Brevet FR3139810A1 — publié le 20240322

Il est proposé une méthode pour la gestion d’énergie dans un système de stockage et de récupération automatisé (10), ledit système (10) comprenant une pluralité de véhicules autonomes (16), la méthode comprenant : déterminer des tâches (Lx) à réaliser dans une durée prédéterminée (tf) ; déterminer une flotte de véhicules autonomes (N) à mobilier pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée (tf), des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (Pj) pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée (tf) et/ou une stratégie de recharge en énergie des véhicules autonomes (Cuj) pour réaliser les tâches (Lx) dans la durée prédéterminée (tf), de sorte que la quantité d’énergie consommée pour réaliser les tâches (Lx) dans la durée prédéterminée (tf) soit minimale. Figure de l’abrégé : Figure 1 Méthode et système pour la gestion d’énergie dans un système de stockage et de récupération automatisé La présente divulgation relève du domaine des systèmes de stockage et de récupération automatisés ASRS (de l’anglais « Automated storage and retrieval system » ) dans les entrepôts. Les systèmes de stockage et de récupération automatisés (ASRS) comportent des véhicules autonomes ou AGV (de l’anglais « Auto Guided Vehicles » ). De tels AGV sont configurés pour naviguer au sein d’une structure dans laquelle sont stockés des articles de manière complètement autonome, c’est-à-dire sans intervention humaine. Les véhicules autonomes se déplacent dans la structure pour y placer ou y retirer les articles. Classiquement, les véhicules autonomes se déplacent à une vitesse leur permettant d’achever un ensemble de tâches de placement ou de retrait d’articles le plus rapidement possible et viennent se connecter à une borne de recharge lorsque nécessaire. Cependant, les véhicules autonomes se retrouvent rapidement déchargés, et le système de stockage et de récupération automatisé consomme une énergie considérable pour leur recharge. Le document WO 2020/200821 propose un dispositif de surveillance configuré pour surveiller l’énergie disponible, et de modifier la stratégie de recharge et/ou la vitesse de déplacement des véhicules autonomes lorsque l’énergie disponible passe sous un seuil prédéterminé. En outre, le document WO 20215/8442 décrit de surveiller le prix de l’énergie, et d’adapter la stratégie de recharge en fonction des coûts de l’énergie. Ces solutions permettent effectivement de limiter temporairement la quantité d’énergie consommée par le système, ainsi que les coûts associés. Cependant, ces stratégies sont indépendantes du nombre de tâches que doivent réaliser les véhicules autonomes en un temps imparti. Lorsque le système fonctionne en consommation d’énergie réduite, le temps nécessaire à la réalisation de l’ensemble des tâches peut augmenter considérablement. La productivité des systèmes est alors réduite. En outre, des périodes de surconsommation énergétique peuvent apparaitre pour compenser les phases de fonctionnement à consommation réduite, rendant l’ensemble du système énergivore sur le temps long. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé une méthode pour la gestion d’énergie dans un système de stockage et de récupération automatisé, ledit système comprenant une pluralité de véhicules autonomes, la méthode comprenant : - déterminer des tâches à réaliser dans une durée prédéterminée; - déterminer une flotte de véhicules autonomes à mobiliser pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée, des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée et/ou une stratégie de recharge en énergie des véhicules autonomes pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée, de sorte que la quantité d’énergie consommée pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée soit minimale, au moins lorsque les tâches sont inférieures à un nombre de tâches seuil. Ainsi, la consommation d’énergie du système peut être adaptée selon le nombre de tâches à réaliser en un temps imparti. La consommation d’énergie peut être réduite tout en assurant que les tâches sont accomplies dans le temps imparti. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres. Déterminer la flotte de véhicules autonomes, les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes peut être réalisé si les tâches sont inférieures au nombre de tâches seuil, et peuvent prendre, sinon, des valeurs préétablies par défaut. Ainsi, la flotte de véhicules autonomes, les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge peuvent être déterminés pour consommer moins d’énergie seulement lorsque les conditions le permettent, c’est-à-dire lorsque le nombre de tâches à réaliser est suffisamment faible et ce, pendant un temps déterminé. Dans le cas contraire, les valeurs préétablies par défaut peuvent permettre de réaliser les tâches le plus rapidement possible. La productivité du système n’est pas compromise. Les paramètres de fonctionnement peuvent comprendre au moins un parmi : un taux d’accélération, un taux de décélération et une vitesse de déplacement. Ces paramètres permettent de réduire la quantité d’énergie consommée par chaque véhicule autonome lorsqu’il se déplace dans l’entrepôt. Dans le cas du taux de décélération, il est en outre possible de regénérer de l’énergie lors du freinage. Chaque véhicule autonome peut être configuré pour se déplacer selon une direction longitudinale, une direction latérale