El control de crucero conectado utiliza la comunicación de vehículo a vehículo para permitir que los vehículos automatizados respondan a varios automóviles a la vez en un esfuerzo por ahorrar energía y mejorar la seguridad.
Los investigadores de la Universidad de Michigan han demostrado su efectividad en las vías públicas, incluso cuando solo un vehículo automatizado se mueve entre automóviles manejados por humanos.
La comunicación de vehículo a vehículo, o V2V, se refiere a la capacidad de los automóviles para compartir datos de forma inalámbrica, incluida su velocidad y posición en tiempo real. El control de crucero conectado puede ajustar la velocidad de un vehículo en función de la información obtenida a través de V2V. Es diferente de adaptativocontrol de crucero en el sentido de que rastrea más vehículos que solo el automóvil frente a él.
Las pruebas en vías públicas han mostrado cómo el control de crucero conectado y el V2V entre los automóviles automáticos y convencionales funcionan en un escenario de tráfico común: un frenado de reacción en cadena y una aceleración causada por un automóvil al frente de varios otros.el vehículo que utilizaba el control de crucero conectado pudo frenar con un 60 por ciento menos de la fuerza G requerida por un automóvil con conductor humano.
Y esa transición más suave del frenado a la aceleración de la eficiencia energética mejorada hasta en un 19 por ciento para el vehículo automatizado equipado con V2V. También superó el rendimiento de otros vehículos automatizados que operan sin V2V. Los resultados se publicaron recientemente en la revista Investigación de transporte .
"Los automóviles automatizados que utilizan datos V2V no solo funcionarán mejor, sino que también pueden fomentar un ambiente más amigable donde pocos riesgos de seguridad se colaron en el tráfico y es posible una mayor eficiencia para todos los automóviles en la carretera", dijo Gabor Orosz, profesor asociado de la UMde ingeniería mecánica que dirigió la investigación.
Vienen automóviles automáticos, pero enfrentarán muchos desafíos al compartir las carreteras con vehículos manejados por humanos. Los sensores a bordo no pueden ver alrededor de las esquinas o ver a través de autobuses y camiones. Si un automóvil aparece repentinamente dentro de la vista de los sensores, elel automóvil automatizado tiene poco tiempo para responder y es posible que deba frenar con fuerza para evitar una posible colisión, al igual que un conductor humano.
Del mismo modo, si un vehículo que se encuentra unos pocos automóviles adelante desencadena una cascada de frenado, los sensores a bordo solo le dicen al automóvil automatizado que responda cuando el automóvil inmediatamente adelante frena. No ver más allá de la línea de visión directa significa muchas sorpresas paratratar en la conducción.
Si bien los conductores experimentados a menudo anticipan posibles riesgos de seguridad para conducir sin problemas y mantenerse a salvo, los automóviles automatizados aún tienen un largo camino por recorrer si los sensores a bordo son su única fuente de información.
"Una cantidad significativa de automóviles en la carretera estará equipada con dispositivos de comunicación V2V durante los próximos años, ya que los principales fabricantes de automóviles como General Motors, Volkswagen y Toyota están implementando dichos dispositivos de comunicación en sus nuevos automóviles", dijo Orosz.
"La mayoría de estos automóviles seguirán siendo conducidos por humanos, pero transmitirán su información de movimiento, como la posición, la velocidad y la aceleración. Cuando un automóvil automatizado encuentra estas señales en la carretera, puede recoger fácilmente esos datos V2V y verla situación del tráfico fuera del alcance de los sensores de a bordo "
El grupo de investigación llevó a cabo una serie de experimentos en vías públicas en el sureste de Michigan donde el vehículo automatizado recibió información de movimiento de hasta seis vehículos conducidos por humanos adelante.
En los experimentos, el grupo de Orosz registró escenarios en los que el frenado se hacía cada vez más severo al circular en cascada a lo largo de una cadena de vehículos impulsados por humanos. Cuando la velocidad disminuyó de 55 mph a casi cero y luego llegó a 55 nuevamente, algunos humanos desaceleraron fuertemente hasta 0.8G, enviando cualquier cosa que no se abroche volando hacia el parabrisas. Sin embargo, el algoritmo de manejo automatizado basado en V2V mantuvo un perfil de velocidad más estable, deslizándose a través de las ondas del tráfico que cambia rápidamente. La desaceleración del vehículo automatizado se mantuvo a menos de 0.3 G, noderramar una gota de una taza de café llena.
"Los datos de V2V permiten que el automóvil automatizado anticipe cómo el tráfico en el frente podría disminuir una vez que alguien comience a frenar varios vehículos adelante", dijo Orosz. "El control de crucero conectado basado en V2V alivia el acelerador y se prepara para frenardesde el principio, igualando las burlas cuando un automóvil automatizado atraviesa las olas de tráfico.
"Por el contrario, un control de crucero adaptativo basado en un sensor solo comenzaría a frenar después de que el automóvil inmediatamente delante comenzara a frenar, unos segundos después de que el V2V transmita la desaceleración. Y esos pocos segundos pueden ser cruciales al conducir entráfico denso "
La seguridad y la comodidad no son los únicos beneficios que un automóvil automatizado puede obtener de la información V2V de automóviles cercanos conducidos por humanos. El grupo de Orosz también descubrió que el algoritmo de conducción automatizado basado en V2V puede ahorrar energía en el tráfico de parada y avance en comparación con el tráfico tradicionalalgoritmos basados en sensores. Después de todo, una velocidad más constante significa menos energía desperdiciada en el frenado y un mayor kilometraje por un galón de combustible o un paquete de batería. E incluso los automóviles impulsados por humanos que siguen el vehículo automatizado pueden ahorrar hasta un 7 por ciento de energía, graciasal perfil de velocidad más suave.
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Materiales proporcionado por Universidad de Michigan . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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