如果您居住在美国 大约十几个城市 之一，这些城市已有 自动驾驶汽车 在运行，您很可能通过它们醒目、旋转的顶部来认出它们。这些高科技的“拨浪鼓”装满了传感器——通常是激光雷达、雷达和摄像头的组合——它们 充当自动驾驶汽车的眼睛和耳朵，用于绘制周围世界的地图。但这些传感器堆叠通常很笨重，这会阻碍汽车切开周围空气的能力。这种阻碍会迫使汽车使用更多能量来加速，并最终限制汽车的总续航里程。在当前的自动驾驶汽车中，空气动力学方面的考虑可能会让位于最佳传感器功能。
然而，中国武汉理工大学的研究人员认为，他们可能找到了一个两全其美的解决方案。该团队利用优化人工智能算法，改变了自动驾驶汽车传感器的结构形状，以提高车辆的整体空气动力学性能。在模拟中，他们将优化后的传感器设计与标准配置的自动驾驶汽车进行了比较，结果显示优化后的版本总空气动力学阻力降低了 3.44%。在长距离驾驶时，这种看似微小的差异会随着时间的推移累积起来。研究人员进行了真实的风洞测试，以验证他们的模拟结果，并于今日在《流体物理学》杂志上公布了他们的发现。
阻力：速度的天敌
汽车制造商花费了近一个世纪的时间来调整设计以对抗空气动力学阻力——本质上，就是车辆前进需要克服的相反力。随着时间的推移，汽车变得越来越圆润，并增加了弹出式前大灯、后扰流板和主动式格栅百叶窗等新功能，以帮助车辆更有效地分散周围的空气。工程师可以通过在受控风洞中进行测试来确定汽车的空气动力学性能。那些“阻力系数”数值较低的汽车被认为更具空气动力学性能。
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笨重的自动驾驶汽车传感器可能会让事情变得复杂。美国领先的 Robotaxi 公司 Waymo 表示，其一辆 Robotaxi 上 共有 29 个摄像头，分布在车身四周。激光雷达传感器更庞大、更方正，它们向车辆四周发送数百万束激光脉冲，以创建 3D 地图。在他们的分析中，武汉理工大学的研究人员研究了空气如何在配备了发动机盖激光雷达传感器的自动驾驶汽车周围流动，发现突出的部分严重“延迟了气流分离”。车辆尾部也发生了更多的气流分离，保险杠两侧的多个传感器形成了一对空气涡流。换句话说，所有传感器基本上协同作用，阻碍了气流，并最终使车辆的空气动力学性能下降。目前尚不清楚研究使用了哪种型号的自动驾驶汽车，但一个 3D 图显示了一款看起来很现代的跨界车，类似于特斯拉 Model Y 或 Waymo 使用的捷豹 I-PACE。
研究人员将这些发现输入优化算法，寻找可以微妙改变传感器形状以降低阻力的方法。他们最终选择降低前侧传感器的安装高度，他们表示这导致了正压区域的减小和阻力的降低。车顶传感器的前缘也被降低了，这产生了一种“放气效果”，减弱了迎面气流的直接冲击。新的优化模型和基线模型的阻力系数在气流到达车辆顶部之前基本相似。研究人员表示，这一发现“强烈表明”，对车顶传感器形状的细微改变可能是降低自动驾驶汽车阻力的最大关键。
空气动力学传感器有助于降低自动驾驶汽车的能源需求
研究作者 Yiping Wang 表示：“外置传感器显著增加了空气动力学阻力，特别是增加了干扰阻力在总空气动力学阻力中的比例。”
目前的自动驾驶汽车公司已意识到其传感器带来的空气动力学挑战。Waymo 表示，它会战略性地将传感器放置在车辆周围，以 最大化其视野（FOV）。优先考虑 FOV 对安全很重要，但这可能与整体车辆性能和速度相悖。自动驾驶汽车制造商已尝试通过对传感器安装结构进行细微的改动来纠正这一点。就 Waymo 而言，该公司表示已重新设计了放置在半挂车挡风玻璃顶部的一款横梁传感器，以降低阻力。
Waymo 在一篇博文中写道：“虽然这看起来是一项微小的调整，但它可以在车辆的整个生命周期内显著节省燃油效率。”
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这些工程改进目前可能效果有限。Waymo 和亚马逊支持的 Zoox 的 Robotaxi 正在变得越来越普遍，但它们 仍然主要局限于速度较慢、非高速公路区域。空气动力学工程传感器的更直接好处可能会来自长途自动驾驶卡车。即使是长途卡车运输中轻微的阻力降低，也可能带来更快的交付时间和更少的总体能源消耗。反过来，这可能会降低自动驾驶汽车公司和它们最终服务的客户的成本。随着时间的推移，更少的能量消耗也可能有助于挤压出一些 高资源消耗的电动汽车电池 的更多使用。作为这一新兴领域的主要参与者之一的 Aurora 计划今年晚些时候 在德克萨斯州道路上测试其自动驾驶卡车，无需人类安全驾驶员。
Wang 补充道：“展望未来，我们的研究结果可以为设计更具空气动力学效率的自动驾驶汽车提供依据，使它们能够行驶更长的距离。”