et une direction verticale, et les paramètres de fonctionnement peuvent comprendre au moins un parmi : un taux d’accélération en ascension verticale, un taux de décélération en ascension verticale, un taux d’accélération en descente verticale, un taux de décélération en descente verticale. Ainsi, la fonction d’ascension des véhicules autonomes peut être exploitée pour réduire d’avantage la quantité d’énergie consommée par les véhicules autonomes. Lors de la descente, il est également possible de régénérer une quantité d’énergie considérable. Chaque taux peut être une valeur fixe ou une fonction de la vitesse de déplacement. Dans le cas d’une valeur fixe, les taux d’accélération et de décélération peuvent être déterminés plus facilement (les calculs sont simplifiés). Cela peut notamment permettre d’atteindre une adaptation des taux en quasi temps réel. Dans le cas d’une fonction de la vitesse de déplacement, les taux d’accélération et de décélération peuvent être davantage optimisés pour réduire encore la quantité d’énergie consommée et régénérer d’avantage d’énergie. Définir la stratégie de recharge peut comprendre sélectionner un courant de recharge et un temps de recharge. Ces paramètres permettent effectivement de réduire la quantité d’énergie électrique utilisée pour recharger la flotte de véhicules autonomes, en particulier en évitant les pertes liées à une recharge plus rapide que nécessaire. Les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes peuvent être identiques pour chaque véhicule autonome de la flotte de véhicule autonome. Ainsi, la détermination peut être simplifiée. Lorsque la stratégie de recharge est commune, le véhicule autonome peut en outre se recharger indifféremment auprès de n’importe quelle borne de recharge. Déterminer la flotte de véhicules autonomes, les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes peut comprendre: - déterminer une perte énergétique, la perte énergétique étant une différence entre une quantité d’énergie électrique utilisée et une quantité d’énergie mécanique produite pendant la durée prédéterminée pour une pluralité de combinaisons de flotte de véhicules autonomes, de paramètres de fonctionnement et/ou de stratégie de recharge ; et - sélectionner la combinaison présentant la différence la plus faible. Ces étapes de détermination de la flotte de véhicules autonomes, des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes permettent d’évaluer une pluralité de solutions théoriques et de les comparer les unes aux autres selon l’énergie qu’elles consommeraient pour identifier la plus adaptée (c’est-à-dire celle consommant le moins d’énergie). La quantité d’énergie électrique utilisée peut être fonction du nombre de véhicules autonomes, des paramètres de fonctionnement et de la stratégie de recharge. Ainsi, la quantité d’énergie électrique correspond à l’énergie électrique consommée par le système dans son ensemble pour la réalisation des tâches. L’optimisation devient alors globale et coordonnée et permet des économies énergétiques d’échelle plutôt que des économies temporaires et locales qui entraineraient des surconsommations par ailleurs. La quantité d’énergie mécanique produite peut être fonction des paramètres de fonctionnement. Ainsi, la quantité d’énergie mécanique produite correspond à l’énergie utilisée (l’énergie efficace) par la flotte de véhicules autonomes pour se déplacer, par opposition aux pertes. La perte énergétique peut être déterminée par simulation ou par expérimentation. Par simulation, la perte énergétique peut être déterminée à l’aide d’un modèle du système. Il est possible de tester un grand nombre de combinaisons. Par expérimentation, la perte énergétique peut être déterminée de manière plus simple et accessible. Dans ce cas, le système peut être évolutif : il peut « apprendre ». La combinaison présentant la perte énergétique la plus faible peut être mémorisée dans une base de données. Ainsi, l’étape de détermination de la flotte de véhicules autonomes, des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou de la stratégie de recharge des véhicules autonomes peut-être simplifiée, en parcourant la base de données. Lorsque la durée prédéterminée est supérieure à une durée prédéterminée limite, une flotte de véhicules autonomes minimale, des paramètres de fonctionnement extrêmes et/ou une stratégie de recharge extrême peuvent être sélectionnés. La quantité d’énergie consommée pour réaliser les tâches peut être encore réduite, puisque les tâches peuvent être réalisées sur une durée très longue (assimilée à une durée infinie). Il n’y a plus de contrainte temporelle pour la réalisation des tâches. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de la méthode lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un système de stockage et de récupération automatisé comprenant : - une pluralité de véhicules autonomes configurés pour retirer et/ou stocker des articles ; - au moins une borne de recharge de véhicule autonome ; et - un processeur configuré pour contrôler la flotte de véhicules autonomes, les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes et/ou la stratégie de recharge par la mise en œuvre de la méthode. Chaque véhicule autonome peut être configuré pour se déplacer selon une direction longitudinale, une direction transversale et une direction verticale. Ainsi, les véhicules autonomes peuvent se déplacer en trois dimensions dans l’entrepôt, accédant à tous les articles stockés de manière efficiente. