Brevet FR3143142A1 — publié le 20240614

Véhicule (1) terrestre autonome, comprenant une structure porteuse (2) reposant sur le sol par des moyens de liaison au sol (3, 4), au moins un actionneur de direction (6) électrique permettant de diriger le véhicule (1), au moins un groupe motopropulseur (5) électrique pour déplacer le véhicule (1), au moins un dispositif de détection (11) d’un environnement en avant du véhicule (1) par référence à un sens de déplacement du véhicule, un système électronique de commande (7) de l’actionneur de direction (6) et du groupe motopropulseur (5), et une batterie (12) d’alimentation du véhicule (1), le système électronique de commande (7) comprenant une unité de navigation agencée pour déterminer un trajet du véhicule (1) vers un point d’arrivée. Le système électronique de commande comprend un contrôleur en temps réel mettant en œuvre une commande prédictive. FIGURE DE L’ABREGE : Fig. 1 Véhicule terrestre autonome La présente invention concerne le domaine des véhicules autonomes. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION Un véhicule terrestre autonome comprend par exemple une structure porteuse reposant sur le sol par des roues, et, dans ladite structure porteuse : un groupe motopropulseur électrique entraînant au moins une des roues, au moins un dispositif de détection d’obstacle en avant du véhicule, une unité électronique de commande et une batterie d’alimentation du véhicule. L’unité électronique de commande assure la navigation, le guidage du véhicule et la gestion du groupe motopropulseur. La gestion du groupe motopropulseur est généralement assurée par un contrôle en boucle fermée utilisant un correcteur proportionnel, intégral, dérivé (PID) ou par un contrôle adaptatif. Dans les deux cas, il est très complexe de prédire si la batterie dispose de suffisamment d’énergie pour permettre au véhicule de franchir un obstacle se trouvant sur le trajet emprunté par le véhicule. OBJET DE L’INVENTION L’invention a notamment pour but d’améliorer la commande des véhicules terrestres autonomes. A cet effet, on prévoit, selon l’invention un véhicule terrestre autonome, comprenant une structure porteuse reposant sur le sol par des moyens de liaison au sol, au moins un actionneur de direction électrique permettant de diriger le véhicule, au moins un groupe motopropulseur électrique pour déplacer le véhicule, au moins un dispositif de détection d’un environnement en avant du véhicule par référence à un sens de déplacement du véhicule, un système électronique de commande de l’actionneur de direction et du groupe motopropulseur, et une batterie d’alimentation du véhicule. Le système électronique de commande comprend une unité de navigation agencée pour déterminer un trajet du véhicule vers un point d’arrivée et un contrôleur en temps réel mettant en œuvre une commande prédictive à partir des étapes suivantes réalisées à chaque instant d’échantillonnage courant d’une série d’instants d’échantillonnage : à partir d’un modèle de batterie et d’un modèle de véhicule, déterminer, à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage, une puissance électrique maximale fournie par la batterie au groupe motopropulseur et en déduire une puissance propulsive maximale produite par le groupe motopropulseur compte tenu de la puissance électrique maximale ; déterminer, à partir d’un modèle de terrain représentatif au moins d’une élévation du sol en avant du véhicule par référence au sens de déplacement du véhicule, un trajet et une énergie nécessaire pour réaliser le trajet déterminé en sommant l’énergie cinétique du véhicule et l’énergie potentielle du véhicule sur le trajet déterminé, et en déduire une puissance nécessaire sur le trajet déterminé à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage, la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage étant inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale le long du trajet ; élaborer la commande correspondante du groupe motopropulseur et de l’actionneur de direction ; si aucun trajet ne peut être déterminé avec la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale, arrêter le véhicule. Par trajet, on entend l’accomplissement par le véhicule