得益于信息技術和人工智能的快速發展，自動駕駛汽車（AV）正在蓬勃發展。事實上，如今的自動駕駛汽車技術已經足夠先進，可以用于物流配送和低速公共交通。
圖片來源：《Physics of Fluids》
不過，大多數研究都集中在提高安全性的控制算法，對提高空氣動力學性能的關注較少，而空氣動力學性能對于降低能耗和延長行駛里程至關重要。因此，空氣阻力問題一直阻礙著自動駕駛汽車跟上常規車輛發展的步伐。
據外媒報道，來自中國武漢理工大學（Wuhan University of Technology）的研究人員在期刊《Physics of Fluids》上發表了一項研究成果，通過減少由外部安裝的傳感器（如攝像頭和光探測與測距（LiDAR）儀器）引起的阻力來提高自動駕駛汽車的空氣動力學性能，其中這些傳感器對于自動駕駛汽車的功能是必不可少的。
該研究作者汪怡平教授表示：“外部安裝的傳感器會顯著增加氣動阻力，特別是通過增加干擾阻力在總氣動阻力中的比例。考慮到這些因素——傳感器之間的相互作用以及幾何尺寸對干涉阻力的影響，在設計階段對傳感器進行全面優化至關重要。”
研究人員結合使用了計算和實驗方法。在建立自動化計算平臺后，他們將實驗設計與替代模型和優化算法相結合，改進了自動駕駛汽車傳感器的結構形狀。
最后，研究人員對基線模型和優化模型進行了仿真，分析了阻力減小的效果，并考察了優化模型在空氣動力性能方面的改進。研究人員還使用風洞實驗驗證了該研究成果的可靠性。
在優化設計后，研究人員發現自動駕駛汽車的總氣動阻力降低了3.44%。與基線模型相比，優化后的模型在仿真中將氣動阻力系數降低了5.99%，并顯著提高了非穩態仿真中的氣動性能。該研究團隊還觀察到氣流也得到了改善，傳感器周圍的湍流減少，車輛后部的壓力分布更好。
汪怡平教授表示：“展望未來，我們的研究成果可以為設計更具空氣動力學效率的自動駕駛汽車提供參考，提高自動駕駛汽車的行駛里程。隨著自動駕駛汽車的普及，這一點不僅在客運方面，而且在交付和物流應用方面都很重要。”