Gracias a los rápidos avances en la tecnología de la información y la inteligencia artificial, los vehículos autónomos (AV) están en aumento. De hecho, la tecnología AV está ahora lo suficientemente avanzada como para que los vehículos se utilicen para entregas logísticas y transporte público de baja velocidad.
Aunque la mayoría de los estudios se han centrado en algoritmos de control para mejorar la seguridad, se ha prestado menos atención a mejorar el rendimiento aerodinámico, fundamental para reducir el consumo de energía y aumentar la autonomía. Como resultado, los problemas de resistencia aerodinámica impiden que los vehículos autónomos sigan el ritmo de aceleración de los vehículos normales.
En Física de fluidosDe AIP Publishing, investigadores de la Universidad Tecnológica de Wuhan en Wuhan, China, se centraron en aumentar el rendimiento aerodinámico de los vehículos autónomos reduciendo la resistencia inducida por sensores montados externamente, como cámaras y dispositivos de detección y alcance de luz (LiDAR), que son esenciales para los vehículos autónomos. Funcionalidad
“Los sensores montados externamente aumentan significativamente la resistencia aerodinámica, especialmente al aumentar la relación entre la resistencia de interferencia y la resistencia aerodinámica total”, dijo el autor Yiping Wang. “Teniendo en cuenta estos factores (la interacción entre los sensores y el efecto de las dimensiones geométricas sobre la resistencia de interferencia), es esencial realizar una optimización integral de los sensores durante la fase de diseño”.
Los investigadores utilizaron una combinación de métodos computacionales y experimentales. Después de establecer una plataforma computacional automatizada, combinaron el diseño experimental con un modelo alternativo y un algoritmo de optimización para mejorar las formas estructurales de los sensores AV. Finalmente, realizaron simulaciones tanto del modelo básico como del optimizado, analizaron el efecto de la reducción de la resistencia y probaron la mejora del rendimiento aerodinámico del modelo optimizado. Utilizaron una prueba de túnel de viento para verificar la confiabilidad de sus hallazgos.
Después de optimizar el diseño, los investigadores encontraron una reducción del 3,44% en la resistencia aerodinámica total de un AV. En comparación con el modelo de referencia, el modelo optimizado redujo el coeficiente de resistencia aerodinámica en un 5,99 % en la simulación y mejoró significativamente el rendimiento aerodinámico en la simulación inestable.
El equipo también observó mejoras en el flujo de aire, con menos turbulencias alrededor de los sensores y una mejor distribución de la presión detrás del vehículo.
“De cara al futuro, nuestros hallazgos podrían contribuir al diseño de vehículos autónomos aerodinámicamente más eficientes, permitiéndoles viajar distancias más largas”, dijo Wang. “Esto es especialmente importante a medida que aumenta la adopción de vehículos autónomos, no sólo en el transporte de pasajeros, sino también en aplicaciones de entrega y logística”.