«Приоритет 2030»: В Московском Политехе создают систему для снижения расхода топлива у тягачей
Предполагается, что в результате выполнения проекта пройдут испытания ключевых компонентов в лабораторных условиях.
Ученые Московского Политеха разрабатывают программно-алгоритмический комплекс, который помогает снижать расход топлива и выбросы CO₂ у седельных тягачей без вмешательства в конструкцию автолюбителя. Проект в рамках гранта имени В.Е. Фортова выполняет Артём Дубровский, преподаватель Передовой инженерной школы технологического лидерства FDR и аспирант вуза по направлению «Наземные транспортно‑технологические средства и комплексы». О разработке рассказывает ТАСС.
Актуальность разработки связана с ростом стоимости топлива и потребностью отрасли в понятных, прикладных инструментах повышения эффективности перевозок.
«В основе решения — гибридный подход "физическая модель + ИИ". Сначала система рассчитывает продольное движение и расход топлива с опорой на физические факторы - аэродинамика, сопротивление качению, уклоны, профиль дороги. Модель автоматически "подстраивается" под конкретный тягач по данным натурных экспериментов», — отмечает автор исследования преподаватель Передовой инженерной школы технологического лидерства FDR Артем Дубровский.
Как пояснили разработчики, телеметрия берется из бортовой сети автомобиля (CAN шины), что позволяет быстро калибровать систему под конкретную машину. Затем с помощью методов машинного обучения прогноз корректируется с учетом реальных условий эксплуатации: скорости, уклона, кривизны трассы, особенностей покрытия и вождения.
На основе этих данных система формирует оптимальный скоростной профиль для маршрута и дает водителю рекомендации, а также поясняет, какие факторы повлияли на совет.
«Система не полагается только на "черный ящик" ИИ. Сначала считает физическая модель, а затем ее аккуратно поправляет модель, обученная на данных натурных экспериментов. Обучив модель, ее можно применять к другим маршрутам этого транспортного средства. Если условия, например, масса, изменились — быстрая докалибровка занимает считанные минуты. Это делает систему полезной не только для экономии, но и для обучения и аналитики рейсов», — рассказал Дубровский.
Предполагается, что в результате выполнения проекта пройдут испытания ключевых компонентов в лабораторных условиях на стенде «воспроизведение рейса» с использованием реальных логов телеметрии. Реализация ведется на Python.
Справка: грантовый конкурс имени В.Е. Фортова проводится в рамках федеральной программы «Приоритет 2030», в которой Московский Политех участвует со стратегическими проектами «Модульная платформа компактных электромобилей» и «Локализация автокомпонентов».
