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dc.contributor.advisorSiri, Silvia <1978>
dc.contributor.authorChiappori, Daniel <1996>
dc.date.accessioned2024-04-04T14:26:06Z
dc.date.available2024-04-04T14:26:06Z
dc.date.issued2024-03-27
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/8262
dc.description.abstractObiettivo di questa tesi è di individuare quali sono le variabili acquisibili necessarie alla valutazione dello stile di guida tramite l’interfaccia Can-bus presente sui mezzi e individuare un algoritmo che permetta di valutare lo stile di guida in tempo reale, realizzare un prototipo di algoritmo sfruttando le informazioni rese disponibili da Leonardo. Questa tesi è stata sviluppata nell’ambito di un tirocinio presso Leonardo S.p.A. che realizza soluzioni di Fleet Management per il trasporto pubblico locale in ambito urbano ed extra urbano. Nell’ambito di questo settore una delle necessità emergenti legate all’introduzione di mezzi elettrici, grazie all’impulso della comunità Europea che suggerisce di non utilizzare più motori a combustione per abbassare le emissioni nocive di CO2, è di disporre di un sistema eco-driving che permetta di verificare lo stile di guida degli autisti. Infatti, l’introduzione dei mezzi elettrici che dispongono di una ridotta autonomia rispetto ai mezzi tradizionali e in cui l’autonomia è molto legata allo stile di guida degli autisti visto che elevate accelerazioni, brusche frenate, ripartenze e situazioni che possono alterare in modo significativo il comportamento del veicolo richiede di informare l’autista del suo comportamento in tempo reale per consentirgli di ridurre i comportamenti non orientati al risparmio energetico.it_IT
dc.description.abstractThe objective of this thesis is to identify which variables can be acquired that are necessary for assessing the driving style via the Can-bus interface present on the vehicles and to identify an algorithm that allows the driving style to be assessed in real time, realising a prototype algorithm using the information made available by Leonardo. This thesis was developed as part of an internship at Leonardo S.p.A., which develops Fleet Management solutions for local public transport in urban and extra-urban areas. Within this sector, one of the emerging needs linked to the introduction of electric vehicles, thanks to the impulse of the European community which suggests that combustion engines should no longer be used to lower harmful CO2 emissions, is to have an eco-driving system that allows drivers' driving styles to be checked. In fact, the introduction of electric vehicles, which have a reduced autonomy compared to traditional vehicles and where autonomy is very much linked to the drivers' driving style given that high accelerations, sudden braking, restarting and situations that can significantly alter the vehicle's behaviour, requires informing the driver of his or her behaviour in real time to enable him or her to reduce non-energy-saving behaviour.en_UK
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.titleDefinizione di una soluzione Eco-driving per sistemi di trasporto pubblicoit_IT
dc.title.alternativeDefinition of an Eco-driving solution for public transport systemsen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.subject.miurING-INF/04 - AUTOMATICA
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2022/2023
dc.description.corsolaurea8734 - INGEGNERIA GESTIONALE
dc.description.area9 - INGEGNERIA
dc.description.department100025 - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA MECCANICA, ENERGETICA, GESTIONALE E DEI TRASPORTI


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