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Un modèle mathématique pour les convois signé MIT

Alors que les automobiles autonomes deviendront une réalité au cours des prochaines années dans le système de transport, certains chercheurs croient que les véhicules autonomes, tant les autos que les camions lourds, pourraient réduire leur consommation d'énergie en formant de longs convois. Communément appelé platooning, cette façon de faire ressemble aux pratiques des oiseaux, des avions chasseurs militaires volant en formation, de cyclistes en peloton lors de courses ou encore de pilotes de course qui suivent de près le bolide en avant afin d'augmenter l'aérodynamisme en circulant ensemble.

Par contre, l'assemblage de ces convois pour la livraison de marchandise d'un centre de distribution au client ou pour mener des passagers d'une station à une autre, demande du temps. Le premier véhicule arrivé à destination devra attendre que les autres membres du convoi arrivent afin que tous puissent former le convoi, et cela engendrera inévitablement des délais.

Des ingénieurs du renommé Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont récemment étudié un scénario simpliste de formation de convoi et ainsi réussi à déterminer la meilleure façon de déployer les véhicules, économiser du carburant et minimiser les délais. Les résultats de l'analyse (Optimal Policies for Platooning and Ride-Sharing in Autonomy-Enabled Transportation) ont été dévoilés lors de la conférence International Workshop on Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR 2016) à San Francisco en décembre dernier. Selon les auteurs de l'étude, la solution est relativement simple alors que l'établissement d'horaire précis serait l'approche optimale pour réduire la consommation et les délais de véhicules autonomes. La solution pourrait s'appliquer aussi bien aux camions lourds parcourant de longues distances qu'aux services de covoiturage.

« Le covoiturage et les convois de camions, les volées d'oiseaux et les avions en formation ont des problèmes similaires du point de vue des systèmes », de dire Sertac Karaman, professeur associé au centre de développement de carrière en aéronautique et en astronautique (Class of 1948 Career Development Associate Professor of Aeronautics and Astronautics) du MIT. « Les individus qui étudient ces systèmes ne font que regarder les mesures d'efficience comme les délais et le débit. Nous regardons ces mêmes mesures par rapport à des données durables comme le coût, l'énergie et l'impact environnemental. Ce type de recherche pourrait révolutionner le monde du transport. »

Karaman, Aviv Adler, un étudiant en informatique et génie électrique ainsi que David Miculescu, un étudiant en aéronautique et astronautique sont les co-auteurs de l'étude. Karaman explique que pour le camionnage, surtout pour les longs courriers, une grande partie du carburant est utilisé pour contrer les effets de la trainée aérodynamique, soit pousser le camion au travers de l'air ambiant. Des scientistes ont déjà calculé que si plusieurs camions étaient pour se suivre à quelques mètres l'un de l'autre, un derrière l'autre, ceux au centre ressentiraient moins de trainée et ainsi économiser jusqu'à 20% de carburant alors ce serait 15% pour le dernier camion de la file à cause de la trainée arrière.

Si plus de véhicules sont ajoutés au convoi, il y aurait de plus importantes économies d'énergie collectivement. Mais il y a aussi un coût au temps requis pour la formation du convoi. Karaman et ses collègues ont développé un modèle mathématique pour étudier les effets de diverses politiques de planification et d'ordonnancement sur la consommation de carburant et les délais. Ils ont créé un modèle avec un scénario assez simpliste de plusieurs camions voyageant entre deux stations, arrivant chacun à ces stations à intervalles aléatoires. Le modèle comprend deux composantes principales : une formule représentant le temps d'arrivée des véhicules et une autre prédisant la consommation d'énergie d'un véhicule en convoi.

Le groupe a analysé comment les temps d'arrivée et la consommation peuvent changer selon deux politiques d'ordonnancement : premièrement une grille horaire à l'intérieur de laquelle les véhicules s'assemblent pour quitter en convoi selon un horaire fixe; et une politique de rétroaction où les véhicules s'assemblent et quittent en convoi seulement lorsqu'un certain nombre de véhicules sont présents, une façon de faire que Karaman a déjà mis à l'essai en Turquie. « C'est là que j'ai grandi et où il y a deux type d'autobus pour le transport en commun, des autobus normaux qui roulent selon un horaire fixe et un autre où les chauffeurs restent en place jusqu'à ce que le bus soit rempli avant de reprendre la route », raconte Karaman.

Pour leur modèle de convoi de véhicules, les chercheurs ont analysé différents scénarios selon deux principales politiques d'ordonnancement. Par exemple, afin d'évaluer les effets d'une grille horaire, ils ont créé des scénarios où les camions quittaient à intervalles régulières, disons aux 5 minutes par rapport à un horaire moins rigoureux avec des intervalles variant de 3 à 7 minutes. Du côté de la rétroaction, ils ont comparé des scénarios où les convois étaient déployés seulement lorsqu'un certain nombre de véhicules étaient arrivés à la station par rapport à un autre scénario où trois camions partaient ensemble une fois et cinq une autre fois.

Finalement, c'est le plus simple des scénarios, celui de la grille horaire qui déploie des convois à intervalles régulières, qui génère de meilleures économies d'énergie et l'incorporation de rétroaction aux calculs ajoute un 5% de plus aux économies. On aurait pu penser qu'un schéma plus compliqué aurait donné de meilleurs résultats mais ce n'est pas le cas. La platooning n'est peut-être pas pour demain, mais ça s'en vient et une équipe du MIT a créé un modèle qui pourrait servir à l'industrie du camionnage.

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