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 illustre schématiquement un système de stockage et de récupération automatisé selon un mode de réalisation. Fig. 2 illustre schématiquement un véhicule autonome apte à être mis en œuvre dans le système de la selon un mode de réalisation. Fig. 3 illustre un organigramme d’une méthode pour la gestion d’énergie apte à être mis en œuvre dans le système de la selon un mode de réalisation. Fig. 4 illustre un graphique de tâches en fonction du temps selon un mode de réalisation. Fig. 5 illustre schématiquement une comparaison entre deux modes de fonctionnement du système de stockage et de récupération automatisé de la selon un mode de réalisation. Fig. 6 illustre un graphique de la vitesse de déplacement et de la consommation d’énergie du véhicule autonome de la en fonction du temps selon un mode de réalisation. Fig. 7 illustre un organigramme d’une méthode pour déterminer la flotte de véhicules autonomes, les paramètres de fonctionnement, et la stratégie de recharge permettant de consommer une quantité d’énergie minimale selon un mode de réalisation. La illustre schématiquement un système de stockage et de récupération automatisé ASRS 10 (de l’anglais « Automated storage and retrieval system » ). Un tel système 10 est utilisé dans les entrepôts pour le stockage d’articles. Le système 10 comprend une pluralité de racks de stockage 12 destinés à recevoir les articles pour leur stockage. Les racks de stockage 12 sont espacés les uns des autres selon une direction longitudinale x et une direction latérale y pour former un quadrillage d’allées 14 entre lesquelles peuvent circuler des véhicules autonomes 16. Les racks de stockage 12 sont par exemple espacés d’une distance de 800 mm, de 600 mm voir de 400 mm. Chaque rack de stockage 12 comprend une pluralité de colonnes de stockage 18 disposées en rangées. Chaque rack de stockage 12 peut comprendre une ou deux rangées de colonnes de stockage 18. Les colonnes de stockage 18 reçoivent des palettes 20 (ou d’autre supports/contenants tels que des « bacs »), les palettes 20 étant superposées les unes au-dessus des autres le long de la colonne de stockage 18 (c’est-à-dire le long de la direction verticale z). Les palettes 20 reçoivent les articles, et leur superposition permet un stockage à haute densité des articles dans l’entrepôt. Les véhicules autonomes 16 peuvent prendre appui sur les colonnes de stockage 18 pour se déplacer selon la direction verticale z et accéder aux articles en hauteur. Le système 10 comprend en outre une pluralité de véhicules autonomes 16 ou AGV (de l’anglais « Auto Guided Vehicles » ). La pluralité de véhicules autonomes 16 se déplace dans les allées 14 selon les directions longitudinale et latérale x,y et selon la direction verticale z afin de pouvoir accéder à tous les articles stockés dans l’entrepôt. Les véhicules autonomes 16 peuvent réaliser des tâches de placement et de retrait d’articles en se déplaçant selon les directions longitudinale, latérale et verticale x,y,z. La illustre plus en détails un véhicule autonome 16. Le véhicule autonome 16 comprend des moyens d’avancement 22, par exemple sous la forme de roues 22, adaptés au déplacement du véhicule autonome 16 selon les directions latérale et longitudinale y,x (c’est-à-dire le déplacement au sol). Le véhicule autonome 16 peut ainsi se déplacer dans les allées 14 entre les racks de stockage 12. Le véhicule autonome 16 comprend en outre un système d’ascension 24 adapté au déplacement selon la direction verticale z. Aux deux dimensions planes associées généralement au sol sur lequel se déplace le véhicule autonome 16 s’ajoute une troisième dimension verticale associée aux racks de stockage 12 sur lesquels le véhicule autonome 16 est capable de monter et de descendre. Le système d’ascension 24 peut s’engager avec les colonnes de stockage 18 de deux racks de stockage 12 voisins et évoluer le long des colonnes de stockage 18. Les moyens d’avancement 22 et le système d’ascension 24 peuvent être entrainés par un moteur (non visible). Le moteur peut par exemple être configuré pour atteindre une vitesse de déplacement v j de 4 m/s. La vitesse de déplacement v j peut être la vitesse de déplacement v j selon les directions latérale et longitudinale y, x, ou encore la vitesse de déplacement selon la direction verticale z. Le véhicule autonome 16 comprend en outre une interface 26 adaptée à retirer ou insérer une palette 20 dans un rack de stockage 12, et à supporter ladite palette 20. La palette 20 peut être retirée du rack de stockage 12 et transportée par le véhicule autonome 16. La palette 20 peut également être transportée par le véhicule autonome 16 et insérée dans le rack de stockage 12. L’interface 26 peut notamment être configurée pour supporter des charges jusqu’à 30 kg. Le véhicule autonome 16 peut comprendre un système de guidage 28, par exemple un système de guidage 28 par laser. Le véhicule autonome 16 peut ainsi se localiser dans l’entrepôt et peut évaluer son environnement pour éviter des obstacles éventuels, y compris d’autres véhicules autonomes 16. Le véhicule autonome 16 peut être alimenté par une batterie embarquée (ou plusieurs ; non visible) configurée pour alimenter les autres éléments du véhicule autonome 16 en énergie électrique. Alors, le système 10 comprend en outre au moins une borne de