Les membres de l‘axe TEI conduisent des travaux de recherche portant sur plusieurs sujets, complémentaires les uns des autres :
1 – Le développement de techniques d’apprentissage permettant la vision globale de l’environnement routier et l’optimisation des performances des réseaux véhiculaires
Les réseaux ad hoc véhiculaires permettent l’échange de différents types de données entre les véhicules afin d’obtenir de l’information sur l’environnement routier : l’état du trafic routier (embouteillage, ralentissement, etc.) et l’état de la route (absence des marqueurs sur les routes, etc.). Cet échange d’informations doit faire face à certaines difficultés induites par la variabilité de la densité d’un réseau véhiculaire, qui a un fort impact sur les données échangées et la qualité de service (taux de délivrance, délais de transmission des données), et la forte mobilité des véhicules, qui rend la topologie des réseaux véhiculaires très dynamique. Les informations perdues et les fausses informations réduisent considérablement la performance de la vision de l’environnement routier, et par conséquent impactent les décisions et les actions à réaliser. Dans ce contexte, les membres de l’axe TEI s’intéressent aux techniques d’apprentissage permettant d’estimer les données perdues et de détecter les fausses informations ainsi qu’aux solutions d’optimisation de l’envoi et du traitement des données.
Membres actuels
2 – L’optimisation de la consommation d’énergie dans les véhicules électriques, la commande et le développement de nouvelles topologies de convertisseurs de puissance
Par ailleurs, et en lien avec le mode de transport électrique, un autre sujet s’impose consistant à proposer des pistes en vue de prolonger l’autonomie des véhicules électriques. Deux voies peuvent être empruntées : la première voie consiste à augmenter la capacité de stockage de l’énergie à bord du véhicule en améliorant les technologies des batteries tandis que la deuxième voie consiste à consommer l’énergie embarquée d’une manière optimale et prospecter les moyens pour récupérer de l’énergie électrique en convertissant une partie de l’énergie cinétique du véhicule (par exemple, freinage régénératif). Cette conversion d’énergie est réalisée par des convertisseurs électroniques de puissance pour permettre, dans les phases de freinage, la conversion de l’énergie mécanique, en énergie électrique.
Ainsi, certains membres de l’axe TEI conduisent leurs travaux de recherche autour de la gestion de l’énergie consommée par des véhicules électriques en se basant sur des données récupérées en temps réel tel que l’état de la route, les forces appliquées au freinage, etc. Ils s’intéressent aussi à l’électronique de puissance, avec pour volonté d’innover sur la conception technologique du convertisseur. De telles recherches impliquent le développement d’outils et de méthodes numériques pour la modélisation, la simulation et l’optimisation de stratégies de commandes de convertisseurs appliquées dans les véhicules électriques.
3 – Les systèmes avancés d’aide à la conduite
Les études d’accidentologie ont montré que les erreurs humaines sont à l’origine de 90% des accidents routiers. Chaque année dans le monde, on compte 1,25 million de morts et jusqu’à 50 millions de blessés causés par les accidents de la route. Il est admis que les véhicules partiellement ou complètement autonomes peuvent contribuer à la réduction du nombre d’accidents ou mitiger leurs gravités. Ces technologies sont devenues possibles grâce aux progrès réalisés dans les domaines de l’électronique embarquée et du traitement de l’information. Selon la Société des Ingénieurs de l’Automobile (SIA), les niveaux d’autonomie sont classés selon 6 niveaux allant du niveau 0 (aucune automatisation possible, la tâche de conduite est complètement assurée par le conducteur avec la possibilité de présence d’un système d’alerte visuel, sonore ou vibratoire) jusqu’au niveau 5 (la tâche de la conduite est complètement assurée par une intelligence embarquée qu’on appelle aussi le pilote automatique).
Dans ce contexte, des études sont menées par deux membres de l’axe TEI sur l’architecture d’un véhicule de niveau 5, et plus particulièrement sur l’électronique embarquée du véhicule, l’algorithme de perception, le module de décision et le contrôleur.
4 – Contrôle d’une structure de traction/recharge pour véhicule électrique hybride
Le prix d’un véhicule hybride ou électrique et sa maintenance constituent un frein à la démocratisation de ce type de véhicule. Le but de ce thème de recherche est de réduire drastiquement le nombre de capteurs embarqués intervenant autour de la motorisation électrique, tels que le capteur de courant. Typiquement, l’utilisation de commandes avancées basées sur le MFC (Model-Free-Controller) permet de s’affranchir du capteur et de l’estimateur tout en gardant les performances en matière de rendement énergétique.
