東北大学,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

令和４年６月２４日

東北大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

自動車表面の風圧分布を瞬時に推定する技術を開発

～自動運転車の安全性向上と燃費削減に期待～

ポイント

自動運転車の技術開発が世界各国で積極的に行われています。安全で安定かつ効率的な自動運転を行うには、自動車が受ける風圧や風向を検知し、それに応じた制御を行うことが重要です。このたび、東北大学 大学院工学研究科の野々村 拓 准教授らの研究グループは、自動車などの車体表面の風圧分布と周囲の風向を数点の圧力センサーの情報から推定するための基礎技術およびそのセンサーを設置する場所を最適化する技術を開発しました。

当技術は、周囲の圧力に応じて発光強度が変化する機能性分子センサーを混合した特殊な塗料（感圧塗料）を用いて、車体表面の圧力場データを取得し、風圧分布モデルの構築と最適なセンシング位置の選定を事前に行います。そして、実際の運用時にはそれらを用いて、数点の圧力センサーの情報から風圧分布と風向を高精度に推定します。車体に多数の半導体センサーを埋め込む従来の方法とは全く異なる新しい手法で、市販車への実装を容易にできる可能性があります。この技術により、走行中の自動車表面の風圧分布や周囲の風向を瞬時に推定でき、自動運転車の突風に対する安定性の向上や、隊列走行するトラック車列に対して空気抵抗を低減する隊列形態の制御を行うことによる燃費の改善などが期待されます。

本研究成果は、２０２２年６月２２日（米国東部時間）に科学誌「Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｉｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓ」のオンライン版で公開されました。

本研究は科学技術振興機構（ＪＳＴ） 創発的研究支援事業（ＪＰＭＪＦＲ２０２Ｃ）および戦略的創造研究推進事業（ＣＲＥＳＴ：ＪＰＭＪＣＲ１７６３、ＡＣＴ－Ｘ：ＪＰＭＪＡＸ２０ＡＤ）の支援により行われました。

＜プレスリリース資料＞

＜論文タイトル＞

“Optimization of sparse sensor placement for estimation of wind direction and surface pressure distribution using time-averaged pressure-sensitive paint data on automobile model”
ＤＯＩ：10.1016/j.jweia.2022.105043

＜お問い合わせ先＞

（英文）“Optimization of sparse sensor placement for estimation of wind direction and surface pressure distribution using time-averaged pressure-sensitive paint data on automobile model”

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