Resultados Intermédios

Exemplos de resultados atingidos até ao momento

Principais Resultados

      Sumariamente, os resultados mais relevantes desta dissertação foram o desenvolvimento de um algoritmo de deteção de tipo de ciclo de condução e um algoritmo de estimativa de consumo de combustível que utiliza o primeiro no seu processo de estimativa. Estes algoritmos foram implementados num dispositivo móvel com sistema operativo Android, o que permitiu verificar se seria viável a sua aplicabilidade.
      Em síntese, o primeiro algoritmo recorre ao conhecimento da velocidade média, ao tempo parado e à energia de aceleração média, nos últimos 50 segundos, para estimar com base num sistema de lógica difusa que tipo de ciclo o veículo se encontra a percorrer, sendo que estes ciclos são classificados em: stop and go, urbano, semi urbano, via rápida com tráfego, via rápida sem tráfego, auto estrada sem tráfego e auto estrada com tráfego. A saída do algoritmo define-se como um sinal limitado entre 0 e 100. Esta é dividida em vários escalões, cada um deles referente a um tipo de ciclo.
      O segundo algoritmo, o de estimação de consumo de combustível, é baseado num modelo físico apresentado em [10] cujas entradas são a velocidade, a aceleração e a inclinação da estrada. Este possui um amplo leque de parâmetros que permitem distinguir tanto o ambiente envolvente, como as características do veículo. Assim, após se ter efetuado uma análise da sensibilidade do modelo em causa, verificando de que forma a variação das entradas afeta as saídas, e de se ter analisado a influência da variação do período de amostragem, da introdução de ruído e do método utilizado para obter a aceleração como derivada da velocidade, conclui-se, pela sua robustez, que pode ser tomado como base para o desenvolvimento do segundo algoritmo presente nesta dissertação. Não obstante, modificou-se o algoritmo omitindo-se a inclinação da estrada, considerando-se apenas uma das eficiências apresentadas, sendo que esta deveria variar de acordo com o tipo de ciclo. Esta terá um valor inicial fixo, calibrado de acordo com o modelo presente em [10] e já analisado. Seguidamente terá, ainda, outro termo que depende da saída do algoritmo de deteção de tipo de ciclo de condução e de uma constante associada a cada um destes tipos.
      Relativamente ao último resultado obtido, a implementação destes dois algoritmos no dispositivo com sistema operativo Android, no que se refere ao primeiro usaram-se a bibliotecas de lógica difusa apresentadas em [34, 35], que permitiram implementar o bloco de lógica difusa de forma simples e compacta. No que se refere ao segundo algoritmo, recorrendo às bibliotecas do Java e do Android, foi possível calcular, de forma simples, a estimativa de combustível. Sublinhe-se, ainda que, devido ao facto do algoritmo estar implementado num dispositivo móvel, se teve sempre em atenção o seu desempenho e, como tal, foram criados o máximo de processos paralelos durante a estimativa, de modo a que o cálculo fosse o mais rápido possível. Aliado a esta implementação, foi criado um sistema de aquisição, capaz de guardar todos os dados (velocidade, aceleração, posição global e data) para que, posteriormente, possam ser utilizados e analisados e, daí, poderem-se extrair conclusões em relação ao consumo.
      Do atrás exposto, poder-se-á inferir que os resultados finais correspondem de forma positiva com o inicialmente proposto, principalmente, quando comparados com o resultados provenientes da plataforma Advisor, que, durante esta dissertação, serviu como ponto de referência para o cálculo do consumo de combustível.

Ciclo total obtido no teste final

sim2
Ciclo do teste final, neste indetificam-se os consumos usando dois estimadores diferentes:
um baseado no modelo 2 e outro com base no algoritmo desenvolvido para esta dissertação.

Ciclo de condução obtido através de smartphone

sim2
Exemplo de um pequeno ciclo de condução recorrendo aos sensores do smartphone

Comparação de consumos para um ciclo de condução completo

sim
Exemplo de comparação entre os consumos do modelo 2 e os consumos do modelo do Advisor

Referências