Des chercheurs de l’université de Riverside, en Californie, travaillent au développement d’un algorithme qui permettrait à un GPS d’optimiser l’autonomie d’une voiture électrique de 10 %, en lui faisant choisir les meilleurs trajets pour économiser ses batteries. Futura-Sciences a interrogé le responsable du projet pour en savoir plus.


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    Depuis quelques années, les GPS - qu'ils soient autonomes ou embarqués - ne se contentent pas de proposer un seul itinéraire lorsqu'on leur indique un point de départpoint de départ et un point d'arrivée. Ils calculent généralement le chemin le plus court et le plus rapide (qui ne sont pas forcément les mêmes en fonction du type de routes empruntées) et parfois aussi le plus économique. C'est-à-dire celui qui dépensera le moins de carburant en évitant les villes et préférant les voies limitées à 110 km/h aux autoroutes.

    Mais ce qui s'avère pratique pour un véhicule classique devient crucial avec une voiture électrique, dont l'autonomie reste encore très restreinte. Elle est de 160 km en moyenne pour les modèles vendus actuellement du type Nissan Leaf, mais peut varier - le plus souvent à la baisse - en fonction d'éléments comme la vitessevitesse moyenne et la température extérieure (plus il fait froid et plus l'autonomie diminue). Il faut donc aller plus loin en incluant ces paramètres mais aussi d'autres, tels que le dénivelé de la route, le poids du véhicule, le nombre de passagers ou bien les bouchons en temps réel. Autant de caractéristiques qui peuvent faire varier, du simple au double, l'autonomie des batteries sur une même distance et dont les calculs doivent tenir compte pour être sûr qu'il reste assez d'électricité pour aller au bout du trajet.

    La Nissan Leaf est une voiture électrique dont l’autonomie théorique est de 175 km. Mais celle-ci peut passer sous les 100 km en fonction de paramètres comme les conditions climatiques, les routes empruntées et la vitesse de circulation. D’où l’intérêt, pour son conducteur, de disposer d’un GPS capable d’optimiser cette autonomie en choisissant le trajet le plus approprié. © Nissan

    La Nissan Leaf est une voiture électrique dont l’autonomie théorique est de 175 km. Mais celle-ci peut passer sous les 100 km en fonction de paramètres comme les conditions climatiques, les routes empruntées et la vitesse de circulation. D’où l’intérêt, pour son conducteur, de disposer d’un GPS capable d’optimiser cette autonomie en choisissant le trajet le plus approprié. © Nissan

    Voiture électrique : un gain d'énergie de 10 %

    C'est le sujet sur lequel se sont penché des chercheurs du Centre de recherche environnemental et technologique (CE-CERT) de l'université de Riverside en Californie. Ils pensent qu'il est possible d'augmenter de 10 % l'autonomie des véhicules électriques en tenant compte de ces paramètres et en optimisant les calculs du GPS. La Commission fédérale de réglementation de l'énergieénergie (Ferc - Federal Energy Regulatory Commission), de l'État de Californie, vient de leur accorder une bourse de 95.000 dollars (l'équivalent de 77.500 euros) pour mener à bien leurs travaux, qui passent par le développement d'un algorithme spécial et des mesures en conditions réelles.

    Pour cela, les quatre personnes impliquées dans le projet ne partent pas de zéro puisqu'elles peuvent se baser sur des travaux préexistants. « Notre équipe est partie du travail réalisé par les professeurs Boriboonsomsin et Barth, qui ont développé un système d'écoroutage pour les voituresvoitures à essence et les gros camions diesel », explique à Futura-Sciences Guoyuan Wu, assistant chercheur au CE-CERT et responsable du projet. « Nous allons développer sur cette base une sorte de prototype du nouveau système spécialement dédié aux véhicules électriques. Ce qui est particulièrement utile vu leur autonomie limitée. Il y a vraiment moyen de réduire l'anxiété du conducteur par rapport à ce critère. »

    Le GPS économe pour voiture électrique en prototype

    Si l'équipe du CE-CERT se permet de mettre au point un algorithme plus compliqué et plus complet que celui des GPS, c'est qu'elle sait qu'elle peut s'appuyer sur la capacité de calcul de plus en plus puissante des processeurs embarqués dans les systèmes multimédias des voitures. Certains d'entre eux utilisent même des puces Tegra de NVidia, les mêmes qui servent dans des smartphones haut de gamme et des tablettes tactiles. Ils peuvent ainsi facilement assimiler de nouvelles données et mixer des informations trafic avec une carte topographique, des prévisions météométéo et des éléments en provenance directe du véhicule, comme la puissance de la climatisationclimatisation ou le nombre de passagers à bord.

    Les mesures de consommation des batteries effectuées lors des tests de circulation vont être compilées au sein d'un modèle sur lequel s'appuiera ce nouvel algorithme. Il servira de base à un prototype de système de navigation nouvelle génération à écran tactile pouvant être installé nativement à bord d'un véhicule électrique. « Notre rôle est de développer cette technologie et, ensuite, ce seront les constructeurs voire les consommateurs qui auront le pouvoir de décider si un tel système peut être commercialisé. Pour le moment, nos rapports avec les constructeurs se résument à des prêts de voitures électriques pour nos mesures », précise Guoyuan Wu. Il est donc trop tôt pour envisager une commercialisation concrète de ce système de navigation intelligent.

    D'autant plus que le prototype mis au point n'est valable que pour la Californie. Cependant, M. Wu se veut rassurant : « Nous travaillons avec un fournisseur de données américain mais il serait très facile de transposer ce modèle à d'autres continents ou pays comme l'Europe et la France, où il existe aussi de tels fournisseurs ».

    Voilà qui pourrait grandement décider les personnes intéressées par l'achat d'un véhicule électrique et qui ne souhaitent pas subir l'angoisse de la panne entre deux bornes de recharge.