recharge (non illustrée). Le véhicule autonome 16 peut venir se connecter à une borne de recharge pour recharger la batterie embarquée. Le système 10 peut comprendre une unique borne de recharge pour recharger l’ensemble des véhicules autonomes 16. Alternativement, le système 10 peut comprendre une pluralité de bornes de recharge pour permettre à une pluralité de véhicules autonomes 16 de recharger en même temps. Le système 10 comprend en outre un processeur adapté à contrôler les véhicules autonomes 16 et la au moins une borne de recharge pour réaliser des tâches L X dans une durée prédéterminée t f . Les tâches L X correspondent à un nombre d’articles X à retirer (ou insérer dans) les racks de stockage 12. Les tâches peuvent par exemple être une tâche (X=1), 10 tâches (X=10), 100 tâches (X=100) voire 1000 tâches (X=1000). La durée prédéterminée t f correspond à une durée dans laquelle les tâches L X doivent être réalisées. La durée prédéterminée t f peut être en heures, en jours, en semaines ou en mois. La durée prédéterminée t f est mesurée à partir d’un instant initial t0. Le processeur est configuré pour sélectionner une flotte de véhicules autonomes N. La flotte de véhicules autonomes N correspond au nombre de véhicules autonomes 16 actifs, c’est-à-dire au nombre de véhicules autonomes se déplaçant dans l’entrepôt pour réaliser les tâches L X . La flotte de véhicules autonomes N peut par exemple être un nombre compris entre zéro véhicules autonomes 16 et un nombre maximal N max de véhicules autonomes 16. Le nombre maximal peut par exemple être 10, 20, 50 voire 100 véhicules autonomes 16. Le processeur peut sélectionner la flotte de véhicules autonomes N adaptée à la réalisation des tâches dans la durée prédéterminée t f . On note que, outre leur nombre, le processeur peut identifier les véhicules autonomes 16 constituant la flotte, en particulier lorsque ces derniers ne sont pas tous identiques (modèles ou versions différents, dimensionnements différents, usure de certains composants dont la batterie, outils spécifiques, etc.). Le processeur est également configuré pour sélectionner des paramètres de fonctionnement P j de la flotte de véhicules autonomes N. Les paramètres de fonctionnement P j peuvent être définis par le processeur et transmis aux véhicules autonomes 16. Par paramètres de fonctionnement P j , on entend les paramètres permettant aux véhicules autonomes 16 de se déplacer. Par exemple, les paramètres de fonctionnement P j comprennent une vitesse de déplacement v j selon les direction latérale y, longitudinale x et verticale z, un taux d’accélération a j selon les direction latérale et longitudinale y,x, un taux de décélération d j selon les direction latérale et longitudinale y,x, un taux d’accélération en ascension verticale ca j , un taux de décélération en ascension verticale cd j , un taux d’accélération en descente verticale fa j et un taux de décélération en descente verticale fd j . Le processeur peut définir des paramètres de fonctionnement P j pour chacun des véhicules autonomes j de la flotte de véhicules autonomes N. Avantageusement, des paramètres de fonctionnement P j communs à l’ensemble des véhicules autonomes 16 de la flotte de véhicules autonomes N facilite le contrôle des véhicule autonomes 16 pour réaliser les tâches L X dans la durée prédéterminée t f . Alternativement, des paramètres de fonctionnement P j peuvent être définis pour chaque véhicule autonome j de la flotte de véhicules autonomes N. Chaque véhicule autonome j de la flotte de véhicules autonomes N peut avoir des paramètres de fonctionnement P j qui lui sont propre. Cette solution permet notamment d’optimiser l’utilisation de chaque véhicule autonome 16. On note que les paramètres de fonctionnement de taux d’accélération a j selon les directions latérale et longitudinale, de taux de décélération d j selon les directions latérale et longitudinale x,y, de taux d’accélération en ascension verticale ca j ,, de taux de décélération en ascension verticale cd j , de taux d’accélération en descente verticale fa j et de taux de décélération en descente verticale fd j peuvent être des paramètres constants. Alternativement, les taux d’accélération et de décélération peuvent être des fonctions de la vitesse de déplacement. Le processeur est en outre configuré pour définir la stratégie de recharge en énergie C j des véhicules autonomes 16. Par stratégie de recharge C j , on entend notamment un temps de recharge t j et un courant de charge I j . Le temps de recharge t j correspond à une durée, par exemple en minutes ou en heures, pendant laquelle le véhicule autonome 16 est branché à la borne de recharge. Le courant de charge I j correspond à la quantité de courant utilisée pour charger la batterie embarquée du véhicule autonome 16 pendant le temps de recharge t j . En outre, lorsque le système 10 comprend une pluralité de bornes de recharge, la stratégie de recharge C j . peut également comprendre un nombre de bornes de recharge actives, c’est-à-dire un nombre de bornes de recharge disponibles pour recharger le véhicule autonome 16. Le processeur peut définir une stratégie de recharge en énergie C j commune à toutes les bornes de recharge. Ainsi, le véhicule autonome 16 peut venir se connecter à n’importe quelle borne de recharge. Alternativement, le processeur peut définir une stratégie de recharge en énergie C j propre à chaque borne de recharge. Alors, il