Objectif du projet
Développer un système embarqué d'éco-conduite permettant d'analyser en temps réel le style de conduite via l'interface OBD-II d'un véhicule, afin de réduire la consommation de carburant et les émissions de CO₂.
Le système fournit un feedback instantané au conducteur via des LEDs tricolores et un dashboard web/mobile pour l'analyse détaillée des trajets.
Objectifs techniques
Réduction de consommation
Objectif : 15-25% d'économie sur le carburant grâce à une conduite optimisée
Précision des métriques
MAPE ≤ 15% pour l'estimation de consommation vs données réelles constructeur
Réactivité système
Latence < 500ms entre détection d'événement et feedback LED
Fiabilité
Système robuste avec gestion d'erreurs et reconnexion automatique
Fonctionnalités implémentées
- Lecture PIDs OBD2 (vitesse, RPM, charge moteur, débit carburant)
- Estimation de la consommation instantanée avec précision ≤15%
- Détection d'événements (accélérations brusques, freinages, surrégime)
- Calcul du score d'éco-conduite en temps réel (algorithme pondéré)
- Feedback visuel via LEDs tricolores (vert/jaune/rouge)
- Historique complet des trajets avec graphiques détaillés
- Interface web responsive (Next.js 15) et application mobile (Flutter)
- Latence système < 500ms pour le feedback temps réel
Stack technique
Hardware
Firmware
Backend
Frontend
Mobile
Architecture système
Boîtier embarqué
ESP32 + ELM327
Lecture OBD-II
LEDs feedback
Backend API
Next.js 15 API
Base de données
Calculs algorithmes
Interfaces
Web (Next.js)
Mobile (Flutter)
Dashboard temps réel
Communication via MQTT pour le temps réel et REST API pour les données historiques
Pourquoi un système custom ?
| Critère | Dongles commerciaux | Notre solution |
|---|---|---|
| Coût | 5-130€ + abonnement | ~80€ matériel |
| Feedback instantané | Via app (latence) | LEDs <500ms |
| Personnalisation | Limitée | Totale (open-source) |
| Données privées | Cloud tiers | Auto-hébergement |