В Московском Политехе научат автомобиль подстраивать давление в шинах под тип грунта

Аспирант транспортного факультета Московского Политеха Андрей Назаров разрабатывает систему автоматического регулирования давления в шинах для автомобилей многоцелевого назначения. Проект должен повысить проходимость военной и специальной техники за счет того, что машина сама будет определять тип грунта и подбирать оптимальное давление для каждого колеса. Об этом CNews сообщили представители Московского Политеха.

Сейчас многоосные грузовики и военная техника оснащаются системами централизованной подкачки шин. Водитель может изменить давление во всех колесах одновременно, не выходя из кабины. Но эти системы работают по принципу фиксированных настроек: есть несколько предустановленных значений для самых типичных поверхностей — асфальт, грунт, песок, снег. Водитель переключает режим вручную, ориентируясь на дорожные условия.

«Разнообразие опорных поверхностей намного обширнее, чем предусмотрено в стандартных системах. Кроме того, оптимальное давление зависит не только от типа грунта, но и от нагрузки на конкретное колесо, количества осей, даже от того, первым или вторым проходом едет машина по колее. Все это обычно не учитывается», — сказал Андрей Назаров.

В проекте разрабатывается цифровой двойник системы автомобиль-опорная поверхность учитывающий множество факторов. С помощью цифрового двойника определяется сцепление ведущих колес с опорной поверхностью и силы сопротивления их качению в зависимости от типа поверхности, нагрузки на каждое колесо и текущего давления в шине. На основе этих данных система подбирает такое давление, которое обеспечит лучшую проходимость, экономичность или среднюю скорость — в зависимости от задачи.

Разработка включает несколько этапов. Сначала создается универсальная математическая модель на базе MatLab Simulink для машин с разным количеством осей. Модель тестируется в виртуальной среде и сравнивается с данными испытаний — это нужно, чтобы подтвердить ее работоспособность и адекватность.

Затем планируется оснастить реальный автомобиль необходимыми датчиками. В качестве тестовой машины выбран «Камаз-5350» — трехосный грузовик, который широко используется в армии и промышленности. На него установят датчики нагрузки на оси и крутящего момента, чтобы система получала актуальные данные о распределении веса и условиях движения.

Один из важных моментов проекта — внедрение искусственного интеллекта для распознавания типа дороги. Видеокамера на автомобиле будет снимать поверхность впереди машины, а нейросеть — определять, что это за грунт: асфальт, песок, глина, болото, снег или что-то еще. Для этого нужно обучить ИИ на большой базе данных изображений различных поверхностей.

«Камера видит дорогу впереди, нейросеть распознает тип грунта, на основе цифрового двойника рассчитывается оптимальное давление для каждой оси с учетом нагрузки, и система автоматически регулирует давление в шинах. Водитель не участвует в этом процессе — все происходит автоматически», — сказал разработчик.

Это важно не только для проходимости. Правильное давление в шинах влияет на расход топлива, износ резины и скорость движения. На твердой поверхности выгоднее высокое давление — меньше сопротивление качению, экономится топливо. На мягком грунте нужно низкое давление — увеличивается пятно контакта, колесо меньше проваливается. Если машина едет с постоянным давлением, она либо теряет проходимость на мягких грунтах, либо перерасходует топливо на твердых.

Кроме того, важно учитывать распределение нагрузки. Груженый автомобиль требует других настроек, чем порожний. Передние и задние оси несут разную нагрузку, особенно на многоосных машинах. Существующие системы регулируют давление одинаково для всех колес, что не всегда оптимально.

Проект предполагает поквартальный план работы. Первый квартал — доработка математической модели и проверка в виртуальной среде. Второй — подготовка опытного автомобиля, установка датчиков и оборудования. Третий — внедрение искусственного интеллекта, создание базы данных поверхностей и первые автоматизированные испытания. Четвертый — полноценные испытания на реальной технике и оценка эффективности решений.

Система должна работать в трех режимах: максимальная проходимость, экономичность и средняя скорость. В зависимости от задачи алгоритм будет выбирать разные стратегии регулирования давления. Для преодоления сложного участка приоритет — проходимость, для движения по шоссе — экономия топлива, для смешанных маршрутов — баланс между скоростью и расходом.

Если испытания подтвердят эффективность технологии, ее можно будет внедрять на различных типах многоцелевых автомобилей — от армейских грузовиков до специальной техники для добывающей промышленности, лесного хозяйства, геологоразведки. Везде, где машины работают в условиях бездорожья и меняющихся грунтов.

Проект получил поддержку в рамках конкурса грантов имени академика В.Е. Фортова Московского Политеха, направленного на развитие молодежных научных разработок в приоритетных областях науки и технологий.