d’un parcours à une vitesse prédéterminée, cette vitesse n’étant pas forcément constante sur tout le parcours. Un procédé de commande prédictive trouve à chaque instant un ensemble fini de commandes futures à appliquer à un système pour que le comportement futur du système, sur un horizon de prédiction fini, soit optimal. Le comportement est considéré comme optimal vis-à-vis du problème d’optimisation posé pour résoudre la commande prédictive lorsque ledit comportement minimise la fonction de coût de la commande prédictive. Ainsi, avec l’invention, le procédé de commande prédictive (ou MPC de l’anglais Model Predictive Control ) prend en compte les contraintes d’énergie et de puissance imposées par le véhicule et le terrain pour déterminer la capacité du véhicule à terminer le trajet et, dans la négative, pour déterminer, s’il existe, un nouveau trajet compatible avec les contraintes d’énergie et de puissance pour assurer un franchissement ou un évitement d’éventuels obstacles détectés. Le procédé de commande prédictive va donc fournir l’ensemble de commandes à appliquer aux actionneurs du véhicule (groupe motopropulseur et actionneur de direction) pour que celui-ci termine le trajet, ou emprunte un nouveau trajet moins difficile, ou renonce s’il n’existe pas de trajet moins difficile permettant d’atteindre le point d’arrivée. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit d’un mode de réalisation particulier et non limitatif de l’invention. Il sera fait référence aux dessins annexés, parmi lesquels : la est une vue schématique de dessus d’un véhicule selon l’invention ; la est une représentation par blocs du système de commande du véhicule selon l’invention ; DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence à la , le véhicule selon l’invention, généralement désigné en 1, est un véhicule terrestre autonome comprenant une structure porteuse 2, comme un châssis et/ou une carrosserie, reposant sur le sol par des moyens de liaison au sol à savoir ici des roues avant 3 directrices et des roues arrière 4 motrices qui sont montées sur la structure porteuse 2 pour pivoter autour d’un axe sensiblement horizontal. Les roues arrière 4 sont mécaniquement reliées à un groupe motopropulseur 5 et les roues avant 3 sont mécaniquement reliées à un actionneur électromécanique de direction 6. Le groupe motopropulseur 5 comprend ici un moteur électrique et une chaîne de transmission, mécanique et/ou hydraulique, reliant un arbre de sortie du moteur électrique aux roues arrière 4 pour transmettre le mouvement de l’arbre de sortie aux roues. L’actionneur électromécanique de direction 6 comprend ici un moteur électrique ayant un pignon de sortie engrenant sur une crémaillère reliée aux roues avant 3. En variante, l’actionneur électromécanique de direction 6 comprend des actionneurs linéaires ou des vérins s’étendant entre la structure porteuse 2 et les roues avant 3. Le véhicule 1 comprend en outre un système électronique de commande généralement désigné en 7 comportant une unité électronique de localisation comportant ici un récepteur 8 de signaux satellitaires (système de positionnement par satellites de type GPS, GALILEO, GLONASS ou BEIDU) et une centrale inertielle 9 ; une unité électronique de calcul 10 comprenant un processeur, une mémoire contenant des programmes exécutables par le processeur, et une interface de liaison aux actionneurs du véhicule 1 et à l’unité électronique de navigation pour échanger des signaux avec ceux-ci. Ces signaux comprennent des commandes envoyées par l’unité électronique de calcul 10 aux actionneurs et des données d’état et/ou de fonctionnement envoyées à l’unité électronique de calcul 10 par les actionneurs et/ou des capteurs associées aux actionneurs. Ces signaux comprennent également des informations de position en provenance de l’unité électronique de localisation. Un dispositif de détection 11 est également relié à l’interface de l’unité électronique de calcul 10 et est monté sur le châssis 2 pour détecter l’environnement du robot. Le dispositif de détection 11 a une portée utile prédéterminée définissant une zone de couverture maximale autour du véhicule 1, cette zone ayant une forme théorique