Innovation de ZF : Eco Control 4 ACC pour Optimiser l’Autonomie des Véhicules Électriques
L’autonomie limitée représente l’un des principaux obstacles à l’adoption des véhicules électriques. De plus, certaines régions souffrent d’un manque d’infrastructures de recharge. Pour répondre à cette réalité, ZF, un fournisseur d’équipements automobiles, a collaboré avec la société suisse Embotech pour mettre au point un régulateur de vitesse adaptatif prédictif nommé Eco Control 4 ACC. Proposée en tant qu’extension, cette solution vise à accroître l’autonomie des voitures électriques jusqu’à 8 %.
Algorithme Prédictif : Gestion Avancée de l’Autonomie des Voitures Électriques
Cet algorithme prédictif a pour but d’optimiser les besoins énergétiques des voitures électriques. Le ZF Eco Control 4 ACC intègre concrètement l’algorithme MPC (Model Predictive Control) d’Embotech. Grâce à cette combinaison, il évalue en temps réel les données cartographiques provenant du système de navigation ainsi que les données opérationnelles du groupe motopropulseur pour les 500 prochains mètres. En d’autres termes, pour améliorer l’efficacité énergétique du véhicule, le système analyse les dénivelés, les virages et les limitations de vitesse. Tous ces paramètres sont simultanément pris en compte et ajustés en temps réel.
Accroître l’Autonomie : ZF Eco Control 4 ACC au Service de l’Environnement et de l’Économie
L’algorithme évalue en temps réel les données cartographiques telles que les inclinaisons, les montées, les descentes ainsi que les informations internes concernant les points optimaux de fonctionnement du moteur. Le ZF Eco Control 4 ACC a été conçu pour permettre aux conducteurs de se concentrer davantage sur la conduite tout en réduisant durablement l’impact environnemental. Bien entendu, l’augmentation de l’autonomie a un impact direct sur les coûts opérationnels des véhicules. Selon ZF, pour atteindre de tels résultats, cette solution embarquée prend en compte les caractéristiques spécifiques de chaque véhicule en exploitant les données fournies par les capteurs d’assistance à la conduite (ADAS). En conséquence, cet algorithme est compatible avec la plupart des véhicules électriques, qu’il s’agisse de voitures particulières, de bus ou de véhicules utilitaires.
