В Московском Политехе разрабатывают «умную» систему для экономии топлива у седельных тягачей

Учёные Московского Политеха создают программно-алгоритмический комплекс, который поможет снизить расход топлива и выбросы CO₂ у седельных тягачей — без вмешательства в конструкцию автомобиля. Об этом сообщает пресс-служба вуза со ссылкой на ТАСС.

Основа технологии — гибридный подход, сочетающий физическое моделирование и искусственный интеллект.

«Сначала система рассчитывает продольное движение и расход топлива, опираясь на физические параметры: аэродинамику, сопротивление качению, уклоны и профиль дороги. Модель автоматически адаптируется под конкретный тягач на основе данных натурных испытаний», — поясняет Артём Дубровский, преподаватель Передовой инженерной школы технологического лидерства Московского Политеха.

Для калибровки система использует телеметрию, поступающую из бортовой сети автомобиля (CAN-шины). Это позволяет быстро «настроиться» под особенности конкретной машины. Затем алгоритмы машинного обучения корректируют прогноз с учётом реальных условий эксплуатации: скорости, уклона дороги, её кривизны, типа покрытия и даже манеры вождения.

На выходе — персонализированный оптимальный скоростной профиль для всего маршрута. Система не просто даёт водителю рекомендации, но и объясняет, какие факторы повлияли на тот или иной совет.

«Мы не полагаемся только на “чёрный ящик” ИИ. Сначала работает физическая модель, а затем её аккуратно уточняет модель, обученная на данных реальных поездок. После обучения её можно применять к другим маршрутам этого же транспортного средства. Если изменились условия — например, масса груза — повторная калибровка занимает всего несколько минут. Это делает систему не только инструментом экономии, но и средством обучения водителей и аналитики рейсов», — добавляет Дубровский.

В рамках проекта планируется провести лабораторные испытания ключевых компонентов на специализированном стенде «воспроизведение рейса», используя реальные логи телеметрии. Это позволит протестировать эффективность системы в условиях, максимально приближенных к реальным.

Такой подход может стать важным шагом к экологичному и экономически выгодному грузоперевозкам — без дорогостоящих модификаций техники и с учётом индивидуальных особенностей каждого тягача и маршрута.