Безопасность перемещения в интенсивных и плотных транспортных потоках (ТП) по дорогам общего пользования автомобильных колесных транспортных средств (КТС) все в большей степени связывается с их оснащением электронными системами поддержки водителей. Наиболее ярко их эффективность проявляется в управления системами крупноразмерных КТС, в особенности с мощным приводом. Актуальные возможные решения этой проблемы китайскими специалистами по безопасности дорожного движения рассматриваются [1] в плане интеллектуального управления полноприводным КТС при переменной динамике движения. Глобальное решение этой проблемы согласованного управления силовым агрегатом, тормозной и рулевой системами КТС состоит в улучшении стабилизации за счет автоматического регулирования режимов работы с предотвращением опрокидывания, рысканий, сносов и заносов за счет отслеживания фактических продольных и поперечных скоростей и ускорений с недопущением критических значений.
В этой инновационной стратегии управления используется модель прогнозирования поведения автомобиля методом пространственного преобразования поэтапного изменения величины динамических характеристик КТС в привязке к контакту шин с дорожным покрытием в различных скоростных режимах. Для управления нелинейными связями между разнонаправленными перемещениями КТС и вычисления последовательных оптимальных параметров его движения без нежелательных последствий разработан инновационный алгоритм нелинейного моделирования прогнозного контроля динамики. А сама система управления КТС построена по иерархическому принципу с разделением контроллеров режимов движения на первичный с их предварительным выбором и адаптационный в скользящем режиме реального времени.
Как показали имитации в автономных режимах движения беспилотника, эта иерархическая методология приносит почти 1700-процентное улучшение вычислительной эффективности без потери производительности управления. Результаты испытаний с двойным переходом из режима разгона в режим торможения и обратно на криволинейной траектории движения на основе аппаратной системы моделирования в циклах показали, что с использованием оптимального интеллектуального контроллера среднеквадратичные значения боковых сносов и заносов и ошибки ориентации могут быть уменьшены на 41 и 30% соответственно по сравнению с таковыми с помощью модели программного обеспечения драйвера ускорений без предварительного просмотра методом отслеживания. Кроме того, средняя безопасная скорость полноприводного КТС на крутых виражах увеличивается на 0,26 км/ч, максимальный угол бокового скольжения при этом подавляется до 1,9 раза и улучшаются возможности удержания полосы, предотвращаются опрокидывания и столкновения при автономном режиме беспилотного управления.