Battery-Aware Finsler Geometry for Energy-Optimal Routing of Electric Vehicles

प्रत्येक इलेक्ट्रिक वाहन चालक रेंज इंडिकेटर (दूरी सूचक) की उस शांत घबराहट को जानता है। एक ऐसी कार के विपरीत जिसका गैस टैंक बस खाली हो जाता है, एक इलेक्ट्रिक कार की बैटरी एक जटिल प्रणाली है जहाँ यात्रा के लिए आवश्यक ऊर्जा सड़क के आधार पर लगातार बदलती रहती है। एक खड़ी ढलान शक्ति के उछाल की मांग करती है, जबकि एक हल्की ढलान बैटरी में ऊर्जा वापस कर सकती है। यहाँ तक कि चालक के त्वरण (एक्सेलेरेशन) और धीमे होने का तरीका भी मायने रखता है; एक सुचारू, स्थिर गति रुक-रुक कर चलने वाली लय की तुलना में कहीं अधिक कुशल होती है। वर्षों से, नेविगेशन सिस्टम ने दो बिंदुओं के बीच सबसे छोटा रास्ता खोजकर, मानचित्र पर केवल दूरी को मापकर इसे हल करने की कोशिश की है। लेकिन एक इलेक्ट्रिक वाहन के लिए, सबसे छोटा रास्ता अक्सर बैटरी जीवन के मामले में सबसे महंगा होता है, क्योंकि यह कार को एक खड़ी, घुमावदार चढ़ाई या बिजली की आपूर्ति को खत्म करने वाले तीखे मोड़ों के माध्यम से ऊपर जाने के लिए मजबूर कर सकता है।

यह वही समस्या है जिसे भारत के डॉ. राममनोहर लोहिया अवध विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने हल करने का संकल्प लिया है। उन्होंने रूट प्लानिंग का एक नया गणितीय तरीका विकसित किया है जो सड़क को केवल मानचित्र पर एक रेखा के रूप में नहीं, बल्कि एक ऐसे परिदृश्य के रूप में देखता है जिसमें यात्रा की प्रत्येक दिशा के लिए एक विशिष्ट ऊर्जा लागत होती है। उनका काम बताता है कि इलेक्ट्रिक कार के लिए सबसे अच्छा मार्ग वह नहीं है जिसमें कम मील हों, बल्कि वह है जो यात्रा के भौतिकी का सम्मान करता है: सड़क का ढलान, गति बढ़ाने या धीमी करने की आवश्यकता, और बैटरी की वर्तमान स्थिति। सड़क को एक गतिशील वातावरण के रूप में मानकर, जहाँ ऊपर जाना नीचे जाने की तुलना में अधिक महंगा है, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो यात्रा को अत्यधिक लंबा बनाए बिना महत्वपूर्ण ऊर्जा बचा सकती है।

शोधकर्ताओं ने इलेक्ट्रिक वाहनों के बारे में एक मौलिक सत्य को स्वीकार करते हुए शुरुआत की: ऊर्जा की खपत दिशात्मक होती है। यदि आप एक पहाड़ी पर कार चलाते हैं, तो आप गुरुत्वाकर्षण से लड़ने के लिए बहुत अधिक बैटरी पावर का उपयोग करते हैं। यदि आप उसी पहाड़ी पर उसी कार को नीचे चलाते हैं, तो गुरुत्वाकर्षण आपकी मदद करता है, और कार 'रीजेनरेटिव ब्रेकिंग' नामक एक प्रक्रिया के माध्यम से कुछ ऊर्जा को रिकवर भी कर सकती है, जहाँ मोटर एक जनरेटर के रूप में कार्य करती है और बैटरी को रिचार्ज करती है। पारंपरिक नेविगेशन उपकरण अक्सर एक सड़क खंड को एक निश्चित लागत के रूप में देखते हैं, चाहे आप किसी भी दिशा में चल रहे हों। यह ऐसा ही है जैसे कहना कि न्यूयॉर्क से लंदन की उड़ान में उतना ही ईंधन लगता है जितना लंदन से न्यूयॉर्क की उड़ान में, जो इस तथ्य को अनदेखा करता है कि शक्तिशाली जेट स्ट्रीम एक विमान को धकेल सकती है और दूसरे को रोक सकती है। वास्तविक दुनिया में, आपकी यात्रा की दिशा ऊर्जा के बिल को बदल देती है।