circulaire de rayon égal à la portée utile prédéterminée du dispositif de détection 11 (on parle couramment de rayon de perception). Le dispositif de détection 11 comprend ici un dispositif de télédétection par laser (ou « lidar »). On rappelle qu’un tel détecteur comprend un émetteur laser pour émettre des impulsions laser incidentes successivement dans toutes les directions autour du véhicule 1 et un récepteur des impulsions laser réfléchies par les obstacles permettant par télémétrie de déterminer pour chaque orientation de l’émetteur laser la distance du véhicule 1 par rapport aux obstacles rencontrés par les impulsions laser incidentes. Le dispositif de détection 11 comprend également ici un radar. Bien que le dispositif de détection 11 détecte l’environnement du véhicule 1 dans toutes les directions, on s’intéresse ici essentiellement à l’environnement à l’avant du véhicule en avant de celui-ci par référence à son sens de déplacement, ici selon un angle horizontal de 180° (le dispositif de détection pourrait aussi être monté rotatif et être orientable dans le sens de déplacement du robot ; ou comprendre des capteurs orientés dans des sens opposées lorsque le robot est agencé pour se déplacer dans deux sens opposés). Les signaux fournis par le dispositif de détection 11 sont représentatifs : d’une part, du gisement et de la distance des obstacles détectés par le dispositif de détection 11, et d’autre part, de l’élévation positive ou négative du sol. Les éléments électriques/électroniques du véhicule 1 (les actionneurs 5, 6 ; le système électronique de commande 7 et le dispositif de détection 11) sont reliés à un circuit d’alimentation comprenant une batterie 12, ici une batterie lithium/ion, embarquée dans le véhicule 1. Le véhicule 1 comprend en outre un dispositif de freinage principal non représenté. Celui-ci comprend de préférence un circuit de freinage régénératif permettant d’utiliser le moteur électrique du groupe motopropulseur 5 comme générateur pour recharger la batterie 12 et éventuellement un dispositif de freinage auxiliaire par courants de Foucault ou par friction mécanique. Chaque dispositif de freinage est relié au système électronique de commande 7 pour être commandé par ce dernier. Les programmes exécutables par le processeur de l’unité électronique de calcul 10 comprennent des instructions mettant en œuvre un procédé de commande selon l’invention. En référence également à la , selon le procédé de l’invention, l’unité électronique de calcul 10 comprend un contrôleur en temps réel mettant en œuvre un algorithme de commande prédictive MPC et effectue, selon une période d’échantillonnage prédéterminée et sur un horizon temporel de prédiction prédéterminé, une analyse de données provenant des éléments qui lui sont reliés. Un trajet déterminé TD vers un point d’arrivée indiqué par un pilote du véhicule 1 a été élaboré par l’unité électronique de commande 10 via l’unité électronique de localisation. En variante, le véhicule ne comporte pas de pilote et les coordonnées du point d’arrivée sont transmises à l’unité électronique de commande 10 via un émetteur/récepteur radioélectrique, non représenté ici, relié à l’unité électronique de commande 10. A chaque instant d’échantillonnage courant d’une série d’instants d’échantillonnage correspondant à l’horizon temporel de prédiction prédéterminé, le système électronique de commande 7 : met à jour un modèle de terrain MT à partir des données provenant du dispositif de détection 11 comprenant l’inclinaison du sol en avant du véhicule 1 et les obstacles éventuellement présents en avant du véhicule 1 (bloc A sur la ) ; détermine une représentation mathématique de ces obstacles pour permettre leur prise en compte dans la commande prédictive (bloc A) ; à partir d’un modèle de batterie MB correspondant à la batterie 12 et d’un modèle de véhicule MV correspondant au véhicule 1, détermine, à l’instant d’échantillonnage courant, une puissance électrique maximale Pmax fournie par la batterie 12 au véhicule 1 (c’est-à-dire aux éléments électriques/électroniques du véhicule 1) et en déduit une puissance propulsive maximale Pmot produite par le groupe motopropulseur 5 compte tenu de la puissance