美国算法助自动驾驶车辆减少刹车 可节省8%至23%能源

发布时间:2020-07-21
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在美国克莱姆森大学(Clemson University)团队的帮助下,自动驾驶汽车技术又向前迈进了一步。

 据外媒报道,在美国克莱姆森大学(Clemson University)团队的帮助下,自动驾驶汽车技术又向前迈进了一步。最近,该团队刚刚结束对自动驾驶汽车节能效果的研究,该研究项目为期三年。

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(图片来源:克莱姆森大学)

机械工程系教授Ardalan Vahidi表示,其与团队创建了一种算法,可以帮助无线连接的自动驾驶汽车预测其他车辆的行为,以减少刹车操作,而车辆刹车越少,浪费的能量也越少,车辆就越节能。最后,研究小组发现,根据驾驶场景的不同,该算法可以节省8%至23%的能源。

随着汽车变得越来越自动化,而且越来越多的汽车不再使用汽油或柴油,而是依靠电力,克莱姆森大学的工程师们也在塑造未来交通运输中扮演着重要的角色。

参与该项研究的团队在两辆独立的自动驾驶汽车上测试了该算法,一辆是由汽油驱动的马自达,一辆是电动车日产,都连接到同一个无线网络中,因而都可以发送和接收车速和行进方向等数据。两辆车轮流在南部Greenville County的一个封闭赛道上行驶,因此在特定时间内,赛道上只有一辆车。

研究人员们利用计算机模拟在马自达和日产汽车前后都打造出“幽灵”车辆,让它们以为自己处于车流中,从而让研究人员能够尝试更加艰难的驾驶场景,因为即使发生碰撞事故,也是跟“幽灵”车辆相撞,不会造成任何损害或伤害。

有些“幽灵”车辆是自动驾驶车,有些是由计算机模拟人类驾驶员驾驶的车辆,每次测试需要绕赛道行驶7圈,而且赛道两端都有U型弯道,会导致车辆减速以及交通堵塞现象。测试结果发现,与跟随模仿人类驾驶的“幽灵”车辆相比,马自达和日产在跟随自动驾驶“幽灵”车辆行驶时更加节能。

自动驾驶“幽灵”车会提前几秒与马自达和日产汽车分享其意图,给了“幽灵”车和真实车辆协调刹车的机会。模拟的人类驾驶员和现实的人类驾驶员一样,都难以预测,因而车辆协作的机会更少。

研究人员表示:“马自达和日产测试车在跟着连接无线网的自动驾驶模拟车辆行驶时,可以节省20%至23%的能源,而跟着模拟人类驾驶的车辆行驶时,只节省了8%至12%的能源。”

虽然不是研究的一部分,但研究团队还发现,对于不愿在交通中等待的通勤者而言,这个发现是一个好兆头,因为刹车经常会导致“幽灵”堵车的发生。但是,让马自达和日产提前预测到前方的“幽灵”车辆将会采取什么行动,可以让交通变得更顺畅,有助于缓解时走时停的交通堵塞情况。


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