공기역학적 항력계수에 영향을 미치는 전면 센서, 전면 센서, 루프 센서, 후면 센서에 대한 변형 제어량이 설정됩니다. 제어점을 조정하여 센서 모양을 수정할 수 있습니다. 크레딧: Wang Yiping
정보기술과 인공지능의 급속한 발전에 힘입어 자율주행차 기술이 도약하고 있습니다. 실제로 AV는 이제 물류 배송 및 저속 대중 교통에 사용될 만큼 충분히 발전했습니다.
대부분의 연구는 자율주행차의 안전성을 높이기 위한 제어 알고리즘에 중점을 두었지만, 에너지 소비를 낮추고 주행거리를 연장하는 데 필수적인 공기역학적 성능을 향상시키는 데는 관심이 적었습니다. 그 결과, 공기역학적 항력 문제로 인해 자율주행차가 일반 차량 가속 속도를 따라잡지 못하게 되었습니다.
~ 안에 유체물리학AIP Publishing의 중국 우한 기술 대학의 연구원들은 공기 역학적 성능을 향상시키는 데 중점을 두었습니다. AV. 그들의 목표는 외부 장착으로 인한 항력을 줄이는 것이었습니다. 센서 AV 기능에 필요한 카메라 및 LiDAR 장비와 같은 제품입니다.
저자 Yiping Wang은 “외부에 장착된 센서는 특히 전체 공기 역학적 항력 내에서 간섭 항력의 비율을 증가시켜 공기 역학적 항력을 크게 증가시킵니다.”라고 말했습니다. “센서 간의 상호 작용과 간섭 항력에 대한 기하학적 치수의 영향 등 이러한 요소를 고려할 때 설계 단계에서 센서의 포괄적인 최적화를 수행하는 것이 필수적입니다.”
과학자들은 항력 감소를 위한 모양을 계산합니다.
연구진은 계산 방법과 실험 방법을 조합하여 사용했습니다. 자동화된 계산 플랫폼을 구축한 후, 실험 설계를 대체 모델 및 최적화 알고리즘과 결합하여 자율주행차 센서의 구조적 형상을 개선했습니다.
마지막으로, 그들은 기본 모델과 최적화된 모델 모두에 대한 시뮬레이션을 수행하여 항력 감소 효과를 분석하고 최적화된 모델의 공기역학적 성능 개선을 조사했습니다. 그들은 풍동을 사용하여 연구 결과의 신뢰성을 검증했습니다.
자율주행차 설계 최적화 가능
연구진은 설계를 최적화한 후 자율주행차의 총 공기역학적 항력이 3.44% 감소한 것을 발견했습니다. 기본 모델과 비교하여 최적화된 모델은 시뮬레이션에서 공기역학적 항력 계수를 5.99% 감소시켰으며 비정상 시뮬레이션에서 공기역학적 성능을 크게 향상시켰습니다.
또한 팀은 센서 주변의 난류가 줄어들고 차량 후면의 압력 분포가 개선되어 공기 흐름이 개선되는 것을 관찰했습니다.
Wang은 “앞으로 우리의 연구 결과는 보다 공기역학적으로 효율적인 자율주행차의 설계에 영향을 미쳐 더 먼 거리를 이동할 수 있게 될 것입니다.”라고 말했습니다. “이것은 승객 운송뿐만 아니라 배송 및 물류 분야에서도 자율주행차의 채택이 증가함에 따라 특히 중요합니다.”
그만큼 기사“자율 차량의 공기 역학적 항력 특성 및 감소에 대한 수치 및 실험적 조사”는 Jian Zhao, Chuqi Su, Xun Liu, Junyan Wang, Dongxu Tang 및 Yiping Wang이 저술했습니다.
편집자 주: 중국에서 AV를 테스트하는 회사는 다음과 같습니다. 오토X, 바이두, 하오모.AI, 개시, 이베코, 을 더한, 모멘타, 포니.ai, 활용, 웨이모그리고 위라이드. 지난주 베이징 정부 통과된 규칙 자율 버스와 로봇택시의 도로 시험을 허용합니다.
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게시물 자율주행차 센서는 방해가 될 필요가 없습니다. 연구원을 찾아보세요 처음 등장한 로봇 보고서.
