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自動運転電気自動車は、信頼性を実現するまでに依然として険しい坂道に直面しています。 エネルギー省のオークリッジ国立研究所と西ミシガン大学の研究者は、道路インフラに埋め込まれたセンサーと処理という車の外からのソリューションを推進するために協力しています。

ORNL の研究者は、標準的な隆起舗装マーカーが GPS 情報を送信できるようにし、遠隔地や悪天候時に自動運転機能がより適切に機能するように支援しました。 クレジット: Carlos Jones/ORNL、米国エネルギー省

ORNL のエンジニアは、パートナーと協力して、ドライバーが車線を識別するのに役立つ反射性の隆起舗装マーカーに低出力センサーを設置しています。 ORNLの研究者アリ・エクティ氏と筆頭著者のWMUのサチン・シャルマ氏によるIEEEセンサーの論文によると、マーカー内のマイクロチップが道路の形状に関する情報を通行する車に送信するという。 これらは、霧、雪、眩しさ、その他の障害物のせいで車載カメラや LiDAR と呼ばれるリモート レーザー センシングの信頼性が低い場合でも効果を発揮します。

「私たちは、より遠隔地でも自動運転機能を正確かつ安全なものにするために取り組んでいます」とエクティ氏は語った。 「そして私たちは、ダミーのインフラストラクチャをより多くの用途に使用できるものに変換することでそれを実現しています。」

この技術は、運転環境に関するより正確な情報を提供するだけでなく、処理負荷の一部を自動車のソフトウェアからインフラストラクチャに移します。 これにより電気自動車のバッテリー電力が節約され、航続距離が延びてEVの普及が促進されます。 最先端のカメラやLiDARベースの自動運転技術と比較して、チップ対応舗装マーカーはナビゲーションの電力消費を最大90%削減できると著者らは技術論文で報告している。

この技術は、将来の自動運転車だけでなく、車線アシストなどの今日の一般的な自動運転機能にも使用できる可能性があります。

この取り組みは、WMU が主導する大規模プロジェクトの一部であり、WMU は研究パートナーや業界パートナーと協力して、レーダー再帰反射板、高精細マッピング、コンピュテーショナル オフロード、気象センシングなどの関連センサーおよび自動運転技術を開発しています。 WMUの研究者らはまた、これらの技術によって可能になる車両のエネルギー使用量の削減を測定するために、クローズドコースを走行する車両も使用していると、機械航空宇宙工学の助教授であり、WMUのエネルギー効率の高い自動運転車両研究室の所長であるザカリー・アッシャー氏は述べた。

ORNL の研究者は、標準的な道路標識内のセンサー パッケージおよび除雪車に耐えるように設計されたセンサー パッケージに最適なトランシーバー、バッテリー、アンテナの組み合わせを見つけるために実験を行いました。 次に、特定の無線周波数スペクトルを 1 秒間に最大 50 回ホッピングする通信プロトコルを利用しました。 「検出が難しく、干渉に対してうまく機能し、低コストで、多くの電力を消費しません」とエクティ氏は述べた。 機器を調整することで、そのバッテリーが舗装マーカーと同じ交換サイクル (通常は 1 年) 持続することが保証されます。

Ekti のチームは、車線マーカーの GPS 座標を三角測量して、走行可能なエリアの画像を再構成するアルゴリズムを作成しました。 1 つのアルゴリズムは路面標識内のマイクロチップに埋め込まれており、デコード アルゴリズムは車のソフトウェアに組み込まれています。

ORNL の研究者は、さまざまな気象条件と無線アクセスのないモンタナ州の人里離れた国立公園でセンサー プラットフォームを実地テストしました。 彼らは、当初の 100 メートルのゴールを 5 倍以上超えて送信することを発見しました。

「丘の上や雪の中など、どれほど遠くまで通信できるかは驚くべきことです。 それは大したことだ」とアッシャー氏は語った。 「あらゆる段階で、私たちはこのテクノロジーがうまく機能していることに驚いており、それを統合できる本当に素晴らしい方法をいくつか見つけています。」

また、高解像度地図が古くなっている可能性がある場合、センサーは工事区域の一時的な車線変更や通行止めを知らせることもできます。 エクティ氏によると、マーカーセンサーは最終的には温度、湿度、交通量に関する情報を伝達できるようになるという。 プロジェクトチームは学生たちと協力して、より高価な既製品の代替品としてマーカー用の小型マイクロチップを構築する予定だ。