Gestion multi-agents de la dynamique de véhicules basse vitesse dans un environnement de navigation stochastique.

L'électrification du transport est recognue comme un moyen de réduction des émissions de gaz à effet de serre.此外，由于大量采用电动车辆的操作限制，因此可以使用各种技术。科学界确定的两个问题涉及这一不足的根源：车辆上的能量密度不佳以及非能量驾驶的情况（动力学加速/减速、气候/驾驶辅助设备的使用非优化等）。在以下车辆情况下，引航的无效性不仅不存在，而且加剧了引航的无效性：VBV、FRM、轻型战车和小型实用车辆。实际上，VBV在习惯性、动态性和随机性方面具有影响力，这要求Au指挥者采取行动，消除由加速/减速造成的危险。就目前而言，这两个问题都是相互独立的，无知的人是相互影响车辆动力的。Le programme de recherche investigue une nouvelle approche systémique permettant：（i）l'augmentation de la densité par l'hybridation des sources éelectriques et（ii）l'assistance active à la navigation pour un pilotage éco-énergétique. Un agent intelligent（module capable de exploevoir et d'agir sur son explonement immediat）sera décubé et dédié à chacun de ces aspects. Ainsi，l'agent d'assistance active à la navigation utilisera des capsules extéroceptifs et une cartographie de l'acquisition afin d'agir sur la dynamique du VBV.因此，能源管理智能代理主要是对能源效率进行优化，利用其他人对同样的动态进行captureafin d 'agir。这两名特工人员在同一个VBV上的融合造成了协调控制的问题。这就是为什么三个目标的主要目标是不可分割的。Le premier vise la densification énergétique par la pour Au point d'un agent de contrôle pour les systèmes hybrides（pile à combustible - batteries）.第二个目标涉及拉康塞普雄种概念，即一种主动协助随机航行的能源机构。最后，最后的目标是提出一种新的方法来控制不需要协调系统的多机构的协作。科学方法包括三个基本步骤，首先是分析和Au开发混合动力部分的一个代理人，利用非线性优化方法将一个功能包括在其他能源效率和能源退化方面。在第二个磁带上，一个智能导航代理渗透到车辆控制通道中的驾驶员干预中，并利用基于统计制图的方法，利用人工潜力通道进行导航和生成导航。Enfin la dernière étape s'attèlera à proposer une solution Au problème de controlle collaboratif entre les deux agents en s'appuyant sur la théorie de jeux de Nash.L'originalité de ce programme réside dans l'approche systémique d'augmentation de l'opération d'une platform移动的par la par Au point d'un système modulaire de controlle de sa dynamique qui tient compte à la fois des exigences fonctionnelles et énergétiques. Ces résultats pourront être appliqués à la prochaine génération de véhicules éelectriques comportant des éléments de navigation active et des sources hybridées à l'hydrogène.

L’électrification du transport est reconnue comme un moyen de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Cependant, parmi les verrous technologiques à surmonter afin de permettre une adoption massive du véhicule électrique figure l’autonomie d’opération limitée. Deux problèmes identifiés par la communauté scientifique sont en partie à l’origine de cette insuffisance : la faible densité énergétique embarquée sur le véhicule et le profil de pilotage non éco-énergétique (dynamique avec de fortes accélérations/décélérations, utilisation non optimisée des accessoires de climatisation/chauffage, etc.). L’inefficacité du pilotage est d’autant plus exacerbée dans le cas de véhicules à basse vitesse (VBV), tels que les fauteuils roulants motorisés (FRM), les chariots élévateurs et les petits véhicules utilitaires. En effet, ces VBV évoluent dans des environnements habités, dynamiques et stochastiques, ce qui demande au conducteur de procéder à des manœuvres d’évitement de dangers caractérisées par des accélérations/décélérations brusques. Jusqu’à présent, ces deux problèmes ont été traités séparément, ignorant ainsi leurs effets mutuels sur la dynamique des véhicules. Le programme de recherche investigue une nouvelle approche systémique permettant : (i) l’augmentation de la densité par l’hybridation des sources électriques et (ii) l’assistance active à la navigation pour un pilotage éco-énergétique. Un agent intelligent (module capable de percevoir et d'agir sur son environnement immédiat) sera développé et dédié à chacun de ces aspects. Ainsi, l’agent d’assistance active à la navigation utilisera des capteurs extéroceptifs et une cartographie de l’environnement afin d’agir sur la dynamique du VBV. De son côté, l’agent intelligent de gestion énergétique dont la fonction principale est d’optimiser l’efficacité énergétique, utilisera d’autres capteurs afin d’agir sur la même dynamique. L'intégration de ces deux agents sur le même VBV pose alors le problème de coordination du contrôle. C’est pourquoi trois objectifs principaux sont poursuivis. Le premier vise la densification énergétique par la mise au point d'un agent de contrôle pour les systèmes hybrides (pile à combustible - batteries). Le second objectif concerne la conception d'un agent d'assistance active à la navigation éco-énergétique en environnement stochastique. Enfin, le dernier objectif vise à proposer une nouvelle approche de contrôle collaboratif multi-agents qui ne requiert aucun système de coordination. La démarche scientifique comporte trois étapes essentielles dont la première est consacrée à l’analyse et au développement d’un agent de partage d’énergie hybridée en utilisant l’optimisation non-linéaire d’une fonctionnelle incluant entre autres les cartes d’efficacité et la dégradation des sources ainsi que le coût énergétique. Lors de la seconde étape, un agent intelligent de navigation permettant l’intervention du conducteur dans la chaîne de contrôle du véhicule sera développé en utilisant la cartographie statique basée sur l’approche par éléments finis et une génération de trajectoires utilisant les champs de potentiels artificiels. Enfin la dernière étape s’attèlera à proposer une solution au problème de contrôle collaboratif entre les deux agents en s’appuyant sur la théorie de jeux de Nash.L'originalité de ce programme réside dans l’approche systémique d’augmentation de l’autonomie d’opération d’une plateforme mobile par la mise au point d’un système modulaire de contrôle de sa dynamique qui tient compte à la fois des exigences fonctionnelles et énergétiques. Ces résultats pourront être appliqués à la prochaine génération de véhicules électriques comportant des éléments de navigation active et des sources hybridées à l’hydrogène.