Battery-Aware Finsler Geometry for Energy-Optimal Routing of Electric Vehicles

Elke bestuurder van een elektrisch voertuig kent de stille angst van de bereikindicator. In tegenstelling tot een auto met een brandstoftank die simpelweg leegloopt, is de batterij van een elektrische auto een complex systeem waarbij de energie die nodig is om een mijl af te leggen, constant verandert op basis van de weg die voorliggt. Een steile heuvel vereist een krachtsinjectie, terwijl een flauwe daling energie aan de batterij kan teruggeven. Zelfs de manier waarop een bestuurder versnelt of afremt doet ertoe; een vloeiend, constant tempo is veel efficiënter dan een stop-en-start ritme. Jarenlang hebben navigatiesystemen geprobeerd dit op te lossen door de kortste route tussen twee punten te vinden, waarbij ze alleen de afstand op een kaart maten. Maar voor een elektrisch voertuig is het kortste pad vaak het duurste in termen van batterijduur, omdat het de auto mogelijk een steile, kronkelende klim op dwingt of door een reeks scherpe bochten stuurt die de energievoorraad uitputten.

Dit is het probleem dat een team onderzoekers aan de Dr. Rammanohar Lohia Avadh University in India heeft willen oplossen. Ze hebben een nieuwe wiskundige manier ontwikkend om routes te plannen die naar de weg kijkt, niet alleen als een lijn op een kaart, maar als een landschap met een specifieke energiekost voor elke rijrichting. Hun werk suggereert dat de beste route voor een elektrische auto niet noodzakelijkerwijs de route met de minste mijlen is, maar de route die de fysica van de reis respecteert: de helling van de weg, de noodzaak om te versnellen of af te remmen, en de huidige staat van de batterij. Door de weg te behandelen als een dynamische omgeving waar omhoog gaan meer kost dan omlaag gaan, hebben zij een systeem gecreëerd dat een pad kan vinden dat aanzienlijk energie bespaart zonder de reis onredelijk lang te maken.

De onderzoekers begonnen met het erkennen van een fundamentele waarheid over elektrische voertuigen: energieverbruik is richtingafhankelijk. Als je met een auto een heuvel op rijdt, gebruik je veel batterijvermogen om tegen de zwaartekracht te vechten. Als je diezelfde auto diezelfde heuvel afrijdt, helpt de zwaartekracht je, en kan de auto zelfs wat energie terugwinnen via een proces dat regeneratief remmen wordt genoemd, waarbij de motor fungeert als een generator om de batterij op te laden. Traditionele navigatietools behandelen een wegsegment vaak als een segment met een enkele, vaste kost, ongeacht de richting waarin je rijdt. Dit is alsoك zeggen dat een vlucht van New York naar Londen evenveel brandstof kost als een vlucht van Londen naar New York, waarbij de krachtige straalstromen die de ene plane kunnen duwen en de andere kunnen tegenhouden, worden genegeerd. In de echte wereld verandert de richting waarin je reist de energierekening.

Om deze realiteit te vangen, bouwde het team een nieuw soort kaart. In plaats van eenvoudige getallen te gebruiken om de kosten van een weg weer te geven, gebruikten ze een wiskundig kader dat de kosten laat veranderen afhankelijk van de richting van het voertuig. Ze stelden zich het wegennetwerk voor als een glad, continu oppervlak waar elk punt een specifieke energietiket heeft dat afhangt van of men omhoog, omlaag of dwars gaat. Ze incorporeerden drie hoofdfactoren in dit etiket. Ten eerste berekenden ze de ruwe energie die nodig is om de auto te bewegen, rekening houdend met de luchtweerstand en het gewicht van het voertuig. Ten tweede voegden ze een kost toe voor acceleratie, in het besef dat versnellen een krachtstoot vereist, terwijl afremmen gratis of zelfs winstgevend kan zijn als de auto energie terugwint. Ten derde hielden ze rekening met de helling van de weg, waarbij ze opwaartse klimmen bestraffen en neerwaartse dalingen belonen.

De onderzoekers testten hun nieuwe systeem in een computersimulatie van een gebied van tien bij tien kilometer, compleet met obstakels zoals gebouwen en een realistisch, glooiend terrein dat een heuvelachtige stad nabootste. Ze vergeleken drie verschillende manieren om een route te vinden van een startpunt naar een bestemming. De eerste methode was de standaardaanpak: vind de kortste afstand. De tweede methode was om het pad te vinden dat de minste batterijenergie verbruikte, ongeacht hoe lang de reis was. De derde methacht was hun nieuwe systeem, dat afstand, energie en de rijrichting tegelijkertijd in evenwicht bracht.

