La automatización cooperativa de la conducción ecológica mejoramiento la eficiencia energética y la seguridad

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Imagínese conduciendo cuesta arriba hacia un semáforo. El semáforo sigue en verde, por lo que tiene la tentación de acelerar para pasar la intersección antes de que cambie el semáforo. Luego, un dispositivo en su automóvil recibe una señal del controlador montado en la intersección que le advierte que la luz cambiará en dos segundos, claramente no hay tiempo suficiente para superar la luz. Quite el pie del acelerador y desacelere, ahorrando combustible. También se siente más seguro, sabiendo que no ha pasado una luz roja y que potencialmente ha causado una colisión en la intersección.

Los vehículos conectados y automatizados, que pueden interactuar de un vehículo a otro (V2V) y entre vehículos e infraestructura vial, como señales de tráfico y señales de alto (V2I), prometen ahorrar energía y mejorar la seguridad. En un nuevo estudio publicado en Investigación del transporte Parte B, Los ingenieros de la Universidad Tecnológica de Michigan proponen un marco de modelado para la conducción cooperativa V2V y V2I.

La conducción cooperativa ayuda a los automóviles y a sus conductores a navegar de manera segura y eficiente. El marco utiliza un algoritmo de conducción ecológica que prioriza el ahorro de combustible y la reducción de emisiones. El algoritmo automatizado calcula los dispositivos de control de tráfico basados ​​en la ubicación y las restricciones de la carretera utilizando mapas e información geográfica. La investigación está dirigida por Kuilin Zhang, profesor asociado de ingeniería civil y ambiental y profesor asociado de ciencias de la computación en Michigan Tech, junto con Shuaidong Zhao ’18, ahora analista cuantitativo senior en National Grid.

Durante los últimos tres años, Houghton, Michigan ha alojado unidades de carretera instaladas en cinco de las señales de tráfico de la ciudad que hacen posible la comunicación V2I. Zhang ha realizado un análisis de simulación utilizando mensajes de sincronización y sincronización de señales de tráfico del mundo real del entorno de prueba de vehículos conectados de Ann Arbor y planea expandir las pruebas al área de Houghton.

“La idea general de la automatización de la conducción cooperativa es que las señales en la intersección le digan a su automóvil lo que está sucediendo”, dijo Zhang. «El sensor en la intersección puede beneficiar a todos los vehículos conectados que pasan por la intersección. El algoritmo de conducción ecológica automatizada mejora las decisiones de conducción de los vehículos conectados y automatizados».

Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo de conducción ecológica automatizada cooperativa ahorra energía: 7% con tráfico ligero y 23% con tráfico pesado a lo largo del corredor.

«Parar y seguir, parar y seguir, puede requerir mucha energía», dijo Zhang. «El concepto de conducción ecológica incorpora cómo el vehículo toma decisiones de conducción utilizando datos no solo de los vehículos que circulan delante, sino también con la información proporcionada por una señal de tráfico».

El modelo de Zhang utiliza mapas de alta definición (HD), que utilizan el hardware y el software de un vehículo conectado para proporcionar precisión de navegación al centímetro. Los mapas HD incorporan diferentes tipos de detección ambiental: radar de largo alcance, lidar, metraje de cámara, radar de corto / medio alcance y ultrasonido.

Zhang dijo que para la conducción autónoma, es importante conocer los puntos de referencia para controlar la conducción del automóvil, así como las pendientes cuesta arriba; Usar una pendiente para reducir la velocidad o reducir la velocidad de un automóvil también puede aumentar el ahorro de energía. Es fácil ahorrar energía en una carretera recta; en arterias muy transitadas con tráfico y semáforos, ahorrar energía no es tan sencillo. En las calles de la ciudad, el modelo de conducción ecológico conectado y automatizado predictivo en línea de Zhang y Zhao considera los dispositivos de control del tráfico y las limitaciones de la geometría de la carretera en condiciones de tráfico ligero y pesado.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad Tecnológica de Michigan. Original escrito por Kelley Christensen. Nota: el contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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