Estudio de caso del mundo real sobre adaptación dinámica de velocidad en sistemas de vehículos no lineales basada en MPC
Autores: Pauca, Georgiana-Sinziana; Caruntu, Constantin-Florin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estudio de caso del mundo real sobre adaptación dinámica de velocidad en sistemas de vehículos no lineales basada en MPC
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Avances tecnológicos
Industria automotriz
Autos autónomos
Intervención humana
Sistemas de conducción
Trenes de potencia eléctricos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Los avances tecnológicos han impactado positivamente en la industria automotriz, lo que ha llevado al desarrollo de coches autónomos, que buscan minimizar la intervención humana durante la conducción, y así reducir la probabilidad de errores humanos y accidentes. Estos coches se distinguen por sus avanzados sistemas de conducción y beneficios ambientales debido a su integración de tecnología autónoma de vanguardia y trenes de potencia eléctricos. Esta combinación de seguridad, eficiencia y sostenibilidad posiciona a los vehículos autónomos como una solución transformadora para los desafíos de transporte modernos. Optimizar la velocidad del vehículo es esencial en el desarrollo de estos vehículos, especialmente para minimizar el consumo de energía. Por lo tanto, en este documento se propone un método para generar el perfil de velocidad máximo de un vehículo en una carretera real, extraído utilizando plataformas de mapas en línea, asegurando el cumplimiento de los límites de velocidad máxima legales. Un modelo no lineal, estrechamente alineado con las condiciones del mundo real, captura y describe la dinámica del vehículo. Además, se propone una estrategia de control predictivo de modelo no lineal para optimizar el rendimiento y la seguridad del vehículo en condiciones dinámicas de conducción, dando resultados satisfactorios que demuestran la efectividad del método.
Descripción
Los avances tecnológicos han impactado positivamente en la industria automotriz, lo que ha llevado al desarrollo de coches autónomos, que buscan minimizar la intervención humana durante la conducción, y así reducir la probabilidad de errores humanos y accidentes. Estos coches se distinguen por sus avanzados sistemas de conducción y beneficios ambientales debido a su integración de tecnología autónoma de vanguardia y trenes de potencia eléctricos. Esta combinación de seguridad, eficiencia y sostenibilidad posiciona a los vehículos autónomos como una solución transformadora para los desafíos de transporte modernos. Optimizar la velocidad del vehículo es esencial en el desarrollo de estos vehículos, especialmente para minimizar el consumo de energía. Por lo tanto, en este documento se propone un método para generar el perfil de velocidad máximo de un vehículo en una carretera real, extraído utilizando plataformas de mapas en línea, asegurando el cumplimiento de los límites de velocidad máxima legales. Un modelo no lineal, estrechamente alineado con las condiciones del mundo real, captura y describe la dinámica del vehículo. Además, se propone una estrategia de control predictivo de modelo no lineal para optimizar el rendimiento y la seguridad del vehículo en condiciones dinámicas de conducción, dando resultados satisfactorios que demuestran la efectividad del método.