De resultaten waren onthullend. De kortste route, die door een standaard GPS gekozen zou worden, was inderdaad de kortste met 11,31 kilometer. Echter, het was ook de duurste, met een verbruik van 17,76 megajoule. Dit pad dwong de auto om steile heuvels te beklimmen en vaak te accelereren, waardoor de batterij veel sneller leegliep dan nodig. De op energie gerichte route was slimmer; het nam een langer pad van 14,01 kilometer maar bespaarde een enorme hoeveelheid energie, waarbij het verbruik daalde naar slechts 6,80 megajoule. Het vermeed de steile klimmen door een iets langere, vlakkere weg te nemen.

Het nieuwe systeem produceerde een route die bijna identiek was in lengte aan de energie-gerichte route, namelijk 14,13 kilometer, en een bijna identieke hoeveelheid energie gebruikte, 6,82 megajoule. Het belangrijkste verschil was dat het nieuwe systeem dit bereikte terwijl het ook rekening hield met de "neiging" van de weg om acceleratie te vereisen. Het vond een pad dat niet alleen energie-efficiënt was, maar ook vloeiender, waardoor de schokkerige snelheidsveranderingen die vermogen verspillen, werden vermeden. In de simulatie eindigde de batterij van de auto die de nieuwe route volgde met een laadstatus van 96,84 procent, vergeleken met 91,78 procent voor de kortste route. Dit kleine verschil in het uiteindelijke batterijniveau vertegenwoordigt een aanzienlijke veiligheidsmarge voor een echte bestuurder, wat potentieel voorkomt dat de auto zonder stroom komt te zitten voordat hij een laadstation bereikt.

De onderzoekers benadrukken dat hun werk een simulatie is, een gecontroleerd experiment om te bewijzen dat hun wiskundige idee werkt. Ze hebben dit niet getest op een echte auto op een echte weg, maar de fysica die ze gebruikten is gebaseerd op echte voertuigdynamica, inclusief het gewicht van een typisch elektrisch passagiersvoertuig, de weerstand van de lucht en de efficiëntie van de motor. Ze lieten zien dat door de weg te behandelen als een plek waar richting ertoe doet, ze een pad konden vinden dat een slim compromis is. Het is niet alleen om zo veel mogelijk energie te besparen, wat een zeer lange, kronkelende omweg kan betekenen, noch is het om de kortste route te nemen, die de batterij kan uitputten. Het gaat om het vinden van het ideale punt waar de reis efficiënt, vloeiend en veilig is voor de batterij.

Deze aanpak heeft implicaties voor meer dan alleen persoonlijke auto's. De onderzoekers suggereren dat dezelfde logica kan worden toegepast op elektrische bussen, die zwaar zijn en frequent stoppen, waardoor ze nog gevoeliger zijn voor heuvels en acceleratie. Het kan ook helpen bij autonome voertuigen, die beslissingen in een fractie van een seconde moeten nemen over welke route ze moeten nemen op basis van hun huidige batterijniveau. Als een zelfrijdende auto weet dat de batterij bijna leeg is, kan het systeem automatisch de route aanpassen om vlakke, vlotte wegen te verkiezen, zelfs als dat betekent dat er een paar extra kilometers gereden moet worden.

De studie concludeert dat de toekomst van navigatie voor elektrische voertuigen ligt in het begrijpen van de richting van de reis. Een weg is niet alleen een lijn; het is een landschap met een specifieke energiekost voor elke richting. Door een wiskundig model te gebruiken dat rekening houdt met deze richtinggevoeligheid, kunnen we elektrische voertuigen leiden langs paden die niet alleen de kortste zijn, maar ook de meest zinvolle. De onderzoekers hebben aangetoond dat een beetje extra afstand veel energie kan besparen, en dat de beste route degene is die samenwerkt met de weg, in plaats van ertegen te vechten. Naarmate elektrische voertuigen gebruikelijker worden, zullen dit soort slimme routingsystemen essentieel zijn om ervoor te zorgen dat ze verder, sneller en met minder zorgen over het tekort aan vermogen kunnen rijden.