sécurité et efficacité du véhicule. Ce système est appelé Smart And Green Adaptive Cruise Control (SAGA).Le développement de cette fonction est basée sur l'optimisation de l'énergie ainsi que sur des stratégies de régénération d'énergie en respectant les contraintes des composants du groupe motopropulseur comme la charge de la batterie, la capacité de freinage du moteur et de la situation courante dans le trafic routier. Dans ce processus, des techniques d'optimisation comme la programmation dynamique et la stratégie de minimisation de la consommation d'énergie équivalente (ECMS) sont utilisés. Utilisant des modèles d'énergie du véhicule et des modèles cinématiques intégrés sur Matlab-Simulink, ce travail de thèse évalue les avantages et les limites de l'utilisation de la fonction SAGA pour diverses topologies de véhicules pour différents scénarios de trafic.The progress in the fields of autonomously driven vehicles, powertrain hybridization and Intelligent transportation systems (ITS) means that the automobile as a machine, is on the verge of reinvention. The aforementioned three fields of technologies have opened doors to advanced opportunities in improvement of safety and efficiency of vehicles which were earlier limited due to several factors like sensing capacities and computational power.In this context, a vehicle longitudinal motion controller is developed and investigated which will actively balance vehicle safety and efficiency. It is named as the Smart and Green Adaptive Cruise Control System (SAGA). Development of this function is based on optimization of energy supply as well as energy regeneration strategies with respect to powertrain component constraints like battery charge acceptance, motor braking capacity and traffic situation. In this process, optimization techniques like Dynamic programming and Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS)are used. Using vehicle energy and kinematic models built in Matlab-Simulink platform, this dissertation evaluates the advantages and limitations of using SAGA function for various vehicles topologies and in different traffic scenarios