Токийский дрифт отменяется. Как ученые научили электромобили не скользить на поворотах
NewsMakerСовсем скоро беспилотники перестанут ошибаться даже на сложных и скользких трассах.
Усовершенствованная технология оценки состояния электромобилей в реальном времени представлена южнокорейскими разработчиками. Её создала команда профессора Кан Хён Нама из Института науки и технологий Тэгу-Кёнбук и обещает повысить точность управления транспортом и безопасность автономного вождения. Над проектом также работали специалисты из университетов Шанхая и Токио. Разработка уже опубликована в журнале IEEE Transactions on Industrial Electronics.
Ключевой особенностью технологии является точное определение параметров движения электромобиля, включая углы бокового скольжения, которые особенно важны при манёврах на поворотах или скользком покрытии. Из-за трудностей прямого измерения таких показателей автопроизводители полагались на физические модели или косвенные оценки. Однако подобные методы часто сталкиваются с низкой точностью и нестабильной работой при изменении условий движения.
Новая система использует гибридный подход, объединяющий физическую модель поведения шин и машинное обучение . В частности, применён алгоритм нелинейной фильтрации с помощью метода Калмана в сочетании с регрессионной моделью на основе гауссовских процессов. Это позволило добиться как высокой адаптивности, так и надёжности при анализе данных.
Во время тестирования на реальных электромобилях технология показала стабильную точность при разных скоростях, покрытиях дорог и углах поворота. Разработка обеспечивает оперативное считывание критически важных параметров, что имеет решающее значение для стабильности движения, энергоэффективности и безопасности автопилота.
Новый подход уже рассматривается как значительный шаг вперёд в области управления транспортными средствами с использованием искусственного интеллекта . Исследование закладывает прочную основу для дальнейшего применения в промышленных условиях и взаимодействия с ведущими мировыми автоконцернами.
Усовершенствованная технология оценки состояния электромобилей в реальном времени представлена южнокорейскими разработчиками. Её создала команда профессора Кан Хён Нама из Института науки и технологий Тэгу-Кёнбук и обещает повысить точность управления транспортом и безопасность автономного вождения. Над проектом также работали специалисты из университетов Шанхая и Токио. Разработка уже опубликована в журнале IEEE Transactions on Industrial Electronics.
Ключевой особенностью технологии является точное определение параметров движения электромобиля, включая углы бокового скольжения, которые особенно важны при манёврах на поворотах или скользком покрытии. Из-за трудностей прямого измерения таких показателей автопроизводители полагались на физические модели или косвенные оценки. Однако подобные методы часто сталкиваются с низкой точностью и нестабильной работой при изменении условий движения.
Новая система использует гибридный подход, объединяющий физическую модель поведения шин и машинное обучение . В частности, применён алгоритм нелинейной фильтрации с помощью метода Калмана в сочетании с регрессионной моделью на основе гауссовских процессов. Это позволило добиться как высокой адаптивности, так и надёжности при анализе данных.
Во время тестирования на реальных электромобилях технология показала стабильную точность при разных скоростях, покрытиях дорог и углах поворота. Разработка обеспечивает оперативное считывание критически важных параметров, что имеет решающее значение для стабильности движения, энергоэффективности и безопасности автопилота.
Новый подход уже рассматривается как значительный шаг вперёд в области управления транспортными средствами с использованием искусственного интеллекта . Исследование закладывает прочную основу для дальнейшего применения в промышленных условиях и взаимодействия с ведущими мировыми автоконцернами.