est possible d’exploiter plusieurs stratégies de recharge en énergie C j simultanément. Alternativement encore, le processeur peut définir une stratégie de recharge en énergie C j pour chaque véhicule autonome j de la flotte de véhicules autonomes N, indépendamment de la borne de recharge. Dans ce cas, le véhicule autonome j peut s’identifier auprès de la borne de recharge, et la borne de recharge peut adopter la stratégie de recharge C j propre au véhicule autonome j identifié. Dans un mode de fonctionnement dit « normal », le processeur peut sélectionner une flotte de véhicules autonomes N, des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes P j et une stratégie de recharge C j selon des valeurs préétablies par défaut. Par exemple, la flotte de véhicules autonomes N peut être un nombre de véhicule actifs N normal , les paramètres de fonctionnement peuvent des paramètres P jnormaux et la stratégie de recharge peut être une stratégie C jnormal . . Le fonctionnement « normal » permet d’achever l’ensemble des tâches de placement ou de retrait d’articles le plus rapidement possible. Dans un mode de fonctionnement dit « économique », le processeur peut déterminer une flotte de véhicules autonomes N, des paramètres de fonctionnement P j de la flotte de véhicules autonomes N et une stratégie de recharge C j permettant de réaliser les tâches L X dans la durée prédéterminée t f tout en consommant une quantité d’énergie réduite. Les tâches L X sont réalisées dans un temps plus long (mais inférieur à la durée prédéterminée t f ) en consommant une quantité d’énergie minimale. On décrit par la suite une méthode pour la gestion d’énergie, mise en œuvre par le processeur décrit ci-dessus, en référence à la . La méthode peut être mise en œuvre périodiquement. Par exemple, la méthode peut être mis en œuvre à chaque fois qu’un ensemble de tâches a été complété par le système 10. La méthode peut également être mise en œuvre à chaque fois que des nouvelles tâches à réaliser sont assignées au système 10 La méthode pourrait également être mise en œuvre toutes les heures, tous les jours ou toutes les semaines en fonction de la périodicité habituelle de la mise à jour des tâches à effectuer. Selon une première étape 100, il est déterminé des tâches L X à réaliser dans la durée prédéterminée t f . Les tâches L X à réaliser sont déterminées à partir de l’instant présent t0. Comme visible sur la , lorsque les tâches L X sont inférieures à un nombre de tâches seuil L lim , il est déterminé que la flotte de véhicules autonomes N, les paramètres de fonctionnement P j , et la stratégie de recharge C j peuvent être modifiés. Avantageusement, il est déterminé que le mode « économique » peut être activé en s’assurant que les tâches L X seront réalisées dans la durée prédéterminée t f . La quantité d’énergie consommée est réduite lorsque le nombre de tâches est plutôt faible, comme par exemple en fin de journée ou en fin de semaine. Si le nombre de tâches L X à réaliser est supérieur au nombre de tâches seuil L lim , alors les valeurs restent les valeurs préétablies par défaut (N normal , P jnormaux , C jnormal ). Le système 10 peut alors continuer à réaliser les tâches le plus rapidement possible (fonctionnement « normal ») lorsque le nombre de tâches à réaliser est important. Cette situation peut par exemple correspondre à un pic d’activité. Par exemple, dans le fonctionnement « normal », la vitesse de déplacement v j peut être de 4 m/s. Selon une deuxième étape 200, lorsque lle nombre de tâches L X est inférieur au nombre de tâches seuil L lim , il est déterminé la flotte de véhicules autonomes N pour réaliser les tâches L X . La flotte de véhicules autonomes N peut être déterminée en fonction des tâches L X à réaliser et de la durée prédéterminée t f . La flotte de véhicule N correspond au nombre de véhicules autonomes optimal N opti pour réaliser les tâches L X dans la durée prédéterminée t f . La flotte de véhicules autonomes optimale N opti peut par exemple correspondre au nombre de véhicules autonomes minimal permettant de réaliser les tâches L X dans la durée prédéterminée t f . Le nombre réduit de véhicules autonomes 16 permet de minimiser la quantité d’énergie consommée. En effet, la compare la puissance électrique consommée P elec utilisée pour réaliser les tâches L X dans la durée prédéterminée t f en fonction de la flotte de véhicules autonomes N. Lorsque la flotte de véhicules autonomes N est la flotte de véhicules autonomes en fonctionnement normal N normal (c’est-à-dire la flotte de véhicules autonomes préétablie par défaut), les tâches L X sont réalisées dans un temps court mais requièrent une énergie électrique (courbe en trait plein) et donc une puissance électrique P elec importante. Lorsque la flotte de véhicules autonomes N est la flotte de véhicules autonomes optimale N opti , les tâches L X sont réalisées dans un temps plus long mais requièrent une énergie électrique plus faible (courbe en trait pointillé) et donc une puissance électrique P elec plus faible. Ainsi, une perte énergétique E sur la durée prédéterminée t f est réduite. Réduire la flotte de véhicules autonomes N augmente le temps pour réaliser les tâches L X mais réduit la quantité d’énergie électrique consommée sur la même durée. Selon, une troisième étape 300 il est déterminé des paramètres de fonctionnements P j de la flotte de véhicules autonomes N. Par exemple, par rapport