Ученые Московского Политеха работают над программно-алгоритмическим комплексом, который позволит снижать расход топлива и выбросы CO₂ у седельных тягачей без изменения конструкции транспортного средства. Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Основой решения стал гибридный подход, объединяющий физическую модель и технологии искусственного интеллекта. Система рассчитывает продольное движение автомобиля и расход топлива, опираясь на физические факторы: аэродинамику, сопротивление качению, уклоны и профиль дороги. Модель автоматически адаптируется под конкретный тягач на основе данных натурных экспериментов.
Как пояснил автор исследования, преподаватель Передовой инженерной школы технологического лидерства Артем Дубровский, телеметрия извлекается из бортовой сети автомобиля (CAN-шины), что обеспечивает быструю калибровку системы под конкретную машину. Затем методы машинного обучения корректируют прогноз с учетом реальных условий эксплуатации: скорости, уклона, кривизны трассы, особенностей покрытия и стиля вождения.
Рекомендации для водителя на основе данных
На базе собранных данных система формирует оптимальный скоростной профиль для маршрута и предоставляет водителю рекомендации, поясняя, какие факторы повлияли на конкретный совет. Разработчики подчеркнули, что система не полагается исключительно на «черный ящик» искусственного интеллекта: сначала расчет выполняет физическая модель, затем её корректирует модель, обученная на данных натурных экспериментов.
«Обучив модель, её 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», — отметил Дубровский.
Предполагается, что в ходе реализации проекта ключевые компоненты пройдут испытания в лабораторных условиях на стенде «воспроизведение рейса» с использованием реальных логов телеметрии. Подобный подход позволит проверить работоспособность системы в условиях, максимально приближенных к эксплуатационным, до начала полевых испытаний.
Разработка ориентирована на коммерческий транспорт, где снижение расхода топлива напрямую влияет на экономическую эффективность логистических операций. Отсутствие необходимости вмешательства в конструкцию автомобиля упрощает внедрение технологии в существующий парк техники, не требуя дорогостоящих переделок или замены агрегатов.