Projet ANR V3EA (Véhicule Électrique Économe en Énergie et Autonome)
La transition vers les véhicules électriques (VE) est bien engagée grâce aux progrès rapides des moteurs électriques, de l’électronique de puissance, des batteries et du freinage régénératif. Toutefois, des verrous majeurs persistent, notamment l’autonomie, le temps de recharge, le coût et l’insuffisance des infrastructures.
Pour y répondre, la recherche s’oriente vers des VE mono-source à haute densité énergétique et des architectures hybrides multi-sources (batterie, supercapacité, pile à combustible), associées à des stratégies intelligentes de gestion de l’énergie en temps réel.
Parallèlement, le véhicule autonome (VA) se développe pour améliorer la sécurité et le confort de conduite. Néanmoins, la plupart des travaux sur la prise de décision et la planification de trajectoire restent découplés des considérations énergétiques, alors que les VA offrent un fort potentiel de réduction de la consommation. La commande du véhicule, organisée en niveaux haut et bas, dépend étroitement de l’architecture des actionneurs.
Le projet se concentre sur des VE autonomes à quatre roues motrices indépendantes avec moteurs intégrés aux roues, permettant un contrôle précis et rapide des couples, une meilleure stabilité, une manœuvrabilité accrue et l’exploitation de la redondance des actionneurs. L’alimentation repose sur une hybridation batterie/pile à combustible/supercapacité afin d’améliorer l’autonomie et l’efficacité énergétique.
Dans ce contexte, le travail vise à optimiser l’efficacité énergétique du VE autonome à trois niveaux fortement couplés, généralement étudiés séparément dans la littérature :
- Décision et planification de trajectoire, intégrant sécurité, contraintes dynamiques, incertitudes et consommation d’énergie ;
- Contrôle global du châssis, assurant suivi de trajectoire, stabilité, confort et répartition énergétique optimale des efforts aux roues ;
- Gestion énergétique multi-sources de bas niveau, reposant sur un EMS (Energy Management System) temps réel, prenant en compte la dynamique des sources, leur état de charge (SOC), leur état de santé (SOH), l’optimisation de leur durée de vie ainsi que la minimisation des pertes électriques.
Doctorants : Ahmad El IALI (ESEO) & Fadel TARHINI (UTC)
Etudiants Master Recherche : Nabil FEDALI & Hassan FARHAT
Chercheurs impliqués : Moustapha DOUMIATI, Youssef KRAIEM, Karim MANSOURI, Mohamed MACHMOUM, Reine TALJ, Abdelhamid RABHI, Jean Luc FLEUREAU.