aux valeurs préétablies par défaut, la vitesse de déplacement v j peut être réduite. Le taux d’accélération a j selon les directions longitudinale et latérale x,y peut être réduit. Le taux de décélération d j selon les directions longitudinale et latérale x,y peut être optimisé pour permettre une régénérescence d’énergie. Puisque le véhicule autonome 16 peut se déplacer selon la direction verticale z, il est avantageux de réduire en outre le taux d’accélération en ascension verticale ca j . En effet, la fonction d’ascension est particulièrement gourmande en énergie, et la réduction du taux d’accélération en ascension verticale ca j permet une réduction considérable de la quantité d’énergie consommée. Le taux de décélération en descente verticale fd j peut également être optimisé. Une quantité d’énergie considérable peut ainsi être regénérée lorsque le véhicule autonome effectue une descente. Ces modifications permettent de minimiser la quantité d’énergie consommée par chaque véhicule autonome j de la flotte de véhicules autonomes N pendant leurs déplacements pour réaliser les tâches L X . Par exemple, la illustre la perte énergétique E par le véhicule autonome 16 lorsque la vitesse de déplacement v j est réduite. On observe qu’une réduction de la vitesse de déplacement v j de 1,5 m/s permet presque une division par deux de la consommation d’énergie pour la réalisation d’une tâche. En pratique, dans le fonctionnement « économique », la vitesse de déplacement v j peut être de 3 m/s. Pour une tâche de 120 s, le temps de réalisation de la tâche augmente alors de 25%, mais la quantité d’énergie économisée peut être réduite de 7%. Selon une quatrième étape 400, il est déterminé une stratégie de recharge C j . Par exemple, le courant de recharge I j peut être réduit par rapport à la valeur préétablie par défaut. Le temps de charge t j peut être augmenté pour permettre de fournir la même quantité d’énergie au véhicule autonome 16 branché à la borne de recharge. Il peut également être réduit le nombre de bornes de recharges actives. Comme décrit ci-avant, les paramètres de fonctionnements P j peuvent être commun à l’ensemble des véhicules autonomes de la flotte de véhicules autonomes N, facilitant leur détermination. Alternativement, les paramètres de fonctionnement P j peuvent être déterminés pour chaque véhicule autonome j de la flotte de véhicules autonomes N. En outre, la stratégie de recharge C j peut être commune à l’ensemble des bornes de recharge, propre à chaque borne de recharge ou encore propre à chaque véhicule autonome 16. On note que les étapes de détermination de la flotte de véhicules autonomes 200, des paramètres de fonctionnements 300 et de stratégie de recharge 400 peuvent être réalisées simultanément, ou du moins dans un ordre quelconque et/ou en plusieurs fois. On décrit par la suite une méthode pour déterminer la flotte de véhicules autonomes N, les paramètres de fonctionnement P j , et la stratégie de recharge C j permettant de consommer une quantité d’énergie minimale, en référence à la . La détermination de la flotte de véhicules autonomes N, des paramètres de fonctionnement P j et de la stratégie de recharge C j permettant de consommer la quantité d’énergie minimale peut être réalisée en amont de l’activation du fonctionnement dit « économique ». Il peut être prévu une base de données stockant une pluralité de tâches à réaliser dans une pluralité de durées prédéterminées. Pour chaque nombre de tâches et durée prédéterminée, il peut être associé une flotte de véhicules autonomes N, des paramètres de fonctionnement P j et une stratégie de recharge C j . Ainsi, les valeurs peuvent être retrouvées en parcourant la base de données selon les tâches L X et la durée prédéterminée t f à l’instant présent t0. Selon une première étape 500, il est défini une pluralité de flottes de véhicules autonomes N. La pluralité de flottes de véhicules autonomes peut prendre la forme d’un vecteur allant de zéro véhicules autonomes au nombre maximum N max de véhicules autonomes. Selon une deuxième étape 600, il est défini une pluralité de paramètres de fonctionnement P j . Chaque paramètre de fonctionnement P j peut être un vecteur comportant une vitesse de déplacement v j , un taux d’accélération a j , un taux de décélération d j , un taux d’accélération en ascension verticale ca j , un taux de décélération en ascension verticale cd j , un taux d’accélération en descente verticale fa j et un taux de décélération en descente verticale fd j . Les vecteurs peuvent être associés à un véhicule autonome j particulier ou être communs à la flotte de véhicules autonomes N. Les taux d’accélération et de décélération peuvent être constants ou fonction de la vitesse de déplacement. Selon une troisième étape 700, il est défini une pluralité de stratégies de recharge en énergie C j . Chaque stratégie de recharge en énergie C j . peut être un vecteur comportant un courant de charge I j et un temps de charge t j . Les vecteurs peuvent être associés à un véhicule autonome particulier j, à une borne de recharge particulière, être communs à toutes les bornes de recharge et/ou tous les véhicules autonomes 16. Selon une quatrième étape 800, il est déterminé une perte énergétique E pour une pluralité de combinaison de flottes de véhicules autonomes N, de paramètres de fonctionnement P j et de stratégies de recharge en énergie C j . La perte énergétique E est déterminée