I veicoli elettrici a guida autonoma affrontano ancora ripide colline sulla strada dell’affidabilità. I ricercatori dell’Oak Ridge National Laboratory del Dipartimento dell’Energia e della Western Michigan University stanno lavorando insieme per guidare soluzioni dall’esterno dell’auto: sensori ed elaborazione incorporati nell’infrastruttura stradale.
In collaborazione con i partner, gli ingegneri ORNL stanno posizionando sensori a bassa potenza negli indicatori di marciapiede rialzati riflettenti che sono già utilizzati per aiutare i conducenti a identificare le corsie. Secondo un documento in Sensori IEEE del ricercatore ORNL Ali Ekti con l’autore principale Sachin Sharma di WMU, i microchip all’interno dei marcatori trasmettono informazioni alle auto di passaggio sulla forma della strada. Sono efficaci anche quando le telecamere dei veicoli o il rilevamento laser remoto chiamato LiDAR non sono affidabili a causa di nebbia, neve, abbagliamento o altri ostacoli.
“Stiamo lavorando per rendere le funzionalità di guida autonoma accurate e sicure nelle aree più remote”, ha affermato Ekti. “E lo stiamo facendo convertendo un’infrastruttura fittizia in qualcosa con molti più usi”.
La tecnologia non solo fornisce informazioni più accurate sull’ambiente di guida, ma sposta anche parte del carico di elaborazione dal software dell’auto all’infrastruttura. Ciò consente di risparmiare la carica della batteria del veicolo elettrico, estendendo l’autonomia per promuovere una più ampia adozione di veicoli elettrici. Rispetto a una fotocamera leader e alla tecnologia di guida autonoma basata su LiDAR, gli indicatori di marciapiede abilitati per chip possono ridurre il consumo energetico di navigazione fino al 90%, hanno riportato gli autori in un documento tecnico.
La tecnologia ha il potenziale per essere utilizzata non solo con i veicoli a guida autonoma di domani, ma anche con le caratteristiche di guida autonoma comuni di oggi, come il Lane Assist.
Lo sforzo fa parte di un progetto più ampio guidato da WMU, che sta collaborando con partner di ricerca e industria per sviluppare sensori correlati e tecnologie di guida autonoma come retroriflettori radar, mappatura ad alta definizione, scarico computazionale e rilevamento meteorologico. I ricercatori della WMU stanno anche utilizzando un veicolo che guida su un percorso chiuso per misurare la riduzione del consumo di energia del veicolo consentito da queste tecnologie, ha affermato Zachary Asher, assistente professore di ingegneria meccanica e aerospaziale e direttore del WMU Energy Efficient and Autonomous Vehicles Lab.
I ricercatori dell’ORNL hanno sperimentato per trovare la migliore combinazione di ricetrasmettitore, batteria e antenna per il pacchetto di sensori all’interno dei segnali stradali standard, oltre a quelli progettati per resistere agli spazzaneve. Hanno quindi utilizzato un protocollo di comunicazione che prevede il salto attraverso un particolare spettro di radiofrequenze fino a 50 volte al secondo. “È difficile da rilevare, funziona bene contro le interferenze, è a basso costo e non consuma molta energia”, ha affermato Ekti. Le regolazioni dell’apparecchiatura potrebbero garantire che la sua batteria duri per lo stesso ciclo di sostituzione degli indicatori di marciapiede, in genere un anno.
Il team di Ekti ha creato algoritmi che triangolano tra le coordinate GPS degli indicatori di corsia per ricostruire un’immagine dell’area percorribile. Un algoritmo è incorporato in un microchip all’interno del segnale stradale, mentre un algoritmo di decodifica è incorporato nel software dell’auto.
I ricercatori dell’ORNL hanno testato sul campo la piattaforma del sensore in una varietà di condizioni meteorologiche e in un remoto parco nazionale del Montana senza accesso wireless. Hanno scoperto che trasmette più di cinque volte oltre l’obiettivo originale di 100 metri.
“È incredibile quanto lontano possa trasmettere – sulle colline, nella neve. È un grosso problema”, ha detto Asher. “In ogni fase del percorso, siamo sorpresi dal modo in cui questa tecnologia funziona e stiamo trovando alcuni modi davvero interessanti per integrarla”.
I sensori potrebbero anche segnalare cambi di corsia temporanei o chiusure in zone di costruzione quando le mappe ad alta definizione potrebbero non essere aggiornate. I sensori Marker potrebbero eventualmente trasmettere informazioni su temperatura, umidità e volume di traffico, ha affermato Ekti. Il team del progetto ha in programma di lavorare con gli studenti per costruire un microchip più piccolo per i marcatori in sostituzione di prodotti più costosi disponibili in commercio.
Asher sta pianificando dimostrazioni stradali per le parti interessate, tra cui i dipartimenti dei trasporti del Tennessee e del Michigan, l’Ufficio per la mobilità futura del Michigan e la città di Chattanooga. Queste agenzie governative decidono quali tecnologie sono implementate nelle infrastrutture, quindi il loro coinvolgimento nel processo di sviluppo è fondamentale, ha affermato Asher.
I venture capitalist e la Silicon Valley hanno generalmente considerato i veicoli a guida autonoma come un problema software, ha affermato Asher. “Con il senno di poi di 10 anni di sviluppo altamente finanziato, ora sappiamo che il software e le fotocamere da soli non forniscono una soluzione semplice”, ha affermato. “Forse un approccio più paziente, utilizzando hardware basato su infrastrutture in coordinamento con le agenzie di trasporto governative, è il modo per ottenere veicoli a zero incidenti che utilizzino effettivamente l’energia in modo sostenibile”.
Parte della ricerca ORNL è stata condotta presso il National Transportation Research Center del DOE. L’ufficio per le tecnologie dei veicoli sotto l’ufficio per l’efficienza energetica e le energie rinnovabili del DOE ha fornito finanziamenti. I ricercatori dell’ORNL che hanno contribuito includono Ross Wang, Jason Richards, Elizabeth Piersall, David Pesin, Ozgur Alaca e Shean Huff.
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