Andreas Malikopoulos, Delaware Üniversitesinin Ölçekli Akıllı Şehir (UDSSC) test ortamında, küçük ve orta ölçekli araçlara yönelik teknolojileri test ediyor.
Her gün düzenli bir işe gidip geldiğinizi hayal edin. Bağlantılı ve otomatikleştirilmiş araçlar, sürücü koşullarında çok az giriş yaparak veya hiç giriş yapmadan ayarlama yapılarak destek sağlayabilir. Önünüzdeki araba hızlandığında, sizinki de hızlanır ve önünüzdeki araba durduğunda ise arabanız da otomatik olarak durur.
Delaware Üniversitesi’nden Andreas Malikopulos, geleceğin bu teknolojisini sağlayacak algoritmaları geliştirmek için kontrol (denetim) kuramını kullanıyor. Yakın zamanda yayımlanan iki makalede, Makine Mühendisliği Kariyer Geliştirme Profesörü Terri Connor Kelly ve John Kelly, Malikopulos tarafından adlandırılan, üniversitedeki iki laboratuvarda, UD Ölçekli Akıllı Şehir (UDSSC) test ortamında ve sürüş simülatöründe öncülük eden, bağlı ve otomatik araç teknolojisindeki yenilikleri tanımladılar.
Malikopulos, “Enerji verimli mobilite sistemlerinin gelecekteki gelişimini sağlayabilecek çözümleri kuvvetlendiriyoruz. Teknolojilerimizin, insanların aynı zamanda yakıttan tasarruf ederken, hedeflerine daha hızlı ve güvenli bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olacağını umuyoruz. ”
Trafik Işıklarına Gerek Kalmayacak
Gelecekte arabalar trafik düzenlerini koordine etmek için birbirleriyle ilişki kurabilir. Boston Üniversitesi’nden Malikopulos ve ekibi, trafik sinyalleri olmayan bir kentsel kavşağı geçen bağlantılı ve otomatik araçlardaki enerji tüketimini kontrol etmek ve en aza indirmek için bir çözüm geliştirdi. Ardından, sonuçlarını simüle etmek için yazılım kullandılar; bu sistemlerinin bağlanmasını mümkün kıldı ve otomatik araçların momentum ve yakıt tasarrufu sağladığını aynı zamanda seyahat süresini de geliştirdiğini gördüler.
Yakıt Tasarrufu Yapmak ve Hız Sınırını Aşmaktan Kaçınmak
Hız limiti 65’ten 45 mil / saate çıktığında, aracınızın otomatik olarak yavaşladığını düşünün. Malikopulos ve Virginia Üniversitesi araştırmacıları, arkadan çarpışmaları önlemek için hız düşürme bölgesinde optimum hızlanma ve yavaşlama sağlayan bir çözüm geliştirdiler. Dahası simülasyonlar, bağlı olan araçların yüzde 19 ila 22 daha az yakıt kullandığını ve hedeflerine sürücülü araçlardan yüzde 26 ila 30 daha hızlı ulaştıklarını gösteriyor.