électrique maximale ; détermine, à partir du modèle de terrain MT, un trajet vers le point d’arrivée et une énergie nécessaire pour réaliser le trajet déterminé en sommant l’énergie cinétique du véhicule 1 et l’énergie potentielle du véhicule 1 sur le trajet déterminé, et en déduit une puissance nécessaire P sur le trajet déterminé à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage. Le trajet est déterminé par l’unité électronique de commande 7 de telle manière que la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage est inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale Pmot et élabore la commande correspondante du groupe motopropulseur 5 et de l’actionneur de direction 6 pour réaliser le trajet déterminé. Si l’unité électronique de commande 7 ne parvient pas à déterminer un trajet respectant ladite condition, l’unité électronique de commande 7 arrête le véhicule 1. On comprend que la commande prédictive s’appuie sur une modélisation du terrain en particulier en avant du véhicule 1, sur une modélisation de la batterie 12 et sur une modélisation du véhicule 1. Le modèle de batterie MB est agencé pour permettre de connaître à tout moment la puissance maximale que la batterie 12 est susceptible de fournir et l’énergie restante dans la batterie 12. Ce modèle est par exemple celui décrit dans le document Chen Z., Fu Y., Mi C., « State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries in electric Drive Vehicles using extended-Kalman Filtering », IEEE Transactions on Vehicular Technology, 62(3), 1020-1030, 2012. On évalue la puissance maximale Pmax que peut délivrer la batterie 12 en prenant en compte la consommation d’énergie de l’ensemble des éléments électriques/électroniques présents dans le véhicule 1. Les éléments électriques/électroniques présents dans le véhicule 1 peuvent avoir des consommations d’énergie différentes en fonction de leurs utilisations. On supposera que la puissance maximale disponible est constante sur l’horizon temporel de prédiction prédéterminé (c’est-à-dire pour le calcul de la commande prédictive en cours). Pour prendre en compte le rendement du moteur et de la chaine de transmission, la puissance motrice maximale est déterminée grâce à un modèle de véhicule sous la forme : avec . Le modèle de véhicule MV est élaboré à partir de la documentation des composants de la chaîne de transmission du véhicule et/ou expérimentalement. Le coefficient est déterminé par les rendements successifs de la chaîne de transmission. A titre d’exemple, si l’énergie transite selon A -> B -> C, la « liaison » A -> B ayant un rendement et la « liaison » B -> C ayant un rendement , alors le rendement global est . Les rendements et sont généralement fournis dans les documentations techniques des fabricants mais il arrive que ces données doivent être déterminées expérimentalement. La batterie 12 fournit en temps réel à la commande prédictive une donnée relative à la puissance disponible et une donnée relative à l’énergie disponible. Le modèle de terrain MT est ici élaboré à partir des signaux fournis par le dispositif de détection 11. Un exemple de méthode d’élaboration d’un tel modèle est décrit dans le document Larson J., Trivedi M., « Lidar based off-road negative Obstacle Detection and Analysis », IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 192-197, 2011. Le modèle de terrain MT comprend l’élévation du sol en avant du véhicule 1 et les obstacles éventuels en avant du véhicule 1. Les obstacles détectés sont représentés pour être pris en compte par la commande prédictive de manière à élaborer un trajet contournant ou évitant les obstacles que ne peut traverser le véhicule 1 (comme les arbres, bâtiments, rochers, piétons…). La représentation, également nommée mise en forme, consiste à trouver au moins une équation de type f(x, y)≤0 qui représente une forme géométrique séparant l’espace libre et l’espace occupé par l’obstacle. Par exemple, on peut définir un arbre par un cercle de centre et de rayon . La commande prédictive aura alors pour contrainte de ne pas entrer dans ce cercle : . En variante, on peut utiliser des ellipses, des hyperplans ou des polytopes à la place des cercles. Comme indiqué