• algoritmi genetici
• controllo predittivo
• dinamica veicolo
• formula 1
• frenata
• intelligenza artificiale
• modello pilota
• ottimizzazione

Il presente lavoro costituisce un primo passo verso la definizione di un accurato
modello pilota, per vetture di Formula 1, che riesca a frenare ed eseguire
la curva in maniera competitiva.

In primo luogo si approfondisce lo studio dell’evento frenata. Definito un
modello di frenata, si sviluppa una procedura automatica per identificare,
dai segnali telemetrici, i parametri del modello. A tal fine si utilizzano mini
algoritmi scritti ad hoc nonché gli algoritmi genetici. Applicando detta
procedura su varie telemetrie, si ottiene un ampio database, sul quale, grazie
a strumenti statistici, scatter plots e Self Organizing Maps, si valutano la
variabilità del pilota e le correlazioni tra la frenata e le altre variabili del veicolo.
Infine, si cerca un accurato modello per riprodurre la massima pressione
frenante, pervenendo a due soluzioni, di cui una in fuzzy logic.

Si implementa un modello veicolo di complessità sufficiente, che conta 7
gradi di libertà ed include il power train. Le equazioni dei pneumatici sono
organiche e riproducono l’utilizzo in combinato del pneumatico. Il modello
pilota si pone l’obiettivo di eseguire una manovra completa di frenata in curva
nel minor tempo possibile, senza uscire di pista. Per l’angolo volante si
sviluppa un controllore predittivo che insegue una traiettoria di riferimento,
mediante una componente in anello aperto ed un’altra in retroazione. Grazie
ai frutti dell’analisi dei dati, il modello frenata si semplifica e i parametri
restanti si ricavano utilizzando gli algoritmi genetici ad ottimizzare il tempo
di percorrenza. In genere, la frenata che ne risulta è leggermente più
prestazionale di quella eseguita dal pilota.