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INSIA

Científicos del Instituto de Investigación del Automóvil (INSIA) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han diseñado un algoritmo de optimización que obtiene el perfil óptimo de velocidad que debe seguir un vehículo para minimizar el consumo de combustible durante un recorrido conocido. Esto permitiría ahorrar hasta un 5,2% de combustible.

 

El sistema tiene en cuenta los mapas de eficiencia de las partes que integran el sistema de tracción del vehículo, la posición GPS, el mapa electrónico de la carretera y el tiempo de recorrido fijado por el conductor para generar la velocidad óptima en cada tramo y ahorrar gasolina.

 

Lo novedoso de este sistema es que usa el método de Programación Dinámica para encontrar la secuencia de marchas y la velocidad óptima. El sistema es capaz de generar la secuencia óptima cuando se requiere que el sistema cambie entre dos estados no consecutivos.

 

Felipe Jiménez, investigador del INSIA y autor principal del trabajo, explica así el funcionamiento del sistema: “Si deseamos que un vehículo convencional cubra un recorrido utilizando el menor consumo de combustible posible para un tiempo determinado, el algoritmo de Programación Dinámica prueba distintas etapas de transición de velocidad y cambios de marcha hasta que encuentra la secuencia óptima que consume la menor cantidad de combustible y cumple con el tiempo establecido. Para ello, se basa en las características del vehículo, por lo que la solución encontrada puede cambiar de un vehículo a otro”.

 

El trabajo, publicado por la revista Dyna Ingeniería e Industria, es uno de los primeros de este tipo que tiene en cuenta la orografía de la carretera, las limitaciones de velocidad de la misma y el tiempo establecido de viaje. Este aspecto es especialmente útil para las empresas de transporte de pasajeros y de mensajería. Además, al reducirse el consumo se minimizan las emisiones de gases contaminantes haciendo que los vehículos sean más respetuosos con el medio ambiente.

 

Ahora trabajan en su aplicación a vehículos híbridos y en la introducción de la información del tráfico como una nueva variable a considerar por el algoritmo de optimización.