précédemment, le modèle de terrain est pris en compte par la commande prédictive pour élaborer un trajet optimal du véhicule 1. Par « trajet », on entend un parcours et une vitesse au long de ce parcours, ce qui revient à commander à la fois le groupe motopropulseur 5 et l’actionneur de direction 6. Le trajet est dit optimal en ce qu’il respecte la contrainte d’énergie : Cette contrainte permet d’assurer que l’énergie disponible pour le ou les actionneur(s)/moteur(s) électrique(s) est suffisante pour réaliser l’intégralité du parcours prévu par le trajet optimal ( . Dans le cas contraire, un trajet alternatif (par exemple un parcours identique et une vitesse moindre, ou un parcours différent) respectant cette condition est proposé s’il existe (si un tel trajet alternatif n’existe pas, le véhicule s’arrête). On garantit alors que le véhicule 1 ne s’arrêtera pas en cours de montée (en faisant l’hypothèse que l’horizon temporel de prédiction est suffisamment long pour contenir la totalité de la montée). L’énergie prend de préférence en compte les rendements énergétiques des différents éléments présents dans la chaîne de transmission conformément au modèle de véhicule MV. Pour simplifier, on estime ici que l’énergie nécessaire au véhicule 1 sur le trajet déterminé se limite à la somme de l’énergie potentielle et de l’énergie cinétique. L’énergie cinétique se calcule directement par la formule classique dans laquelle est la masse du véhicule supposée connue et la vitesse qui est une grandeur connue grâce au modèle du véhicule. Elle peut être calculée pour tout l’horizon temporel de prédiction. L’énergie potentielle ( étant la masse du véhicule, l’accélération de la pesanteur et l’altitude) est calculée grâce aux données d’élévation du sol contenues dans le modèle de terrain. La puissance nécessaire à chaque instant peut être assimilée à avec correspondant à la variation entre deux périodes d’échantillonnage et la période d’échantillonnage. On ajoute alors au problème de commande prédictive la contrainte de puissance suivante: Pour déterminer la loi de commande qui sera utilisée, l’algorithme de commande prédictive s’appuie sur un algorithme d’optimisation AO prenant en compte les contraintes de franchissement (l’élévation du sol) en fonction de la puissance disponible et de l’énergie disponible. L’optimisation est obtenue en utilisant une fonction de coût FC classique en commande prédictive, à savoir : Les pondérations et sont réglées empiriquement, est la référence pour l’ensemble d’état du système à l’instant , la prédiction à l’instant , la commande à l’instant , est la commande de référence à l’instant i, et H est l’horizon de prédiction. est un vecteur contenant l’ensemble des valeurs d’état du système et notamment la position du système, sa vitesse, son orientation, l’angle de braquage des roues, etc. (en variante, cela peut également prendre en compte dans des modèles plus complexes des courants/tensions moteur). est un vecteur comprenant les mêmes éléments que la référence (pour que la différence soit homogène) et provient du modèle utilisé par la commande prédictive, ici le modèle bicyclette. On s’attend à ce que soit proche de , pour que la prédiction du système soit sur . Les commandes sont ici la vitesse du véhicule et l’orientation des roues. L’optimisation permet de déterminer les commandes qui seront appliquées au système. La mise en œuvre d’une telle fonction de coût est classique et ne sera pas plus détaillée ici (voir par exemple le document Rawlings J. B., Mayne D. Q., « Model predictive control: Theory and design », Nob Hill Pub. Madison, Wisconsin, 2009 et le document Pouilly-Cathelain M., « Synthèse de correcteurs s’adaptant à des critères multiples de haut niveau par la commande prédictive et les réseaux de neurones », 2020). Bien entendu, l’invention n’est pas limitée au mode de réalisation décrit mais englobe toute variante entrant dans le champ de l’invention telle que définie par les revendications. En particulier, les moyens de liaison au sol peuvent être des roues, des chenilles, des patins, une jupe de type aéroglisseur ou autre, ou un mix de ceux-ci. Dans le cas d’un engin à roues, toutes les roues peuvent être motrices