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  • La nuova tecnologia delle auto senza conducente potrebbe rendere obsoleti i semafori e le multe per eccesso di velocità

    Il professor UD Andreas Malikopoulos è il ricercatore principale di un progetto triennale finanziato dall'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata per l'energia (ARPA-E) del governo federale attraverso il suo programma NEXT-Generation Energy Technologies for Connected and Automated On-Road Vehicles (NEXTCAR) per migliorare l'efficienza di un'Audi A3 e-tron di almeno il 20 percento. Credito:Università del Delaware/ Owen Fitter

    Le nuove tecnologie per auto senza conducente sviluppate in un laboratorio dell'Università del Delaware potrebbero portare a un mondo senza semafori e multe per eccesso di velocità. I ricercatori sperano anche che le innovazioni portino allo sviluppo di auto senza conducente che consumano dal 19 al 22% in meno di carburante.

    Immagina un tragitto giornaliero ordinato anziché caotico. I veicoli connessi e automatizzati potrebbero fornire questo sollievo adattandosi alle condizioni di guida con un input minimo o nullo da parte dei conducenti. Quando l'auto davanti a te accelera, il tuo accelererebbe, e quando la macchina davanti a te si ferma stridendo, la tua macchina si fermerebbe, pure.

    All'Università del Delaware, Andreas Malikopoulos utilizza la teoria del controllo per sviluppare algoritmi che consentiranno questa tecnologia del futuro. In due articoli pubblicati di recente, Malikopoulos, che è stato recentemente nominato Terri Connor Kelly e John Kelly Career Development Professor di ingegneria meccanica, descrive le innovazioni nella tecnologia dei veicoli connessi e automatizzati sperimentate in due laboratori dell'Università, il banco di prova UD Scaled Smart City (UDSSC) e un simulatore di guida.

    "Stiamo sviluppando soluzioni che potrebbero consentire il futuro di sistemi di mobilità efficienti dal punto di vista energetico, " ha affermato Malikopoulos. "Ci auguriamo che le nostre tecnologie aiutino le persone a raggiungere le loro destinazioni in modo più rapido e sicuro, risparmiando allo stesso tempo carburante".

    Rendere obsoleti i semafori

    Un giorno le auto potrebbero parlare tra loro per coordinare i modelli di traffico. Malikopoulos e collaboratori della Boston University hanno recentemente sviluppato una soluzione per controllare e ridurre al minimo il consumo di energia nei veicoli connessi e automatizzati che attraversano un'intersezione urbana priva di segnali stradali. Quindi hanno usato un software per simulare i loro risultati e hanno scoperto che la loro struttura permetteva ai veicoli connessi e automatizzati di conservare slancio e carburante, migliorando anche i tempi di viaggio. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Automatica.

    Risparmiare carburante ed evitare multe per eccesso di velocità

    Immagina che quando il limite di velocità passa da 65 a 45 mph, la tua auto rallenta automaticamente. Malikopoulos e collaboratori dell'Università della Virginia hanno formulato una soluzione che produce l'accelerazione e la decelerazione ottimali in una zona di riduzione della velocità, evitando tamponamenti. Cosa c'è di più, le simulazioni suggeriscono che i veicoli connessi consumano dal 19 al 22 percento in meno di carburante e arrivano a destinazione dal 26 al 30 percento più velocemente rispetto ai veicoli a guida umana. I risultati di questo sforzo di ricerca sono stati pubblicati in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

    Malikopoulos ha ricevuto finanziamenti per questo lavoro da due programmi del Dipartimento dell'energia degli Stati Uniti:Smart Mobility Initiative e Advanced Research Projects Agency, il programma NEXTCAR di Energy.

    Malikopoulos è il ricercatore principale di un progetto triennale finanziato dall'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata per l'energia (ARPA-E) attraverso il suo programma NEXT-Generation Energy Technologies for Connected and Automated On-Road Vehicles (NEXTCAR) per migliorare l'efficienza di un Audi A3 e-tron di almeno il 20%. I partner di questo progetto sono l'Università del Michigan, Università di Boston, Bosch Corporation, e l'Oak Ridge National Laboratory.


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