Оброблення потоку даних для забезпечення енергощадного керування автомобілем на магістральних дорогах
Автор: Мілько Максим Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Автомобільний транспорт
Інститут: Інститут механічної інженерії та транспорту
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Мілько М. А., Нікіпчук С. В. (керівник). Оброблення потоку даних для забезпечення енергощадного керування автомобілем на магістральних дорогах. – Магістерська кваліфікаційна робота. – НУ «Львівська політехніка», кафедра «Автомобільний транспорт». – Львів, 2023. Розширена анотація Дослідження присвячені вибору послідовності режимів керування дорожніх вантажних транспортних засобів. Критерієм вибору є досягнення найбільш енергоощадного руху вантажівки. Обмеження стосується вчасного прибуття у кінцевий пункт маршруту. Дослідження базуються на теоретичній моделі оптимального керування рухомим дорожнім об’єктом з використанням принципу максимуму. Припускалось, що дорожні умови, які створюють певний опір руху, є відомі на досяжний горизонт прогнозування. При рівні сучасних телекомунікаційних технологій вірогідний прогноз дорожніх і транспортних умов досягає 700-800 м автостради. Дотримується умова відсутності дисипації енергії руху через примусове гальмування. На відміну від відомих досліджень враховано, що транспортні умови також можуть бути мінливими. Вільний рух автомобіля може бути перерваний перешкодами на автостраді. У цьому випадку попередньо вибраний цикл, що складається з фаз розгону і вільного кочення, має бути замінено на коротший. Новий цикл має забезпечити зниження швидкості до необхідної в місці й у час, коли виникла перепона на дорозі. З’ясовано, що сума властивостей усіх циклів може бути не гіршою, ніж властивості одного безперешкодного циклу. Показано, що горизонт і точність прогнозування дорожніх і транспортних умов мають бути достатніми для того, щоб найкоротший оптимальний цикл керування з необхідною фазовою траєкторією поміщався в реально задані часові рамки. Дослідження проведено як для горизонтальних ділянок автомагістралі, так і для горбистої дороги на прикладі ділянки автостради Е-471. Тут досліджується рух автомобіля в магістральному потоці на міжміських маршрутах. Обґрунтовано застосування оперативних енергоощадних циклів керування вантажівок, множину яких можна використати з не меншим ефектом щодо паливної ощадності, порівняно з програмою на довші відстані. Запропоновано комплексні заходи для передачі потоку даних до бортових контролерів автомобілів, що дає змогу уникнути перешкод та завад радіоси. Основними технічними засоби запропонованої системи є це безпілотні літальні апарати, оснащені випромінювачами і пеленгаторами радіосигналів, які здатні комунікувати з автомобільними транспортними засобами, між собою, а також з нерухомими придорожніми об’єктами інфраструктури (лагами). Лаги відіграють ролі маркерів автоматичного польоту дронів вздовж автомагістралі, засобами збереження фрагментів потоку даних. Так, завдяки застосуванню лагів зі сталою дистанцією між ними і дронів, кожному транспортному засобу на автомагістралі є доступною 3D траєкторія й дорожні умови не менш, як на 4 км вперед по обраному маршруту. Проведено імітаційне моделювання функціонування інформаційної системи при різній кількості лагів. При імітації руху потоку транспортних засобів визначалося відхилення прогнозу середньої крейсерської швидкості від того значення, яке задано генератором випадкових чисел. З’ясовано, що горизонт прогнозування мож бути не меншим, ніж 4 км. Ключові слова: транспортний потік, оцінювання швидкості автомобіля, аналіз потоку даних, оптимальна програма руху, магістральні перевезення, дрон, дорожні лаги. Список посилань 1. Благая Л. В., Павлова С. В. Математичні моделі діяльності людини-оператора в авіаційних ергатичних системах. Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. 2014. Т. 18. С. 12–20. 2. Кульбашная Н. І. Формування інформаційних характеристик середовища руху на ділянках доріг. Вісник Харківського національного автомобільно-дорожнього університету. 2013. Вип. 61-62. С. 243–247. 3. Кульбашная Н. І., Линник І. Е. Застосування інформаційних характеристик у моделях сприйняття водієм дорожньої обстановки Східноєвропейський журнал передових технологій. 2015. Т. 3, № 3 (75). С. 27–32. doi: 10.15587/1729-4061.2015.42480 4. Скрипніков А. В., Кондрашова Є. В., Скворцова Т. В., Чистяков А. Г. Моделювання поведінки водія при керуванні автотранспортним засобом. Вісник ВУІТ. 2015. Вип. 1. С. 97–104. 5. Beenish H., et al. A Novel Markov Model-Based Traffic Density Estimation Technique for Intelligent Transportation System. Sensors 23.2 (2023): 768 p. 6. Golamhosein S., Kamari M. N., Afkar A. Simulation of driver model for traffic safety considering road conditions. J. Mater. Environ. Sci. 2015. Vol. 6, Issue 7. P. 1957–1964. 7. Hashchuk P., Pelo R. Optimal laws of gear shift in automotive transmissions. Econtechmod. 2018. Vol. 7, № 2. P. 59 – 69. 8. Danchuk V., Bakulich O., Svatko V. An Improvement in Ant Algorithm Method for Optimizing a Transport Route with Regard to Traffic Flow. Procedia Engineering. 2017. №187. P. 425 - 434. 9. Ishio J., Ichikawa H., Kano Y., Abe M. Vehicle–handling quality evaluation through model-based driver steering behavior. Vehicle System Dynamics. 2008. Vol. 46, Issue 1. Р. 549–560. 10. Gray R. M. Entropy and Information Theory. Springer, 2011. 409 p.