Sviluppo di un controllore Model Predictive Control per un sistema Energy Efficient Adaptive Cruise Control = Development of a Model Predictive Control controller for an Energy Efficient Adaptive Cruise Control system

Attualmente c’è un incremento costante dell’interesse nei confronti delle nuove tecnologie che alimenta una ricerca verso lo sviluppo di forme di integrazione sempre più sofisticate tra uomo e macchina. In particolare, i sistemi di guida assistita, come l'Adaptive Cruise Control (ACC), rappresentano soluzioni fondamentali nel panorama automobilistico moderno. Si stima che l’errore umano rappresenti la causa del 93% degli incidenti stradali, il che ha spinto negli ultimi anni le case automobilistiche ad adottare sistemi di sicurezza alla guida sempre più complessi, inclusi sistemi di mantenimento della corsia, cruise control adattativo e sistemi di parcheggio automatico. Questi sviluppi portano alla realizzazione di veicoli di nuova concezione dotati di un numero sempre maggiore e più avanzato di sistemi di sicurezza che hanno lo scopo di ridurre l’intervento umano nella guida. I sistemi ACC permettono di alleviare lo stress del guidatore e migliorare il comfort durante la guida contribuendo a una notevole riduzione degli incidenti stradali. Inoltre, si può ottenere dei benefici riguardanti la riduzione dei consumi di carburante e di emissioni inquinanti nell'ambiente. L’implementazione di tali tecnologie, perciò, ha un impatto positivo sull’efficienza e sulla sostenibilità della mobilità contemporanea. Il presente lavoro di tesi si propone di esplorare in dettaglio le fasi di ricerca, sviluppo e implementazione di un ACC basato su una strategia di controllo Model Predictive Control (MPC), sfruttando il framework acados per facilitare l'ottimizzazione del processo di controllo. Dopo una fase iniziale di studio e catalogazione dei sistemi ACC esistenti, il lavoro si è concentrato sulla stesura del codice del controllore nell’ambiente Matlab. Successivamente è stato fatto ricorso a Simulink per eseguire le varie simulazioni sulla base degli scenari definiti per fare i test. Una volta progettato l’ACC standard, l’attenzione si è spostata all’implementazione di strategie per tener conto dell’efficientamento energetico andando a creare un Energy Efficient Adaptive Cruise Control (EACC) per poter sfruttare in modo ottimale la potenza del motore elettrico, aumentare l’efficienza globale della driveline e minimizzare l’energia spesa per unità di distanza. Quindi, oltre a regolare in modo autonomo la velocità del veicolo ciò permette di minimizzare il consumo energetico. La validazione della strategia di controllo proposta su Matlab sarà testata in ambiente Simulink. In questa fase si procederà con un confronto tra le performance dell’EACC. Si andrà ad effettuare un test in cui verrà data priorità al tracking della velocità e un test in cui la priorità verrà data ai termini di efficientamento al fine di dimostrare i benefici in termini di riduzione dell’energia consumata. Questo per confermare l’efficacia dell’algoritmo di controllo sviluppato e sottolineare la possibilità di raggiungere obiettivi di sostenibilità ed efficienza nel contesto dei moderni sistemi di trasporto.