et/ou directrices. La direction peut résulter d’une orientation des roues ou d’un entraînement différentiel de celles-ci en rotation. L’actionneur de direction peut également agir sur une gouverne pour engendrer sur cette dernière une force aérodynamique directionnelle. Le véhicule peut être piloté ou non, embarquer des passagers ou non. La désignation « groupe motopropulseur » est à prendre au sens large et renvoie indifféremment à tout type de motorisation de véhicule terrestre comme des motorisations de type traction pure, à des motorisations de type propulsion pure, et à des motorisations de type intégrale voire des motorisations de type aéroglisseur. La motorisation peut être hybride, c’est-à-dire associant un moteur thermique à un moteur électrique. Le dispositif de détection 11 du véhicule 1 peut comprendre un ou plusieurs des capteurs suivants : lidar, radar, sonar, caméra visible, caméra infrarouge, ou tout autre capteur adapté pour la détection d’obstacle et/ou la détection de l’inclinaison du sol. Le modèle de terrain MT peut être obtenu différemment et par exemple par téléchargement depuis une base de données à partir de coordonnées fournies par l’unité de navigation du véhicule ou par traitement ou mise à jour d’une carte tridimensionnelle existante. Les données fournies par le dispositif de détection servent par exemple à mettre à jour une carte stockée dans une mémoire à laquelle le système électronique de commande a accès, la mémoire faisant partie du système électronique de commande ou appartenant à un serveur auquel le système électronique de commande accède via un réseau. L’algorithme d’optimisation AO utilisé pour résoudre le problème d’optimisation sous contrainte de la commande prédictive peut être sans s’y limiter : un algorithme de descente du gradient contraint, un algorithme d’ensemble actif, un algorithme basé sur les métaheuristiques (DE, PSO, QPSO, …), des algorithmes sans gradient (par exemple : l’algorithme simplex ; l’algorithme de Nerlder-Mead ; les contraintes seront formulées sous forme de barrière pour les algorithmes sans gradient). Il est possible d’utiliser d’autres modélisations du véhicule MV que le modèle bicyclette et par exemple tout autre modèle présenté dans le document Polack P., D’Andréa-Novel B., De La Fortelle A., Menhour L., « Cohérence entre la Modélisation et les Objectifs de Contrôle pour les Véhicules autonomes », 20 ème Congrès national sur la Reconnaissance des Formes et l’Intelligence artificielle (RFIA’16), juin 2016, Clermont Ferrand, France. Il est possible d’utiliser une autre modélisation de la batterie que le modèle de batterie MB mentionné ci-dessus. Il est possible d’utiliser des modèles de prise en compte des pertes énergétiques notamment due au frottement ou au glissement des roues sur le sol. Il est possible de modifier la fonction de coût FC de la commande prédictive pour limiter la consommation d’énergie de la façon suivante : L’énergie consommée : est l’énergie nécessaire déterminée comme décrit plus tôt. Il est possible de faire varier en fonction d’un mode de fonctionnement du système (par exemple : mode économique/écologique ou mode sport sur le véhicule). Si cela est nécessaire, des contraintes mécaniques de franchissement d’obstacles peuvent être ajoutées en utilisant par exemple des valeurs maximales de gradient d’altitude : et sont des grandeurs dépendant du véhicule(par exemple la hauteur du bas de caisse et/ou le positionnement du centre de gravité du véhicule). Le modèle du terrain, prend avantageusement en compte la nature du sol, par exemple pour estimer un risque d’enlisement ou une adhérence du véhicule sur le sol. Des contraintes permettant d’assurer le confort des passagers et garantissant l’intégrité du véhicule et des cargaisons (limites de vibration, d’accélération latérale, et/ou d’accélération longitudinale par exemple) peuvent également être introduites dans la commande prédictive. Des contraintes correspondant aux limites « physiques » du véhicule peuvent également être prises en compte par la commande prédictive : vitesse maintenue dans un intervalle, accélération et/ou décélération maintenue(s) dans un intervalle ; variation d’accélération