Giulia Cilio
Optimization of the control logic of a hybrid electric vehicle exploiting ADAS information.
Rel. Angelo Bonfitto, Andrea Tonoli, Nicola Amati, Stefano Favelli, Eugenio Tramacere. Politecnico di Torino, Master of science program in Mechatronic Engineering, 2023
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Abstract
Le emissioni di CO2, causa del riscaldamento globale, sono una delle principali preoccupazioni degli anni passati e presenti. La riduzione delle emissioni diventa l'obiettivo principale di molte ricerche che riguardano, in particolare, il mondo deegli autoveicoli. Questo è uno dei motivi per cui i veicoli elettrici e ibridi, insieme ai sistemi autonomi, sono stati introdotti nella nuova generazione, non solo per garantire maggiore comfort ai guidatori, ma soprattutto come un modo per ridurre le emissioni di gas. L'obiettivo di questo progetto riguarda la minimizzazione delle emissioni di CO2 e dei consumi di carburante dei veicoli integrando i Sistemi Avanzati di Assistenza alla Guida (ADAS) alla logica di controllo e avendo in questo modo una strategia di controllo più ECO-oriented.
Il veicolo, caso di studio di questa tesi, è un mild-hybrid 48V (IVECO Daily) caratterizzato da una configurazione P1
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