- 優化自動駕駛汽車的空氣動力學性能
- 來源：萊克西・科納 評 發表于 2025/1/9
中國武漢理工大學的研究人員在 AIP 出版社《流體物理學》雜志上發表的一項研究中，探究了提升自動駕駛汽車（AV）空氣動力學性能的方法。該研究聚焦于減少由外部安裝的傳感器（包括攝像頭和光探測與測距（LiDAR）儀器）所產生的阻力，這些傳感器對于自動駕駛汽車的運行至關重要。
為前傳感器、前側傳感器、車頂傳感器和后側傳感器設置了變形控制體，這些傳感器對空氣動力阻力系數有顯著影響。通過調整這些控制體上的控制點，可以改變傳感器的形狀。 圖片來源：王逸平
隨著信息技術和人工智能的不斷進步，自動駕駛汽車在物流配送和低速公共交通中的應用日益廣泛。
盡管研究主要集中在通過控制算法提高安全性方面，但對空氣動力學性能的關注較少，而這對于降低能耗和延長行駛里程至關重要。與空氣動力阻力相關的挑戰使得自動駕駛汽車難以達到與傳統車輛相當的加速性能。
外部安裝的傳感器顯著增加了空氣動力阻力，特別是在總空氣動力阻力中，干擾阻力的占比有所增加。考慮到這些因素 —— 傳感器之間的相互作用以及幾何尺寸對干擾阻力的影響 —— 在設計階段對傳感器進行全面優化至關重要。
王逸平，研究作者、武漢理工大學教授
為應對這些挑戰，研究人員結合了計算和實驗方法。他們開發了一個自動化計算平臺，將實驗設計與替代模型和優化算法相結合，以優化自動駕駛汽車傳感器的結構形狀。
對基準模型和優化模型都進行了模擬，以評估減阻效果和空氣動力學性能的提升。還進行了風洞實驗，以驗證模擬結果。
研究發現，經過設計優化后，整體空氣動力阻力降低了 3.44%。在非定常模擬中，優化后的模型展現出更好的空氣動力學性能，與基準模型相比，空氣動力阻力系數降低了 5.99%。
此外，優化后的設計改善了氣流，使車輛后部的壓力分布更理想，傳感器周圍的湍流也有所減少。
王逸平總結道：“展望未來，我們的研究結果可為設計空氣動力學效率更高的自動駕駛汽車提供參考，使其能夠行駛更長的距離。隨著自動駕駛汽車在客運以及配送和物流領域的應用不斷增加，這一點尤為重要。”
期刊參考文獻：
趙，J. 等人 （2024 年）。自動駕駛汽車空氣動力阻力特性及減阻的數值與實驗研究。《流體物理學》。doi.org/10.1063/5.0242941
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