Modelo de Bajo Costo para la Estimación de Emisiones Contaminantes Basado en Gps y Aprendizaje Automático

El presente trabajo presenta un método novedoso para la estimación de los contaminantes emitidos por vehículos propulsados con motores de combustión interna en conducciones reales de conducción, sin la necesidad de campañas extensas de medición ni el uso de instrumentación en el vehículo por períodos prolongados de tiempo; para lo cual se basa en las señales de posicionamiento y velocidad generadas por el GPS (Global Positioning System) y la aplicación de aprendizaje automático. Para la obtención de los datos de entrenamiento y validación del modelo se realizan dos pruebas en ruta mediante las directivas de Euro 6 para la estimación de contaminantes mediante RDE (Real Driving Emissions), en las que se utiliza un sistema de medición de emisiones portátil, y un registrador que almacena los datos provenientes de OBD (On Board Diagnostics) y del GPS. A partir de los datos obtenidos en la primera ruta se determinan las prestaciones del vehículo y mediante aprendizaje automático se genera el modelo que estima las emisiones contaminantes, el cual es validado con los datos de la segunda ruta. Al comparar los resultados genera-dos por el modelo frente a los medidos en el RDE se obtienen errores relativos (%) de 0.0976, -0.2187, 0.2249 y -0.1379 en los factores de emisión de CO2, CO, HC y NOx respectivamente. Finalmente se alimenta al modelo con datos obtenidos en 1218 km de conducción aleatoria, obteniendo similares resultados a modelos basados en OBD y más próximos a las condiciones reales de circulación que generan modelos como el IVE (International Vehicle Emissions). La obtención de datos mediante el OBD y GPS presentes en los vehículos actuales es económica y la aplicación de modelos de aprendizaje automático para la estimación de emisiones contaminan-tes es una opción que abre un campo de trabajo sin la necesidad de contar con equipos a bordo de adquisición más costosos para la realización de campañas experimentales en muestras limitadas de vehículos por los costes asociados.