Статья: Верификация параметров математической модели расхода топлива седельного тягача в реальном времени в привязке к цифровой модели местности (2026)

Читать онлайн

Введение (постановка задачи и актуальность). Предложен физически обоснованный метод рекомендаций оптимальной скорости, который минимизирует прогнозный расход топлива на коротком горизонте с учётом ограничений по ускорениям, скоростным лимитам и сцене дорожного движения. Метод опирается на синхронизированные телеметрию CAN и цифровую модель местности, а также на регрессионную модель, идентифицирующую приведённые коэффициенты модели расхода топлива. Валидация на реальных маршрутах показала экономию топлива без увеличения времени в пути.

расход топлива, грузовой автомобиль, оптимальная скорость, цифровая модель местности, CAN, YOLO, машинное обучениеЦель исследования – определить и верифицировать методику формирования уставки скорости, позволяющую снижать расход топлива тяжёлых грузовых автомобилей в реальных условиях эксплуатации.

Методология и методы. Предлагаемый подход структурирован в три взаимосвязанных этапа: 1) регрессионная идентификация параметров физически обоснованной модели расхода топлива по признакам, извлечённым из телематики CAN и цифровой модели местности; 2) краткогоризонтная выпуклая оптимизация уставки скорости с использованием L2-регуляризации; 3) введение перцепционных ограничений, формируемых модулем компьютерного зрения YOLO, что обеспечивает соблюдение требований безопасности и соответствие рекомендаций текущей дорожной обстановке.

Результаты и научная новизна. Получена устойчивая модель соответствия «признаки → коэффициенты», обеспечивающая точные прогнозы расхода топлива; на маршрутах продемонстрирована экономия топлива при соблюдении ограничений дорожной сцены. Научная новизна – совмещение физически осмысленной регрессионной модели с перцепцией и онлайн-оптимизацией уставки скорости.

Практическая значимость. Метод внедряется на штатном ЭБУ/мини-ПК, требует только CAN и картографических данных; генерирует рекомендации для HMI в виде числа и цветовой шкалы, либо управляет интеллектуальным круиз-контролем. Позволяет снижать расход без увеличения времени в пути.

Ключевые фразы: расход топлива, грузовой автомобиль, оптимальная скорость, цифровая модель местности, can, YOLO, машинное обучение
Автор (ы): Дубровский Артём Семёнович (Dubrovskiy A. S.), Шадрин Сергей Сергеевич (SHadrin S. S.), Келлер Андрей Владимирович (Keller A. V.), Макарова Дарья Алексеевна (Makarova D. A.), Фурлетов Юрий Михайлович (Furletov Y. M.)
Журнал: ТРУДЫ НАМИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Машиностроение
УДК
629.3.015. Механика и динамика взаимодействия транспортных средств с окружающей средой
Для цитирования:
ДУБРОВСКИЙ А. С., ШАДРИН С. С., КЕЛЛЕР А. В., МАКАРОВА Д. А., ФУРЛЕТОВ Ю. М. ВЕРИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАСХОДА ТОПЛИВА СЕДЕЛЬНОГО ТЯГАЧА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В ПРИВЯЗКЕ К ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ МЕСТНОСТИ // ТРУДЫ НАМИ. 2026. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.