Gennaro Bifulco - Università Federico II di Napoli
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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 3 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 4 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 7 } } 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) 8 Strumentazioni Simulatore Dinamico (1x) (VERA) Simulatori Statici (2x) Veicolo Strumentato 9 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 11 } 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 14 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 17 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) 18 } 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 19 } } 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 20 } } } } } } } 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 21 } 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] 22