Le régulateur de vitesse connecté utilise la communication de véhicule à véhicule pour permettre aux véhicules automatisés de répondre à plusieurs voitures à la fois dans le but d'économiser de l'énergie et d'améliorer la sécurité.

Des chercheurs de l'Université du Michigan ont démontré son efficacité sur la voie publique, même lorsqu'un seul véhicule automatisé se déplace parmi les voitures à propulsion humaine.

Communication de véhicule à véhicule, ou V2V, fait référence à la capacité des voitures à partager des données sans fil, y compris leur vitesse et leur position en temps réel. Le régulateur de vitesse connecté peut ajuster la vitesse d'un véhicule en fonction des informations obtenues via V2V. Il est différent du régulateur de vitesse adaptatif en ce sens qu'il suit plus de véhicules que la voiture qui le précède.

Les tests sur les routes publiques ont montré comment le régulateur de vitesse connecté et le V2V entre les voitures automatisées et conventionnelles fonctionnent dans un scénario de circulation commun :un freinage et une réaccélération en chaîne provoqués par une voiture à la tête de plusieurs autres. Un véhicule automatisé utilisant un régulateur de vitesse connecté a pu freiner avec 60 % de moins de la force G requise par une voiture avec un conducteur humain.

Et cette transition plus douce du freinage à l'accélération a amélioré l'efficacité énergétique jusqu'à 19 % pour le véhicule automatisé équipé du V2V. Il a également dépassé les performances d'autres véhicules automatisés fonctionnant sans V2V. Les résultats ont été récemment publiés dans la revue Recherche sur les transports .

"Les voitures automatisées utilisant les données V2V seront non seulement plus performantes, mais ils peuvent également favoriser un environnement plus convivial où peu de risques pour la sécurité se faufilent dans la circulation et une efficacité accrue est possible pour toutes les voitures sur la route, " dit Gabor Orosz, un professeur agrégé U-M de génie mécanique qui a dirigé la recherche.

Les voitures automatisées arrivent, mais ils seront confrontés à de nombreux défis lorsqu'ils partageront les routes avec des véhicules à conduite humaine. Les capteurs embarqués ne peuvent pas voir dans les virages ou à travers les bus et les camions. Si une voiture apparaît soudainement dans le champ de vision des capteurs, la voiture automatisée a peu de temps pour réagir et peut avoir besoin de freiner fort pour éviter une collision potentielle, tout comme un conducteur humain.

De la même manière, si un véhicule quelques voitures en avant déclenche une cascade de freinages, les capteurs embarqués ne disent à la voiture automatisée de répondre que lorsque la voiture juste devant freine. Ne pas voir au-delà de la ligne de mire directe signifie beaucoup de surprises à gérer lors de la conduite.

Alors que les conducteurs expérimentés anticipent souvent les risques potentiels pour la sécurité pour conduire en douceur et rester en sécurité, les voitures automatisées ont encore un long chemin à parcourir si les capteurs embarqués sont leur seule source d'information.

« Un nombre important de voitures en circulation seront équipées de dispositifs de communication V2V au cours des prochaines années, puisque de grands constructeurs automobiles tels que General Motors, Volkswagen et Toyota déploient de tels dispositifs de communication sur leurs nouvelles voitures, " dit Orosz.

"La plupart de ces voitures seront toujours conduites par des humains, mais ils diffuseront leurs informations de mouvement telles que la position, vitesse et accélération. Lorsqu'une voiture automatisée rencontre ces signaux sur la route, il peut facilement capter ces données V2V et voir la situation du trafic hors de portée des capteurs embarqués."

Le groupe de recherche a mené une série d'expériences sur les routes publiques du sud-est du Michigan, où le véhicule automatisé a reçu des informations de mouvement de jusqu'à six véhicules à conduite humaine devant lui.

Dans les expériences, Le groupe d'Orosz a enregistré des scénarios dans lesquels le freinage devenait de plus en plus sévère en cas de cascade le long d'une chaîne de véhicules à conduite humaine. Lorsque la vitesse est passée de 55 mph à presque zéro, puis a atteint à nouveau 55, certains humains ont fortement décéléré jusqu'à 0,8 G, envoyer tout ce qui n'est pas bouclé voler vers le pare-brise. Cependant, l'algorithme de conduite automatisée basé sur V2V a maintenu un profil de vitesse plus stable, glisser à travers les ondulations d'un trafic en évolution rapide. La décélération du véhicule automatisé a été maintenue inférieure à 0,3 G, ne pas renverser une goutte d'une tasse de café pleine.

« Les données V2V permettent à la voiture automatisée d'anticiper le ralentissement du trafic devant une fois que quelqu'un commence à freiner plusieurs véhicules devant, " a déclaré Orosz. " Le régulateur de vitesse connecté basé sur V2V relâche alors l'accélérateur et se prépare à freiner tôt, sortir les coups quand une voiture automatisée traverse des ondes de trafic stop-and-go.

"En revanche, un régulateur de vitesse adaptatif basé sur des capteurs ne commencerait à freiner qu'après que la voiture immédiatement devant ait commencé à freiner, quelques secondes après le ralentissement est diffusé par V2V. Et ces quelques secondes peuvent être cruciales lorsque l'on roule dans un trafic dense."

La sécurité et le confort ne sont pas les seuls avantages qu'une voiture automatisée peut récolter à partir des informations V2V des voitures conduites par des humains à proximité. Le groupe d'Orosz a également découvert que l'algorithme de conduite automatisée basé sur V2V peut économiser de l'énergie dans le trafic stop-and-go par rapport aux algorithmes traditionnels basés sur des capteurs. Après tout, une vitesse plus constante signifie moins d'énergie gaspillée au freinage et un kilométrage plus élevé pour un gallon de carburant ou un pack de batterie. Et même les voitures à conduite humaine suivant le véhicule automatisé peuvent économiser jusqu'à 7 % d'énergie, grâce au profil de vitesse plus doux.

L'étude s'intitule, « Validation expérimentale de la conception de véhicules automatisés connectés parmi les véhicules à propulsion humaine. » La recherche a été financée par Mcity, un partenariat public-privé dirigé par U-M qui vise à accélérer les véhicules et les technologies de mobilité de pointe.