इस वास्तविकता को पकड़ने के लिए, टीम ने एक नए प्रकार का मानचित्र बनाया। सड़क के लागत को दर्शाने के लिए साधारण संख्याओं का उपयोग करने के बजाय, उन्होंने एक ऐसा गणितीय ढांचा उपयोग किया जो यह अनुमति देता है कि लागत वाहन की दिशा के आधार पर बदल जाए। उन्होंने सड़क नेटवर्क की कल्पना एक चिकनी, निरंतर सतह के रूप में की जहाँ प्रत्येक बिंदु पर एक विशिष्ट ऊर्जा मूल्य टैग होता है जो इस पर निर्भर करता है कि आप ऊपर, नीचे या तिरछे जा रहे हैं। उन्होंने इस मूल्य टैग में तीन मुख्य कारकों को शामिल किया। सबसे पहले, उन्होंने कार को चलाने के लिए आवश्यक कच्ची ऊर्जा की गणना की, जिसमें वायु प्रतिरोध और वाहन के वजन को ध्यान में रखा गया। दूसरा, उन्होंने त्वरण (एक्सेलेरेशन) के लिए एक लागत जोड़ी, यह पहचानते हुए कि गति बढ़ाने के लिए शक्ति के झोंके की आवश्यकता होती है, जबकि धीमा होना मुफ्त या यहाँ तक कि लाभदायक भी हो सकता है यदि कार ऊर्जा को रिकवर कर लेती है। तीसरा, उन्होंने सड़क के ढलान को कारक बनाया, जिसमें ऊपर की चढ़ाई के लिए दंड लगाया गया और नीचे की ढलान के लिए पुरस्कार दिया गया।

शोधकर्ताओं ने एक दस किलोमीटर बाई दस किलोमीटर के क्षेत्र के कंप्यूटर सिमुलेशन में अपनी नई प्रणाली का परीक्षण किया, जिसमें इमारतों जैसे अवरोध और एक वास्तविक, ऊबड़-खाबड़ भूभाग शामिल था जो एक पहाड़ी शहर की नकल करता है। उन्होंने एक शुरुआती बिंदु से गंतव्य तक मार्ग खोजने के तीन अलग-अलग तरीकों की तुलना की। पहला तरीका मानक दृष्टिकोण था: सबसे छोटी दूरी खोजें। दूसरा तरीका था वह पथ खोजना जिसमें सबसे कम बैटरी ऊर्जा खर्च हुई, चाहे यात्रा कितनी भी लंबी क्यों न हो। तीसरा तरीका उनका नया सिस्टम था, जो दूरी, ऊर्जा और यात्रा की दिशा तीनों को एक साथ संतुलित करता है।

परिणाम उत्साहजनक थे। सबसे छोटा मार्ग, जिसे एक मानक जीपीएस द्वारा चुना जाता, वास्तव में 11.31 किलोमीटर में सबसे छोटा था। हालांकि, यह सबसे महंगा भी था, जिसने 17.76 मेगाजूल ऊर्जा की खपत की। यह पथ कार को खड़ी पहाड़ियों पर चढ़ने और बार-बार त्वरित होने के लिए मजबूर करता है, जिससे बैटरी बहुत तेज़ी से खत्म होती है। ऊर्जा-केंद्रित मार्ग अधिक स्मार्ट था; इसने 14.01 किलोमीटर का लंबा रास्ता लिया लेकिन ऊर्जा की भारी बचत की, खपत को घटाकर केवल 6.80 मेगाजूल कर दिया। इसने खड़ी चढ़ाई से बचने के लिए थोड़ा लंबा लेकिन समतल रास्ता चुना।