en fonction de la durée prédéterminée t f . La perte énergétique E correspond ici à une différence entre la quantité d’énergie électrique utilisée E elec et une quantité d’énergie mécanique produite E mech pendant la durée prédéterminée t f . La quantité d’énergie électrique utilisée E elec est fonction des paramètres de fonctionnement P j et de la stratégie de recharge C j . En effet, la quantité d’énergie électrique utilisée E elec correspond à l’énergie électrique consommée par le système 10 pour la réalisation des tâches L X dans la durée prédéterminée t f . La quantité d’énergie électrique utilisée E elec peut notamment être calculée selon l’équation suivante. La quantité d’énergie mécanique produite E mech est fonction des paramètres de fonctionnement P j . En effet, l’énergie mécanique produite E mech correspond à l’énergie utilisée par la flotte de véhicules autonomes pour réaliser les tâches (pour se déplacer). L’énergie mécanique produite E mech peut notamment être calculée selon l’équation suivante. On note que la perte énergétique E peut être déterminée expérimentalement ou par simulation. Selon une cinquième étape 900, il est sélectionné la combinaison C de flotte de véhicules autonomes N, de paramètres de fonctionnement P j et stratégie de recharge C j présentant la perte énergétique E la plus faible. Cette combinaison C correspond à la flotte de véhicules autonomes optimale N opti , aux paramètres de fonctionnement P j et à la stratégie de recharge C j à utiliser pour réaliser l’ensemble des tâches dans la durée prédéterminée t f en consommant une quantité d’énergie minimale. La combinaison peut être regroupée dans un vecteur. Les combinaisons déterminées ci-avant peuvent être stockées dans une base de données et indexée en fonction de la durée prédéterminée t f et du nombre de tâches L X . L’invention n’est pas limitée aux exemples décrits ci-avant mais est au contraire susceptible de nombreuses variantes accessibles à l’homme de l’art. Par exemple, un ou plusieurs parmi la flotte de véhicules autonomes N, la stratégie de recharge en énergie C j ou les paramètres de fonctionnement P j peuvent être déterminés. Ainsi, un ou plusieurs parmi la flotte de véhicules autonomes N, la stratégie de recharge C j ou les paramètres de fonctionnement P j peuvent être modifiés par rapport aux valeurs préétablies par défaut. La détermination des valeurs en fonctionnement « économique » peut être simplifiée. La méthode de détermination de la flotte de véhicules autonomes N, des paramètres de fonctionnement P j , et de la stratégie de recharge C j permettant de consommer une quantité d’énergie minimale décrite ci-avant pourrait être mise en œuvre à chaque fois qu’il est déterminé que les tâches L X sont inférieures au nombre de tâches seuil L seuil . La combinaison déterminée peut ensuite être stockée en mémoire. Lorsque les tâches et la durée prédéterminée est rencontrée à nouveau, le processeur peut sélectionner la combinaison stockée en mémoire. Le système peut apprendre et évoluer avec le temps. En outre, il peut être déterminé la flotte de véhicules autonomes N, la stratégie de recharge en énergie C j ou les paramètres de fonctionnement P j quel que soit le nombre de tâches à réaliser. Le système peut alors constamment chercher à optimiser la consommation en énergie, sans mode de fonctionnement « normal » distinct. Par ailleurs, lorsque la durée prédéterminée t f est supérieure à une durée prédéterminée limite t inf , il peut être considéré que la durée prédéterminée est infinie. Dans ce cas, une flotte de véhicules autonomes minimale N min , des paramètres de fonctionnement extrêmes P jextr et/ou une stratégie de recharge extrême C jextr peuvent être sélectionnés. La flotte de véhicules autonomes minimale correspond au plus petit nombre de véhicules autonomes permettant de réaliser les tâches. Les paramètres de fonctionnements extrêmes sont par exemple la vitesse la plus lente et les taux d’accélération les plus faibles permettant de consommer le moins d’énergie possible. La stratégie de recharge correspond au courant le plus faible et le temps de recharge le plus long. La quantité d’énergie consommée pour réaliser les tâches peut être encore réduite, puisque les tâches peuvent être réalisé sur une durée très longue. La présente invention n’est en aucun cas limitée au type de véhicule autonome mis en œuvre dans la méthode de gestion d’énergie qui s’y rapporte. Du point de vue du déplacement desdits véhicules autonomes, il peut s’agir de trajectoires en 2 dimensions, c’est-à-dire sur un plan (selon les directions latérales et longitudinales x,y seulement). À cet égard, lesdits véhicules autonomes disposent de moyens d’avancement aptes à rendre possible leurs déplacements selon ces deux dimensions. Le sol de l’entrepôt ou de manière plus générale du système de récupération et de stockage peut constituer le plan sur lequel se déplacent lesdits véhicules autonomes. Un exemple illustrant cette technologie est accessible dans la demande de brevet WO 2007/149712. Selon une autre configuration, les racks de stockage disposés dans l’entrepôt délimitent à leur sommet une surface plane sur laquelle les véhicules autonomes peuvent se déplacer. La demande de brevet WO 2015/104263 illustre par exemple cette technologie. Lorsque les véhicules autonomes disposent de moyens d’ascension, les rendant capable de se déplacer en trois dimensions, les véhicules