Le poids supplémentaire, la demande d'électricité et la traînée aérodynamique des capteurs et des ordinateurs utilisés dans les véhicules autonomes contribuent de manière significative à leur consommation d'énergie à vie et à leurs émissions de gaz à effet de serre, selon une nouvelle étude.

Cependant, lorsque les économies réalisées grâce à l'efficacité de conduite associée aux véhicules autonomes sont prises en compte dans l'équation, le résultat net est une réduction de la consommation d'énergie à vie et des émissions de gaz à effet de serre associées jusqu'à 9 % par rapport aux véhicules conventionnels examinés dans l'étude menée par l'Université du Michigan.

"Cette étude a exploré les compromis entre les impacts environnementaux accrus de l'ajout d'équipements de véhicules autonomes avec les gains attendus en termes d'efficacité de conduite, " a déclaré le co-auteur de l'étude Gregory Keoleian, directeur du Center for Sustainable Systems de l'École pour l'environnement et la durabilité de l'UM.

« Nos résultats soulignent la nécessité de se concentrer sur l'efficacité énergétique lors de la conception de véhicules autonomes afin que tous les avantages environnementaux de cette émergence, la technologie de transformation peut être réalisée. Nous espérons que ce travail contribuera à un écosystème de mobilité plus durable."

Les résultats devraient être publiés en ligne le 15 février dans la revue Sciences et technologies de l'environnement . La recherche a été financée par des subventions de la Ford Motor Co.

L'étude est une évaluation détaillée des contributions à vie des sous-systèmes de détection et de calcul des véhicules autonomes à la consommation d'énergie et aux émissions de gaz à effet de serre associées. Ces véhicules, formellement appelés véhicules connectés et automatisés ou CAV, comprennent souvent plusieurs caméras, sonar, radar, LiDAR, un système de navigation GPS, un ordinateur et des structures de soutien.

Les chercheurs ont examiné deux types de CAV :ceux alimentés par des moteurs à combustion interne et des véhicules électriques alimentés par batterie. Les deux types de véhicules ont été associés à des sous-systèmes de détection et d'ordinateur de trois tailles (petit, moyen et grand) pour créer six scénarios.

La méthodologie d'évaluation du cycle de vie a ensuite été utilisée pour estimer la consommation d'énergie sur la durée de vie et les émissions de gaz à effet de serre pour chaque scénario, du berceau au tombeau.

L'une des principales conclusions est que les véhicules autonomes équipés de groupes motopropulseurs électriques ont des émissions de gaz à effet de serre à vie 40 % inférieures à celles des véhicules alimentés par des moteurs à combustion interne. Les émissions plus faibles résultent des inefficacités impliquées dans la production d'électricité à partir de la combustion de carburant, ainsi qu'une augmentation plus nette de la consommation de carburant lorsqu'une masse supplémentaire est ajoutée à un véhicule propulsé par un moteur à combustion interne.

"Nous avons montré dans cet article qu'un véhicule électrique à batterie est une meilleure plate-forme pour les composants CAV par rapport au véhicule à moteur à combustion interne en termes de minimisation des impacts environnementaux, " a déclaré l'auteur principal de l'étude, Jim Gawron, un étudiant diplômé de l'U-M School for Environment and Sustainability et de la Ross School of Business. Le travail fait partie du mémoire de maîtrise de Gawron.

Les auteurs ont découvert que les sous-systèmes de détection et de calcul des véhicules connectés et automatisés pouvaient augmenter la consommation d'énergie et les émissions de gaz à effet de serre d'un véhicule de 3 à 20 % en raison de l'augmentation de la consommation d'énergie, poids et traînée aérodynamique.

Mais les avantages opérationnels des véhicules autonomes, qui incluent plus lisse, circulation plus efficace, devraient compenser ces augmentations dans la plupart des cas.

L'étude note également que :

Les transmissions de données sans fil nécessaires pour les cartes de navigation embarquées contribuent de manière significative à la consommation d'énergie d'un CAV et aux émissions de gaz à effet de serre associées, et la résolution des cartes fait une énorme différence. Les cartes à définition standard entraînent des émissions de gaz à effet de serre à vie inférieures de 35 % aux émissions générées lorsque des cartes haute définition sont transmises sur un réseau 4G LTE.

Le poids supplémentaire et la demande de puissance de l'ordinateur de bord produisent des impacts importants. Pour le sous-système de détection et de calcul de taille moyenne qui a servi de scénario de référence dans l'étude, l'ordinateur a contribué à 45 pour cent du poids, consommé 80 pour cent de la puissance, et était responsable de 43 pour cent des émissions de gaz à effet de serre.

Grand, les composants CAV montés à l'extérieur peuvent augmenter considérablement la traînée aérodynamique et la consommation de carburant, compensant potentiellement les avantages environnementaux des véhicules autonomes. Les composants de détection et de calcul continueront d'être miniaturisés et conditionnés de manière plus compacte; mais à court terme, la taille et la forme des équipements montés à l'extérieur auront des impacts tangibles.

Plusieurs mises en garde accompagnent les conclusions de l'étude sur les avantages environnementaux potentiels des véhicules automatisés. D'abord, ces conclusions sont fondées sur l'hypothèse que l'efficacité opérationnelle des CAV peut entraîner une réduction de 14 % de la consommation de carburant par rapport aux véhicules conventionnels, sur la base d'une analyse des travaux antérieurs du Laboratoire national des énergies renouvelables.

Mais si les économies réelles grâce aux efficacités CAV sont nettement inférieures à 14 %, les avantages environnementaux sont diminués ou disparaissent complètement, selon la nouvelle étude. Aussi, si les ordinateurs de bord nécessitent beaucoup plus de puissance que les 200 watts modélisés dans cette étude, les réductions nettes d'émissions sont éliminées.

Les véhicules examinés dans l'étude sont des véhicules connectés et automatisés de niveau 4, définis comme des véhicules pouvant fonctionner sans intervention humaine ni surveillance dans certaines conditions. Les prototypes de CAV de niveau 4 font partie des véhicules testés à U-M's Mcity, une initiative de R&D public-privé menant la transformation vers une mobilité connectée et automatisée.