Control vehicular neza

Susurro de Nezarec tiene el mejor bucle de daño de todos los glaives

ResumenEste trabajo se centra en el uso de sistemas de control de la dinámica del vehículo (VDCS) para mitigar las colisiones de vehículos en caso de desplazamiento frontal de vehículo a vehículo escenario de choque. En esta investigación se desarrolla y analiza un modelo matemático único de dinámica del vehículo/choque de 6 grados de libertad. El modelo se utiliza para definir los parámetros de choque de la carrocería del vehículo mediante la integración de un modelo de dinámica del vehículo con un modelo de estructura frontal del vehículo. En este modelo, el sistema antibloqueo de frenos y el sistema de control activo de la suspensión se co-simulan con el modelo de dinámica del vehículo completo y se integran con la estructura frontal. Las ecuaciones de movimiento asociadas al modelo se desarrollan y resuelven numéricamente. En este artículo se investigan cuatro casos diferentes de VDCS y sus resultados asociados se comparan con el escenario del caso de rodadura libre. A partir de las simulaciones numéricas se demuestra que la dinámica del vehículo y la respuesta en caso de colisión pueden captarse y analizarse con rapidez y precisión. Además, se demuestra que los VDCS afectan positivamente a las características del choque.

Simulación de tráfico con matlab

Patrocinador: MATS UTC/USDOTPI/CO-PIs: Mecit Cetin, Ph.D.Los vehículos autónomos suelen estar equipados con LIDAR u otros sensores similares para detectar obstáculos en el entorno circundante. LIDAR también proporciona un medio para detectar y rastrear otros vehículos alrededor del coche autónomo. El objetivo principal de este estudio propuesto es estimar los parámetros de flujo de tráfico a lo largo de la trayectoria del coche autónomo a partir de los datos de nube de puntos generados por el LIDAR. A medida que un vehículo autónomo atraviesa la red de transporte, se encuentra con otros vehículos en sus proximidades, y sus distancias relativas pueden ser medidas por el LiDAR. Dependiendo de la complejidad de los patrones de flujo, la composición del tráfico (por ejemplo, la presencia de grandes camiones), y la geometría de la carretera, la medición exacta y continua de la distancia y el seguimiento del vehículo podría ser muy difícil. En este proyecto se explorarán diversas técnicas y algoritmos para rastrear vehículos individuales, medir sus distancias relativas y construir sus trayectorias con respecto al vehículo autónomo equipado con un LiDAR. Los objetivos específicos de la investigación propuesta son:Artículos relacionados:

Brad Backofen en The 3D and Motion Design Show

El racionamiento del espacio vial, también conocido como circulación en días alternos, restricción de la conducción y días sin conducción (en español: restricción vehicular; en portugués: rodízio veicular; en francés: circulation alternée), es una estrategia de gestión de la demanda de viajes destinada a reducir las externalidades negativas generadas por la contaminación atmosférica urbana o los picos de demanda de viajes urbanos por encima de la oferta disponible o la capacidad vial, mediante la restricción artificial de la demanda (viajes en vehículo) racionando la escasa capacidad vial de bien común, especialmente durante los periodos punta o durante los episodios de máxima contaminación. Este objetivo se consigue restringiendo el acceso del tráfico a una zona de cordón urbano, centro de la ciudad (CBD) o distrito en función de los últimos dígitos del número de matrícula en días preestablecidos y durante determinados periodos, normalmente las horas punta.

Tras una aplicación temporal del racionamiento del espacio vial para reducir la contaminación atmosférica en Pekín durante los Juegos Olímpicos de Verano de 2008, las autoridades locales pusieron en marcha varios sistemas de racionamiento permanente para mejorar la calidad del aire de la ciudad. En junio de 2016[actualización], otras 11 ciudades chinas tenían en marcha planes de restricción similares. Asimismo, se han aplicado restricciones temporales a la circulación para reducir los coches en las calles a la mitad durante episodios graves de contaminación en París y los suburbios circundantes en marzo de 2014, marzo de 2015 y diciembre de 2016; en Pekín dos veces en diciembre de 2015 y una más en diciembre de 2016; y también en Roma y Milán durante varios días en diciembre de 2015. En Nueva Delhi se aplicó un plan temporal similar de viajes en días alternos como prueba de dos semanas en enero de 2016. En enero de 2017 se prohibieron temporalmente los coches diésel en las carreteras municipales de Oslo.

Control de la mafia

Los vehículos conectados (VC) permitirán diversas aplicaciones para mejorar la eficiencia del flujo de tráfico. Este artículo se centra en la mejora de la eficiencia de un cuello de botella en una autopista mediante un límite de velocidad variable (VSL) impuesto a los VC. Una autopista con una reducción de carriles, en la que tres carriles se unen en dos carriles, se modela en un entorno de simulación microscópica. Se propone un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL, Reinforcement Learning) para determinar los VSL óptimos bajo una demanda variable en el tiempo. El algoritmo RL se implementa en el entorno de simulación para controlar un VSL en el flujo ascendente con el fin de manipular la afluencia de vehículos al cuello de botella para minimizar los retrasos y aumentar el rendimiento. Se supone que los CVs reciben mensajes VSL a través de tecnologías de comunicación Infraestructura-a-Vehículo (I2V). Se implementa un algoritmo RL (Asynchronous Advantage Actor-Critic) (A3C) para determinar las políticas VSL óptimas. A través del algoritmo de control RL, se manipula la velocidad de los CV en la parte ascendente del cuello de botella para evitar o minimizar la congestión. En la simulación se consideran varios índices de penetración en el mercado (MPR) para los CV. Se demuestra que el algoritmo RL puede adaptarse a las llegadas estocásticas de CVs y lograr mejoras significativas incluso a bajos MPRs de CVs. El artículo presenta experimentos numéricos que demuestran la eficacia del algoritmo RL cuando varían los TMP de los CV.