autonomes peuvent être construits autrement que les véhicules autonomes décrits ci-avant. Des exemples de véhicules autonomes sont notamment décrits dans les documents WO 2018/189110, mais aussi WO 2020/056175, EP 3 288 865 et WO 2022/089811. En outre, concernant le système de guidage du véhicule autonome, le système peut être autre que le guidage par laser. Le système de guidage peut par exemple être un filoguidage, un laserguidage et un optoguidage. D’autres technologies existent telles que le géoguidage et le guidage par ultrason. Les véhicules autonomes peuvent également se déplacer grâce à des techniques de cartographie et reconnaissance de l'environnement. Méthode pour la gestion d’énergie dans un système de stockage et de récupération automatisé (10), ledit système (10) comprenant une pluralité de véhicules autonomes (16), la méthode comprenant : - déterminer des tâches (L x ) à réaliser dans une durée prédéterminée (t f ) ; - déterminer une flotte de véhicules autonomes (N) à mobilier pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée (t f ), des paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (P j ) pour réaliser les tâches dans la durée prédéterminée (t f ) et/ou une stratégie de recharge en énergie des véhicules autonomes (C j ) pour réaliser les tâches (L x ) dans la durée prédéterminée (t f ), de sorte que la quantité d’énergie consommée pour réaliser les tâches (L x ) dans la durée prédéterminée (t f ) soit minimale, au moins lorsque les tâches (L x ) sont inférieures à un nombre de tâches seuil (L lim ). Méthode selon la revendication 1, dans laquelle déterminer la flotte de véhicules autonomes (N), les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (P j ) et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes (C j ) est réalisé si les tâches (L x ) sont inférieures à un nombre de tâches seuil (L lim ), et prennent, sinon, des valeurs préétablies par défaut. Méthode selon la revendication 1 ou 2, dans laquelle les paramètres de fonctionnement (P j ) comprennent au moins un parmi : un taux d’accélération (a j ), un taux de décélération (d j ) et une vitesse de déplacement (v j ). Méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle chaque véhicule autonome (16) est configuré pour se déplacer selon une direction longitudinale (x), une direction latérale (y) et une direction verticale (z), et les paramètres de fonctionnement (P j ) comprennent au moins un parmi : un taux d’accélération en ascension verticale (ca j ), un taux de décélération en ascension verticale (cd j ), un taux d’accélération en descente verticale (fa j ), un taux de décélération en descente verticale (fd j ). Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle définir la stratégie de recharge (C j ) comprend sélectionner un courant de recharge (I j u ) et un temps de recharge (t j ). Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (P j ) et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes (C j ) sont identiques pour chaque véhicule autonome (16) de la flotte de véhicule autonome (N). Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle déterminer la flotte de véhicules autonomes (N), les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (P j ) et/ou la stratégie de recharge des véhicules autonomes (C j ) comprend : - déterminer une perte énergétique (E), la perte énergétique (E) étant une différence entre une quantité d’énergie électrique utilisée (E elec ) et une quantité d’énergie mécanique produite (E mech ) pendant la durée prédéterminée (t f ) pour une pluralité de combinaisons de flotte de véhicules autonomes (N), de paramètres de fonctionnement (P j ) et/ou de stratégie de recharge (C j ) ; et - sélectionner la combinaison présentant la différence la plus faible. Méthode selon la revendication 7, dans laquelle la quantité d’énergie électrique utilisée est fonction du nombre de véhicules autonomes (N), des paramètres de fonctionnement (P j ) et de la stratégie de recharge (C j ), et dans laquelle la quantité d’énergie mécanique produite (E mech ) est fonction des paramètres de fonctionnement (P j ). Méthode selon l’une des revendications 7 ou 8, dans laquelle la combinaison présentant la perte énergétique (E) la plus faible est mémorisée dans une base de données. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle, lorsque la durée prédéterminée est supérieure à une durée prédéterminée limite (t inf ), une flotte de véhicules autonomes minimale (N min ), des paramètres de fonctionnement extrêmes (P j extr ) et/ou une stratégie de recharge extrême (C j extr ) sont sélectionnés. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de la méthode selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Système de stockage et de récupération automatisé (10) comprenant : - une pluralité de véhicules autonomes (16) configurés pour retirer et/ou stocker des articles ; - au moins une borne de recharge de véhicule autonome ; et - un processeur configuré pour contrôler la flotte de véhicules autonomes (N), les paramètres de fonctionnement des véhicules autonomes (P j ) et/ou la stratégie de recharge (C j ) par la mise en œuvre de la méthode selon l’une revendications 1 à 10. Système de stockage et de récupération automatisé (10) selon la revendication 12, dans laquelle chaque véhicule autonome (16) est configuré pour se déplacer selon une direction longitudinale, une direction transversale et une direction verticale.