尽管有一个充满希望的开端，但许多自动驾驶汽车项目已经遇到了障碍，并且自动驾驶汽车作为交通运输结构的主要部分的梦想似乎还有很长的路要走。
尽管有一个充满希望的开端，但许多自动驾驶汽车项目已经遇到了障碍，并且自动驾驶汽车作为交通运输结构的主要部分的梦想似乎还有很长的路要走。基础设施在其中发挥了重要作用—自动驾驶汽车（AV）仍在人类设计的道路上行驶，而限制了其真正的潜力。当自动驾驶成为主流时，我们的整个基础设施将发生变化。
这些变化将包括智能道路，这将使自动驾驶汽车更准确地了解周围的交通情况，从而在减少拥堵的同时提高安全性。车辆与周围基础设施之间的先进5G通信链路将使AV车能够实时对其他交通用户做出反应，然后协调他们的驾驶。同时，智能充电网络不仅可以防止AV的电池耗尽，而且可以潜在地帮助平衡电网，减少电力生产的碳排放。
仿真对于建模这些具有挑战性的真实环境并推动与此空间相关的复杂系统的设计至关重要。
如今，道路使用者之间的交流几乎不存在。出租车、卡车和紧急服务部门所用的收音机允许双向语音对话，但大多数驾驶员只依靠灯光和手势。
同样，向驾驶员传达的大多数信息都来自于道路标志和指示牌。为了模仿这些信息的读取，当前的自动驾驶汽车都配备了了摄像头和图像识别系统，能够像人类一样读取路标，这在确保正确检测和识别方向也带来一系列挑战。
为了应对这两个挑战，正在为 “车对车”(V2V)和 “车对物”(V2X)网络预留出大约5.9GHz的射频，欧盟的一些高速公路已经配备了V2X原型系统。第五代移动数据标准(5G)是V2X通信的另一种可能，它的优势在于允许V2X系统使用与其他移动系统相同的基础设施。与单纯依靠视觉和现有标志相比，5G将使车辆能够增强其功能。
无论使用哪种频率，这些系统都必须非常可靠。考虑到一条高速公路上可能有数百辆汽车，因此覆盖整个高速公路，以消除车辆天线中的盲点是至关重要的。即使自动驾驶汽车驶过一辆卡车时，天线被卡车挡住，也需要与高速公路基础设施进行通信。
为了确保连接性，电磁仿真被用于优化真实环境下的天线性能。这可能是一个具有挑战性的计算模拟。在5.9GHz时，自由空间波长只为5厘米，而一辆公交车或卡车的长度可能为数十米，这意味着仿真需要计算一个非常大的数值问题。为了应对这些挑战，需要强大的求解器、混合仿真方法和基于云计算的高性能计算。
从黑冰到抛锚的车辆，道路上随时都有可能发生许多危险。”智能道路 “是一系列可以用来监测路况并传输到车辆的技术总称。对于自动驾驶汽车来说，这可以通知汽车走哪条路线、如何驾驶等信息，甚至可以通过加入由智能道路协调的车辆来帮助其节省燃油。大货车的滑行气流可以减少其后方车辆的空气阻力，但自动驾驶车辆要想安全地靠近前面的车辆，就必须要有足够的安全距离。空气动力学仿真可以帮助计算出更佳的驾驶模式，更大程度地发挥这种滑移效果。
智能道路技术的一个应用已经成为主流，那就是监测和控制交通拥堵。不同传感器的组合，包括龙门架上的摄像头和埋在路面上的磁性传感器，可以统计道路上的车辆数量和流量。基于此数据，可以实施临时速度限制，并开放额外的车道。延迟信息可以传递到地图和导航软件，以建议替代路线。自动驾驶将使智能高速公路上的驾驶变得更加复杂，并实时调整汽车行为，以随时优化交通流量。
然而，传感器很容易受到环境和其他传感器及广播系统的干扰–路上的发射器越多，潜在的干扰就越大。特殊的干扰模拟技术可以快速突出潜在的干扰风险，并让工程师们探索不同的缓解技术。雨、雪、灰尘和冰以及来自过往车辆的污垢也会降低传感器的性能。这可以使用流体动力学建模来模拟污染效果，然后再进行电磁模拟。
目前正在开发的自动驾驶汽车大多是电动车。如今，电动汽车的驾驶者使用电缆为汽车充电。但是如果没有人类的帮助，AV车辆如何充电呢？一种建议是加入可以自己插电的机械臂，另一种是使用无线充电。想象一下埋在道路或停车位中的线圈将能量传输到安装在汽车底部的接收器线圈上–这与无线充电手机的原理相同，但规模更大。线圈屏蔽的仿真是该过程中的关键步骤，以确保杂散电场不会对道路上造成干扰，并确保停车时车内乘客或宠物的安全。
无线充电对于公交车和送货车来说尤其有效，因为这些车辆经常停车，而且停在可预测的地方。其他可能从充电网络中受益的车辆还有自动出租车和包裹派送系统。这也有望帮助个人汽车用户；乘客无需在目的地找停车位，而是下了车，让车空驶至设有充电线圈的中央停车位，然后在被召唤时返回。
如今，大多数车辆在一天中的绝大部分时间都是空车和静止的。汽车共享计划和自动出租车减少了这种浪费的停车时间，增加了每辆自动驾驶汽车的实用性。但总会有一些时间（夜间、中午、周末）车辆需求量较低。电网已经可以监控这种供需双方的变化，特别是对于对天气条件非常敏感的风能和太阳能等能源。
车辆并网（V2G）是一个创新概念，它可以立即解决这两个问题，当电力过剩时，可以利用停放的AV的车载电池来储存电力，然后在需求超过供应时将其返回电网。研究人员认为，这意味着自动驾驶车队不仅是一种运输资产，也是一种电力输送资产。将V2G技术加入到自动驾驶汽车中，可以显著提高自动出租车技术的盈利能力和实用性。
现有的电网控制方案需要调整，智能电表需要扩展，电缆和变压器等基础设施需要升级，将电力接入需要的地方。
诸如变压器之类的高压电网组件的设计需要同时考虑电磁、热和结构效应。每一个物理领域都与其他领域紧密相连–例如，电流会使设备过热，而振动会造成机械损伤。因此，需要紧密集成的多域分析来正确地模拟这些现象。
自动驾驶汽车只有在基础设施到位后才能实现其承诺。这意味着对我们的道路、城市和电网将进行重大升级。智能基础设施不仅可以更有效地引导交通，还能提高安全性，而无线充电和车辆对电网技术将有助于实现排放目标所需的彻底脱碳。仿真将在设计这些系统的组件并确保其在现实世界条件下不受干扰地运行方面发挥重要作用。
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