et/ou variation de décélération maintenue(s) dans un intervalle ; angle de braquage des roues maintenu dans un intervalle ; variation d’angle de braquage maintenue dans un intervalle. On pourra s’affranchir de l’hypothèse que la puissance maximale disponible est constante sur l’horizon temporel de prédiction prédéterminé (c’est-à-dire pour le calcul de la commande prédictive en cours) si on est capable de prédire la consommation future de tous les organes électrique/électronique puis d’utiliser cette prédiction dans la commande prédictive. Véhicule (1) terrestre autonome, comprenant une structure porteuse (2) reposant sur le sol par des moyens de liaison au sol (3, 4), au moins un actionneur de direction (6) électrique permettant de diriger le véhicule (1), au moins un groupe motopropulseur (5) électrique pour déplacer le véhicule (1), au moins un dispositif de détection (11) d’un environnement en avant du véhicule (1) par référence à un sens de déplacement du véhicule, un système électronique de commande (7) de l’actionneur de direction (6) et du groupe motopropulseur (5), et une batterie (12) d’alimentation du véhicule (1), le système électronique de commande (7) comprenant une unité de navigation agencée pour déterminer un trajet du véhicule (1) vers un point d’arrivée, caractérisé en ce que le système électronique de commande comprend un contrôleur en temps réel mettant en œuvre une commande prédictive à partir des étapes suivantes réalisées à chaque instant d’échantillonnage courant d’une série d’instants d’échantillonnage : à partir d’un modèle de batterie et d’un modèle de véhicule, déterminer, à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage, une puissance électrique maximale (Pmax) fournie par la batterie (12) au groupe motopropulseur (5) et en déduire une puissance propulsive maximale (Pmot) produite par le groupe motopropulseur (5) compte tenu de la puissance électrique maximale ; déterminer, à partir d’un modèle de terrain représentatif au moins d’une élévation du sol en avant du véhicule (1) par référence au sens de déplacement du véhicule, un trajet et une énergie nécessaire pour réaliser le trajet déterminé en sommant l’énergie cinétique du véhicule (1) et l’énergie potentielle du véhicule (1) sur le trajet déterminé, et en déduire une puissance nécessaire (P) sur le trajet déterminé à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage, la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage étant inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale (Pmot) le long du trajet ; élaborer la commande correspondante du groupe motopropulseur (5) et de l’actionneur de direction (6) ; si aucun trajet ne peut être déterminé avec la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale (Pmot), arrêter le véhicule (1). Véhicule selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de détection (11) est agencé pour révéler une présence d’obstacle et déterminer une élévation du sol en avant du véhicule (1) par référence au sens de déplacement du véhicule ; et le modèle de terrain est élaboré à partir de données fournies par le dispositif de détection (11). Véhicule selon la revendication 2, dans lequel les données fournies par le dispositif de détection (11) servent à mettre à jour une carte stockée dans une mémoire à laquelle le système électronique de commande (7) a accès. Véhicule selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle de véhicule est le modèle bicyclette. Véhicule selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la commande prédictive s’appuie sur un algorithme d’optimisation sous contrainte tel qu’un algorithme de descente du gradient contraint, un algorithme d’ensemble actif, un algorithme basé sur des métaheuristiques, ou un algorithme sans gradient. Véhicule selon la revendication 5, dans lequel l’algorithme d’optimisation sous contrainte met en œuvre une fonction de coût avec et des pondérations réglées empiriquement, une référence à l’instant d’échantillonnage , la prédiction à l’instant d’échantillonnage et la commande à l’instant d’échantillonnage . Véhicule selon la revendication 6, dans lequel la fonction de coût est avec l’énergie nécessaire à la réalisation du trajet.