O peso adicionado, a demanda de eletricidade e a resistência aerodinâmica dos sensores e computadores usados ​​em veículos autônomos são contribuintes significativos para o uso de energia durante a vida e as emissões de gases de efeito estufa, de acordo com um novo estudo.

Contudo, quando a economia com as eficiências de direção associadas a veículos autônomos são levados em consideração na equação, o resultado líquido é uma redução no uso de energia ao longo da vida e emissões de gases de efeito estufa associadas de até 9 por cento em comparação com os veículos convencionais examinados no estudo conduzido pela Universidade de Michigan.

"Este estudo explorou as compensações entre o aumento dos impactos ambientais da adição de equipamentos de veículos autônomos com os ganhos esperados na eficiência de direção, "disse o co-autor do estudo Gregory Keoleian, diretor do Centro de Sistemas Sustentáveis ​​da Escola de Meio Ambiente e Sustentabilidade da U-M.

"Nossas descobertas destacam a necessidade de focar na eficiência energética ao projetar veículos autônomos para que todos os benefícios ambientais deste emergente, tecnologia transformadora pode ser realizada. Esperamos que este trabalho contribua para um ecossistema de mobilidade mais sustentável. "

Os resultados estão programados para publicação online em 15 de fevereiro no jornal Ciência e Tecnologia Ambiental . A pesquisa foi apoiada por bolsas da Ford Motor Co.

O estudo é uma avaliação detalhada das contribuições ao longo da vida dos subsistemas de detecção e computação em veículos autônomos para o uso de energia e as emissões de gases de efeito estufa associadas. Esses veículos, formalmente conhecidos como veículos conectados e automatizados ou CAVs, muitas vezes incluem várias câmeras, sonar, radar, LiDAR, um sistema de navegação GPS, um computador e estruturas de suporte.

Os pesquisadores analisaram dois tipos de CAVs:aqueles movidos por motores de combustão interna e veículos elétricos movidos a bateria. Os dois tipos de veículos foram emparelhados com subsistemas de detecção e computador de três tamanhos (pequeno, médio e grande) para criar seis cenários.

A metodologia de avaliação do ciclo de vida foi então usada para estimar o uso de energia ao longo da vida e as emissões de gases de efeito estufa para cada cenário, do berço ao túmulo.

Uma descoberta importante é que os veículos autônomos com motores elétricos têm emissões de gases de efeito estufa ao longo da vida que são 40 por cento mais baixas do que os veículos movidos a motores de combustão interna. As emissões mais baixas resultam das ineficiências envolvidas na produção de eletricidade a partir da queima de combustível, bem como um aumento mais acentuado no consumo de combustível quando a massa extra é adicionada a um veículo movido por um motor de combustão interna.

"Mostramos neste artigo que um veículo elétrico a bateria é uma plataforma melhor para os componentes CAV em comparação com o veículo com motor de combustão interna em termos de minimização dos impactos ambientais, "disse o autor principal do estudo Jim Gawron, um aluno de pós-graduação na Escola de Meio Ambiente e Sustentabilidade da U-M e na Ross School of Business. A obra faz parte da dissertação de mestrado de Gawron.

Os autores descobriram que os subsistemas de detecção e computação em veículos conectados e automatizados podem aumentar o uso de energia de um veículo e as emissões de gases de efeito estufa em 3 a 20 por cento devido a aumentos no consumo de energia, peso e resistência aerodinâmica.

Mas os benefícios operacionais dos veículos autônomos, que incluem mais suave, fluxo de tráfego mais eficiente, espera-se que superem esses aumentos na maioria dos casos.

O estudo também observa que:

As transmissões de dados sem fio necessárias para mapas de navegação a bordo são uma contribuição significativa para o uso de energia de um CAV e as emissões de gases de efeito estufa associadas - e a resolução dos mapas faz uma grande diferença. Os mapas de definição padrão resultam em emissões de gases de efeito estufa ao longo da vida que são 35 por cento mais baixas do que as emissões geradas quando os mapas de alta definição são transmitidos por uma rede 4G LTE.

O peso adicionado e a demanda de energia do computador de bordo produzem impactos significativos. Para o subsistema de detecção e computação de tamanho médio que serviu como cenário de linha de base no estudo, o computador contribuiu com 45 por cento do peso, consumiu 80 por cento da energia, e foi responsável por 43% das emissões de gases de efeito estufa.

Grande, componentes CAV montados no exterior podem aumentar significativamente o arrasto aerodinâmico e o consumo de combustível, potencialmente compensando os benefícios ambientais dos veículos autônomos. Os componentes de detecção e computação continuarão a ser miniaturizados e embalados de forma mais compacta; mas no curto prazo, o tamanho e a forma do equipamento montado no exterior terão impactos tangíveis.

Várias advertências acompanham as conclusões do estudo sobre os benefícios ambientais potenciais dos veículos automatizados. Primeiro, essas conclusões são baseadas na suposição de que as eficiências operacionais dos CAVs podem levar a uma redução de 14 por cento no consumo de combustível em relação aos veículos convencionais, com base na análise de trabalhos anteriores do Laboratório Nacional de Energias Renováveis.

Mas se a economia real com a eficiência do CAV for significativamente menor do que 14 por cento, os benefícios ambientais diminuem ou desaparecem completamente, de acordo com o novo estudo. Também, se os computadores de bordo exigirem muito mais energia do que os 200 watts modelados neste estudo, as reduções de emissões líquidas são eliminadas.

Os veículos examinados no estudo são veículos conectados e automatizados de nível 4, definido como veículos que podem operar sem intervenção humana ou supervisão sob condições selecionadas. Os CAVs de protótipo de nível 4 estão entre os veículos testados no U-M's Mcity, uma iniciativa de P&D público-privada que conduz a transformação para a mobilidade conectada e automatizada.