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Hyundai sta sviluppando sistemi di controllo basati sull’intelligenza artificiale per aiutare i futuri veicoli a gestire rimorchi pesanti e percorsi fuoristrada. Il programma emerge da una ricerca di personale del centro tecnico americano HATCI, che lavora sui modelli Hyundai, Kia e Genesis destinati al Nord America.
L’obiettivo è usare il machine learning per stimare il peso dei rimorchi, prevedere guasti dei componenti sottoposti a sollecitazioni e adattare il comportamento della vettura alle condizioni reali di utilizzo, sia nel traino sia in fuoristrada.
Stima del peso del rimorchio e del carico
La valutazione del carico trasportato rappresenta uno degli impieghi principali dell’IA. Hyundai cerca soluzioni capaci di ricavare la massa del rimorchio attraverso il machine learning, affiancando o sostituendo parte dei sensori fisici dedicati.
Conoscere meglio la massa da gestire permetterebbe di adattare il comportamento della vettura alle condizioni effettive di utilizzo. Nel traino, le informazioni potrebbero essere sfruttate per intervenire sulla risposta del motore, sulla frenata e sui controlli di stabilità, soprattutto quando il peso trasportato aumenta.
La stima del peso tramite machine learning riduce la dipendenza da sensori fisici, contenendo anche il costo dell’hardware installato.
Manutenzione predittiva per componenti critici
Fra le attività assegnate al nuovo ingegnere figura la previsione dei guasti dei componenti sottoposti alle maggiori sollecitazioni durante il traino o la guida su terreni impegnativi. Gli algoritmi dovranno riconoscere condizioni che precedono un cedimento, con l’intento di ridurre i fermi del veicolo e i costi di manutenzione.
Questo approccio si allinea alla tendenza di settore verso la manutenzione predittiva, in cui l’IA analizza i dati di utilizzo per anticipare i problemi prima che diventino guasti. Per le flotte e per chi usa il veicolo per traino frequente, la riduzione dei tempi di fermo rappresenta un vantaggio economico concreto.
Stima dell’aderenza in fuoristrada
In fuoristrada, la ricerca riguarda la capacità di stimare l’aderenza disponibile fra pneumatici e terreno. Una variazione del grip su ghiaia, fango o superfici scivolose potrebbe così entrare nelle decisioni dei sistemi che regolano il movimento del veicolo, aiutandoli ad adeguare la risposta alle condizioni incontrate.
L’adattamento al terreno e la gestione dell’energia fra le possibili applicazioni includono funzioni che si adattino allo stile individuale del conducente, sviluppando un comportamento personalizzato nei diversi ambienti di guida. Questo significa che il sistema può imparare come il conducente gestisce il veicolo e calibrare le risposte di conseguenza.
La stima del grip in tempo reale permette ai sistemi di controllo di adattare la risposta del veicolo alle condizioni del terreno, migliorando sicurezza e controllo.
Sviluppo e integrazione sulle centraline di bordo
Il lavoro sarà svolto a Superior Township, nel Michigan, all’interno della squadra responsabile delle tecnologie di controllo del veicolo. Alla ricerca sugli algoritmi seguirà il loro adattamento alle centraline di bordo, sulle quali dovranno funzionare in tempo reale rispettando i vincoli di sicurezza automobilistici.
Il percorso descritto comprende simulazioni, realizzazione di prototipi e integrazione sulle vetture utilizzate per le prove. L’ingegnere parteciperà anche alle sessioni di calibrazione e verifica presso impianti di collaudo e strutture per il fuoristrada nordamericane, contribuendo a valutare il funzionamento delle soluzioni nelle condizioni per cui sono state progettate.
In sintesi
Hyundai sta sviluppando sistemi di controllo basati sull’IA per gestire rimorchi pesanti e percorsi fuoristrada, con applicazioni su Hyundai, Kia e Genesis destinati al Nord America. Le funzioni previste includono stima del peso del rimorchio, manutenzione predittiva, adattamento al terreno e gestione dell’energia.
L’IA non serve solo a guidare in autonomia: serve anche a capire il carico, prevedere i guasti e adattare il comportamento del veicolo alle condizioni reali del terreno.
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