नए सिस्टम ने लगभग ऊर्जा-केंद्रित मार्ग के समान लंबाई वाला मार्ग तैयार किया, जो 14.13 किलोमीटर था, और इसने लगभग समान मात्रा में ऊर्जा, 6.82 मेगाजूल का उपयोग किया। मुख्य अंतर यह था कि नए सिस्टम ने यह हासिल करते हुए दक्षता प्राप्त की कि सड़क की "प्रवृत्ति" के लिए त्वरण की आवश्यकता होती है। इसने एक ऐसा पथ खोजा जो न केवल ऊर्जा-कुशल था बल्कि अधिक सुचारू भी था, जो उन झटकेदार गति परिवर्तनों से बचता है जो शक्ति बर्बाद कर सकते हैं। सिमुलेशन में, नए मार्ग का अनुसरण करने वाली कार की बैटरी यात्रा के अंत में 96.84 प्रतिशत चार्ज के साथ समाप्त हुई, जबकि सबसे छोटे मार्ग वाली कार की 91.78 प्रतिशत थी। यह अंतिम बैटरी स्तर में छोटा सा अंतर वास्तविक चालक के लिए सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण मार्जिन का प्रतिनिधित्व करता है, जो कार को चार्जिंग स्टेशन तक पहुँचने से पहले बिजली खत्म होने की स्थिति से बचा सकता है।

शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि उनका काम एक सिमुलेशन है, एक नियंत्रित प्रयोग जो यह सिद्ध करता है कि उनका गणितीय विचार काम करता है। उन्होंने इसका परीक्षण वास्तविक सड़क पर वास्तविक कार पर नहीं किया, लेकिन उनके द्वारा उपयोग किए गए भौतिक विज्ञान वास्तविक वाहन गतिशीलता पर आधारित हैं, जिसमें एक विशिष्ट यात्री इलेक्ट्रिक कार का वजन, हवा का प्रतिरोध और मोटर की दक्षता शामिल है। उन्होंने दिखाया कि सड़क को एक ऐसी जगह मानकर जहाँ दिशा मायने रखती है, वे एक ऐसा पथ खोज सकते हैं जो एक स्मार्ट समझौता है। यह न केवल अधिकतम ऊर्जा बचाने के बारे में है, जिसका अर्थ बहुत लंबा, घुमावदार चक्कर लगाना हो सकता है, और न ही यह सबसे छोटा रास्ता लेने के बारे में है, जो बैटरी जला सकता है। यह उस 'स्वीट स्पॉट' को खोजने के बारे में है जहाँ यात्रा कुशल, सुचारू और बैटरी के लिए सुरक्षित हो।

इस दृष्टिकोण के निहितार्थ केवल व्यक्तिगत कारों तक ही सीमित नहीं हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि इसी तर्क को इलेक्ट्रिक बसों पर भी लागू किया जा सकता है, जो भारी होती हैं और बार-बार रुकती हैं, जिससे वे पहाड़ियों और त्वरण के प्रति और भी अधिक संवेदनशील हो जाती हैं। यह स्वायत्त (ऑटोनॉमस) वाहनों की भी मदद कर सकता है, जिन्हें अपनी वर्तमान बैटरी स्तर के आधार पर कौन सा मार्ग लेना है, इसके बारे में सेकंड के सौवें हिस्से में निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। यदि एक स्वयं-चालित कार को पता चलता है कि उसकी बैटरी कम है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से रूट को बदलकर समतल, सुचारू सड़कों को प्राथमिकता दे सकता है, भले ही इसके लिए कुछ अतिरिक्त किलोमीटर गाड़ी चलानी पड़े।

अध्ययन इस निष्कर्ष पर पहुँचता है कि इलेक्ट्रिक वाहन नेविगेशन का भविष्य यात्रा की दिशा को समझने में निहित है। एक सड़क केवल एक रेखा नहीं है; यह एक ऐसा परिदृश्य है जिसमें हर दिशा के लिए एक विशिष्ट ऊर्जा लागत होती है। इस दिशात्मकता का सम्मान करने वाले गणितीय मॉडल का उपयोग करके, हम इलेक्ट्रिक वाहनों को ऐसे मार्गों पर निर्देशित कर सकते हैं जो न केवल सबसे छोटे हैं, बल्कि सबसे समझदारी भरे भी हैं। शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि थोड़ा अधिक दूरी तय करने से बहुत सारी ऊर्जा बचाई जा सकती है, और सबसे अच्छा मार्ग वह है जो सड़क के विरुद्ध नहीं, बल्कि उसके साथ मिलकर चलता है। जैसे-जैसे इलेक्ट्रिक वाहन अधिक सामान्य होते जा रहे हैं, इस तरह के स्मार्ट रूटिंग सिस्टम यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक होंगे कि वे बिना बिजली खत्म होने की चिंता के, अधिक दूर, अधिक तेज़ और बेहतर तरीके से जा सकें।