Redistribution automatique d’une flotte de véhicules en partage et valet de parking – VALET

Ce système est composé de quatre sous-systèmes distincts : 1. Un système de détermination et de gestion optimale des pelotons (nombre de pelotons, nombre de véhicules par peloton, trajet de chaque peloton…) selon une optimisation multi-critères ; 2. Formation de pelotons urbains avec véhicules autonomes coopératifs en s’appuyant sur les capteurs embarqués ainsi que les dispositifs de télécommunications sans-fil V2V et V2I ; 3. Un système de valet de parking automatisés selon lequel chaque véhicule autonome acheminé est sensé se diriger et stationner de manière autonome dans une place qui lui a été assignée par le système de manière automatique ; 4. Chacun des trois sous-systèmes précédents dispose d’une interface de gestion et de contrôle qui interagit à la fois avec le conducteur humain du véhicule-leader mais aussi avec les serveurs de gestion et de contrôle.

1. Avancées scientifiques et techniques 2. Réalisation de trois systèmes distincts, exploitables commercialement - Système de gestion de parcs de véhicules de partage ou de location, ou de taxis automatisés - Système de stationnement automatique de type Valet de Parking - Système de platooning automatisé, exploitable en environnements urbains et autoroutiers 3. Réalisation des interfaces IHM dédiées 4. Réalisation de démonstrateurs réels employant des prototypes réels.

La modularité des systèmes développés dans VALET permet d'envisager l'exploitation commerciale de plusieurs systèmes par plusieurs types d'opérateurs ou d'exploitants: - Système de valet de parking - Système de platooning - Système de gestion de flottes A la fin du projet - et même durant la vie du projet - nous envisageons d'approcher des exploitants potentiels. A minima, envisager de valider les approches et systèmes dans des conditions réelles et/ou sur sites réels.

1. P. Vasishta, D. Vaudreydaz, A. Spalanzani, « Natural Vision Based Method for Predicting Pedestrian Behaviour in Urban Environments”, ITSC’17, Japan oct 2017. 2. Carlos Flores, Vicente Milanés, Fawzi Nashashibi. «A Time Gap-Based Spacing Policy for Full-Range Car-Following«. IEEE ITSC, Japan, oct 2017 3. Carlos Flores, Vicente Milanés, Fawzi Nashashibi. «Using Fractional Calculus for Cooperative Car-Following Control«. IEEE ITSC, Rio de Janeiro, Brasil, November 2016. 4. Fernando Garrido, David Gonzalez Bautista, Vicente Milanés, Joshué Pérez, Fawzi Nashashibi. « Real-time Planning for Adjacent Consecutive Intersections ». ITSC, Rio de Janeiro, Brasil, November 2016 5. Francisco Navas, Vicente Milanés and Fawzi Nashashibi. «Youla-Kucera Based Online Closed-Loop Identification for Longitudinal Vehicle Dynamics«. ICSTCC Conference, Romania 2017 6. Zayed Alsayed, Guillaume Bresson, Fawzi Nashashibi, Anne Verroust-Blondet. “PML-SLAM: a solution for localization in large-scale urban environments”. In the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), October 2015. 7. D. Perez Morales, S. Dominguez Quijada, O. Kermorgant, P. Martinet, “ Autonomous parking using a sensor based approach”, 8th Workshop on Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles, PPNIV'16, Rio de Janeiro, Brazil November 1st, pp. 211-216, 2016 8. D. Perez Morales, O. Kermorgant, S. Dominguez Quijada, P. Martinet, “ Autonomous Perpendicular And Parallel Parking Using Multi-Sensor Based Control”, 9th Workshop on Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles, IROS17-PPNIV'17, Vancouver, Canada, September 24th, 2017. Publications soumises: 1. Carlos Flores, Pierre Merdrignac, Raoul de Charette, Francisco Navas, Vicente Milanés and Fawzi Nashashibi. ”A Cooperative Car-Following/Emergency Braking System With Prediction-based Pedestrian Avoidance Capabilities”. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, June 2017.

L’émergence d’une conscience générale (notamment au niveau politique) vis-à-vis des défis environnementaux et de ceux de la mobilité a poussé de nombreux gouvernements européens à prendre des mesures concrètes en réponse à ces défis. La promotion et le développement des systèmes de transports propres et durables est au cœur de ces actions.
Parmi les solutions encouragées figurent : l’utilisation de moyens de transport « propres » tels que les véhicules électriques ou hybrides, la promotion du remplacement total ou partiel de l’utilisation des véhicules privés en faveur de l’utilisation de moyens de transports publics ou partagés, l’intégration de systèmes de transport intelligents pour une gestion plus optimale des ressources, et la promotion de la multi-modalité dans les transports.
Parmi les solutions concrètes : le car-sharing dont le modèle économique favorable et l’acceptation publique lui ont permis de prospérer. Cependant, il existe aujourd’hui des obstacles au déploiement efficace du car-sharing, mais aussi du véhicule électrique. D’un côté, l’efficacité de la redistribution des véhicules en auto-partage, et de l’autre, l’autonomie énergétique des véhicules électriques.

Le projet VALET vise à apporter une solution efficace et durable et ces problèmes. Celle-ci repose sur la conception et le développement d’un système intelligent de redistribution automatique de voitures en auto-partage (mais aussi de voitures de location) qui peut être exploitée aussi bien pour des véhicules électriques que pour des véhicules thermiques.

L'idée principale de VALET est de récupérer les véhicules stationnés de façon aléatoire sur le réseau urbain par les utilisateurs. Ces places de stationnement peuvent être des stations de recharge électrique (en cas d’une flotte de véhicules électriques), des places de stationnement pour véhicules d'auto-partage (e.g. Autolib à Paris) ou des emplacements de stationnement réguliers. Quant aux véhicules, ils peuvent être des véhicules d'auto-partage, voitures de location, futurs taxis collectifs automatisés, etc. Une fois les véhicules collectées et assemblés en convois, l'objectif est alors de guider ces pelotons vers leur zone de stationnement réservé ou bien à leurs parcs de stationnement respectifs. Les pelotons sont alors démantelés, chaque véhicule se voit attribuer une place de parking vers lequel il doit se diriger puis se garer de manière autonome.

En outre, le projet VALET propose de doter les véhicules autonomes de comportements intelligents (coopération, négociation, manœuvres socialement acceptables), mieux adaptés à des situations urbaines complexes et mixtes (présence de piétons, véhicules ordinaires et autres véhicules autonomes). Il intégrera les modèles de comportements humains, la proxémique, les règles de circulation, ainsi que des stratégies de navigation intelligentes qui permettront de gérer les comportements interdépendants des usagers de la route et des cybercars.
Le système final sera testé sur de véritables démonstrateurs dans un environnement urbain. Les plateformes de démonstration utilisées par le projet VALET seront les différents véhicules autonomes que les partenaires possèdent déjà (4-5 véhicules).