Imagine incorporarse al tráfico intenso sin mirar por encima del hombro ni acelerar o frenar demasiado, irritando al conductor en el siguiente carril. Los vehículos conectados y automatizados que se comunican para coordinar patrones de tráfico óptimos podrían permitir este agradable escenario de conducción antes de lo que cree.
En la Universidad de Delaware, un grupo de investigación de estudiantes está desarrollando algoritmos para vehículos conectados y automatizados que reducen el consumo de energía y los retrasos en los viajes. El Laboratorio de Ciencias de la Información y la Decisión está dirigido por Andreas Malikopoulos, Terri Connor Kelly y John Kelly Asociado de Desarrollo ProfesionalProfesor.
Los vehículos conectados y automatizados utilizan tecnología como sensores, cámaras y algoritmos de control avanzados para ajustar su funcionamiento a las condiciones cambiantes con poca o ninguna entrada de los conductores.
Para el estudiante de doctorado AM Ishtiaque Mahbub, el proyecto ha ofrecido oportunidades sin precedentes. Es el primer autor de dos nuevos documentos técnicos publicados por SAE, anteriormente conocidos como la Sociedad de Ingenieros Automotrices, que describen cómo los ingenieros de UD optimizaron la dinámica del vehículo y el tren motriz.operación usando conectividad y automatización, así como también cómo desarrollaron y probaron un marco de control que redujo el tiempo de viaje y el uso de energía en un vehículo conectado y automatizado.
El equipo está optimizando un Audi A3 e-tron, un vehículo eléctrico híbrido enchufable. Primero, los miembros del equipo desarrollaron arquitecturas de control para reducir la conducción y el tiempo de viaje al mismo tiempo que garantizan la eficiencia energética. A continuación, el equipoprobó los algoritmos usando simuladores de conducción en el Laboratorio Spencer de UD.
Luego, en octubre de 2019, pusieron a prueba su trabajo en el MCity de la Universidad de Michigan, un campo de pruebas para vehículos de vanguardia. El software desarrollado en UD entró en el Audi A3 e-tron.
El día de la prueba, Mahbub subió al auto de prueba con otros dos ingenieros de Bosch. Cada uno estaba equipado con una computadora portátil para tomar datos mientras conducían por una pista que incluía una rotonda, una zona de fusión, una intersección y otros desafíos.El vehículo automatizado está diseñado para hacerse cargo de estas situaciones y navegar por usted.
"Esto alivia el estrés, y al eliminar el comportamiento de conducción de parar e ir donde estás frenando y acelerando constantemente, frenando y acelerando, o incluso cediendo, también tiene un margen suave en esos casos, que también como subproducto aumentala eficiencia del combustible ", dijo Mahbub.
La realidad virtual se usó para simular desafíos para que el automóvil navegue, como otros automóviles y peatones.
Con meses de preparación detrás de él, Mahbub estaba emocionado por la prueba, pero también nervioso. "Hay un cierto nivel de incertidumbre que juega en tu mente, eso, OK: los algoritmos de teoría y control funcionaron en simulación, pero cómo¿Sobre el mundo real? ", dijo." ¿Cómo podrían las incertidumbres del mundo real y las variables desconocidas afectar el sistema? "
La prueba fue un éxito, con un aumento del 30 por ciento en la eficiencia energética, más de lo que la simulación incluso predijo.
El escenario del mundo real ayudó a Mahbub a poner su análisis en contexto, obtener una comprensión aún mayor de la arquitectura de control del vehículo y recopilar datos que podrían usarse para obtener y cuantificar ganancias aún mayores en eficiencia energética.
"En un momento de la prueba de campo me sentí un poco nauseabundo porque la fuerza centrífuga era demasiado", dijo. "Estoy pensando en ahora si planeamos visitar MCity, definitivamente pondréeso en mi algoritmo para que los pasajeros tengan una conducción más cómoda "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Delaware . Original escrito por Julie Stewart. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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