Eco-Driving planification profile for electric motorcycles

Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un 50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración. Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia de ruido de sensor y actuador.The Eco-Driving profiles are algorithms capable to use additional information in order to create recommendations or limitation over the driver capabilities. They increase the autonomy of the vehicle but currently its usage is not related to the autonomy required by the driver. For this reason, in this paper, the Eco-Driving challenge is translated into two layers optimal controller designed for pure electric vehicles. This controller is oriented to ensure that the energy available is enough to complete a demanded trip, adding speed limits to control the energy consumption rate. The mechanical and electrical models required are exposed and analyzed. The cost function is optimized to correspond to the needs of each trip according to driver behavior, vehicle and trajectory information. The optimal controller proposed in this paper is a nonlinear model predictive controller (NMPC) associated to a nonlinear unidimensional optimization. The combination of both algorithms lets to increase around 50% the autonomy with a limitation of the 30% of the speed and acceleration capabilities. Also, the algorithm is capable to ensure a final autonomy with a 1.25% of error in the presence of sensor and actuator noise.Doctor en IngenieríaDoctorad