Gennaro Bifulco - Università Federico II di Napoli

Un laboratorio multifunzionale presso
l’Università degli Studi di Napoli
Federico II
Cino Bifulco
[email protected]
Dipartimento di Ingegneria dei Trasporti (DIT)
(Dipartimento di Ingegneria Civile Edile ed Ambientale - DICEA)
Università degli Studi di Napoli Federico II
Via Claudio 21, 80125 Napoli
} 
Campi di ricerca
◦  Travel behaviour
◦  Driving behaviour
◦  …
} 
Strumenti di laboratorio
◦  Software modellistici
◦  Software e strumentazioni sperimentali
–  Il simulatore di viaggio
–  Il simulatore di guida
–  Il veicolo strumentato
} 
Integrazione degli strumenti
◦  Simulatore di guida
◦  Veicolo strumentato
+ Simulatore di viaggio
+ Simulatore di guida
  ………………………………NEXT STEP
2
} 
Travel behaviour
comportamento nelle scelte di viaggio effetti su flussi di traffico e congestione (ecc.)
◦  Analisi mobilità ed assegnazione alle reti di traffico
–  Pianificazione/progettazione sistemi, regolazione della domanda,
regolazione del traffico
◦  Reazioni alle informazioni e compliance
–  ATIS – Advanced Traveller Information Systems
} 
Driving Behaviour
comportamento alla guida
interazione con il veicolo, con la infrastruttura, con il traffico
◦  Modelli ed analisi di comportamento
–  Per la sicurezza stradale
◦  Modelli di simulazione microscopica del traffico
–  Per la pianificazione e controllo dei sistemi di trasporto
◦  ADAS (Advanced Driver Assistance Systems)
–  Per la sicurezza, il comfort, la guida ecocompatibile
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Strumenti software
Modelli di simulazione
per contesti ATIS
Modelli di
progettazione delle
informazioni
Stabilità del traffico ed
integrazione con
ATMS
Strumento Sperimentale
Simulatore di viaggio
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La catena del valore della Informazione
ai viaggiatori
Statica
Instantanea
Problema principalmente
tecnologico
Predittiva
Accurata
(Anticipatoria)
Principalmente un problema di
Ingegneria dei Trasporti
Occorre tenere conto di:
• 
Comportamento delle reti
• 
Strategie informative
• 
• 
Comportamenti dei
viaggiatori
Reazione dei viaggiatori alle
informazioni
5
} 
Situazioni eccezionali
J (gestione della eccezionalità)
◦  Ripetersi di situazioni “eccezionali” => Riprogettare il sist. Trasporto
} 
Situazioni ricorrenti
L (tentazione di indurre scelte “ottime per il sistema”)
◦  Funziona solo per ottimo di sistema vicino ad ottimo di utente
–  Si può “ingannare” un po’ per molto tempo
–  Si può “ingannare” molto per poco tempo
–  Non si può “ingannare” molto per sempre
Ruolo della
compliance
all’informazione
6
} 
All’aumentare della penetrazione di mercato gli ATIS
}  Istantanei e non-anticipatori
L
}  In-stabilizzano il traffico
}  Anticipatori
J
}  Stabilizzano il traffico
}  In congiunzione con sistemi ATMS (es.: controllo e
coordinamento semaforico)
}  Rendono fattibili soluzioni di regolazione migliori ma instabili
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} 
} 
Raccolta ed analisi scelte di viaggio
campione utenti
Metodo delle SP (preferenze dichiarate)
◦  Creazione di un contesto di scelta «controllato»
(i fattori di scelta sono valorizzati dall’analisti)
◦  Osservazione delle scelte (di viaggio) dei rispondenti
al variare dei fattori di scelta
} 
Uso esemplificativo
◦  Contesto che simula alternative di percorso
(con date prestazioni della rete di traffico)
◦  Analisi delle scelte dei rispondenti in assenza di info
(scelte ripetute)
◦  Introduzione del sistema informativo
(con un dato livello di accuratezza)
◦  Analisi delle reazioni alle informazione ed alla loro accuratezza
(modello comportamentale di scelta e modello di compliance)
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Strumentazioni
Simulatore Dinamico (1x)
(VERA)
Simulatori Statici (2x)
Veicolo Strumentato
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Dati salienti
}  Massimo realismo del contesto di guida
•  3 x Schermi piatti (3.00m×4.00m)
•  3 x Proiettori ad alta risoluzione (1400×1050), refresh rate 60 Hz
•  Cabina di guida reale (1/2 Citroen C2)
} 
Massimo realismo degli stimoli
•  Sistema per il ritorno di forza al volante
•  Sei gradi di libertà per il movimento del
veicolo (hexapod)
Vantaggi
• 
• 
• 
Ambiente sperimentale controllato
Possibilità di simulare condizioni
insicure
Simulazione di soluzioni
tecnologiche futuribili
Svantaggi
• 
Realismo
comportamentale?
