Комплексный метод моделирования параметров качества автономного транспортного средства

Современные автономные транспортные системы, интегрирующие IoT и ИИ, требуют комплексной оценки качества для обеспечения надежности и эффективности. Основу оценки составляют три типа данных: объективные, косвенные и расчетные. Эти данные проходят многоэтапную обработку: нормализацию, фильтрацию шумов, выделение ключевых параметров и интеграцию в единую хронологическую модель. Ключевыми подходами к оценке надежности являются прогнозирование безотказности и расчет остаточного ресурса. Модель, основанная на нормальном распределении отказов, эффективна в стабильных условиях, но ограничена при динамических нагрузках. Альтернативная модель связывает ресурс с коэффициентами сложности эксплуатации, определяемыми экспертными методами, что обеспечивает гибкость в условиях неполноты данных. Интеграция данных, современных алгоритмов и гибких моделей позволяет повысить надежность автономного транспорта, сократив затраты на обслуживание. Дальнейшее развитие требует международной стандартизации и внедрения инновационных решений для работы в динамических условиях.