10
} 
Due simulatori statici gemelli
◦  Possono essere utilizzati accoppiati
per ricerche sul comportamento di
guida cooperativo
} 
Stesso software del simulatore dinamico
} 
Più facile il settaggio del simulatore
◦  Non necessario il settaggio dei parametri dinamici
◦  Utilizzato quando prevale l’esigenza di realismo del
contesto di guida rispetto al realismo degli stimoli
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} 
Sensori:
} 
Sistema di acquisizione dati:
} 
Alimentazione elettrica
◦ 
◦ 
◦ 
◦ 
◦ 
◦ 
◦ 
◦ 
GPS Topcon
Piattaforma Inerziale Xsense MTi-G
Encoder alle ruote
2x Radar TRW Autocruise AC20 su porta CAN
Potenziometri ai pedali (acceleratore, freno, frizione)
Sensore al volante per angolo di sterzo
4x Telecamere Basler giga-ethernet, 1294 x 964 pixels, 30 fps
Interfaccia OBD-II
◦  Controller: Intel I7 six-core; 32 GB RAM, 2x500GB SSDs 3x1TB HDDs
◦  NI CompactDAQ chassis:
NI LabVIEW
◦  NAS (Network Attached Storage) per backup run-time (8TB)
◦  Batteria di servizio 12V/100Ah (autonomia 2 ore)
◦  Caricatore power-split collegato all’alternatore (autonomia illimitata)
◦  Linea a corrente diretta da batteria (da 5V a 24V a seconda
dell’apparecchio alimentato)
◦  Linea corrente alternata 220V, grazie ad un inverter da 500W
12
} 
Fiat Multipla
Dipartimento
Ingegneria
Trasporti
Antenna GPS
Radar anteriore e
posteriore
13
Sedile
passeggero
Interfaccia di controllo
Caricatore batteria
Tastiera e
touchpad
Ricevitore GPS Topcon
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Panel PC
(touchscreen)
Video Pilota
Bottoni per
Esperimento
WorkLoad
Video
Anteriore
15
Video laterale e
posteriore
Controller della
acquisizione
Batteria Servizio
(12V, 100Ah)
Network Attached Storage
Inverter (220V, 500 W)
16
} 
Sedile anteriore frontale
Piattaforma inerziale
XSense
NI CompactDAQ
(input da sensori + CAN)
Il DAQ ha funzione di trigerring per
tutti i sensori
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Studi per un ACC (Adaptive Cruise
Control) pienamente adattivo
◦  Adattamento al traffico
◦  Adattamento allo stile di guida del pilota
80
Spacing (m)
} 
70
Spacing as Desired
Imposed Spacing
60
50
40
30
20
630,0
830,0
1030,0
1230,0
1430,0
1630,0Time (s)
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} 
Integrare il simulatore di viaggio ed il simulatore di
guida
◦  Il realismo del contesto (di guida) non è essenziale
◦  Il realismo degli stimoli non è essenziale
} 
Si vuole riprodurre la sensazione del viaggio (es.
tempo di percorrenza) e non della guida
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} 
} 
Integrare il simulatore di guida ed il veicolo
strumentato
Analisi comparative di comportamento alla guida
Validazione dei simulatori di guida rispetto al
Realismo comportamentale
◦  Metodo parametrico
–  Identificare il comportamento su strada con un modello
parametrico
–  Identificare il comportamento al simulatore con un modello
parametrico
–  Procedere alla comparazione
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} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
Attrezzare un campo sperimentale vasto e dal vivo
Sottoporre il campo a monitoraggio del traffico
Realizzare sul campo sistemi di comunicazione v2X
Realizzare sul veicolo strumentato comunicazioni
v2x
Sperimentare le comunicazioni sul campo, in contesti
reali
Tarare un modello in realtà virtuale (simulatore
guida)
Effettuare al simulatore (ove pericolosi) test di guida
cooperativa a partire da dati di input reali
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} 
L’Università di Napoli negli ITS sta investendo
◦  Soldi
quei pochi che oltre 10 anni di continui tagli all’università ed
alla ricerca le mettono a disposizione, senza che sia iniziata
neanche una timida inversione di tendenza
◦  Competenze ed Energie
quelle residue di docenti, ricercatori e personale tecnico,
sempre più anziani e demotivati, dal blocco del turn-over,
delle progressioni di carriera e degli stipendi
} 
Spero che la Repubblica Italiana decida di investire
negli ITS almeno altrettanto seriamente
Grazie dell’attenzione
Cino Bifulco
[email protected]
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