5G汽车:无人驾驶汽车走向前所未有的高度

时间:2019-06-28

来源:无人驾驶网

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导语:众望所归,5G已来。“8秒1个G” 的传输速度,基于波长更短、频率更高的“毫米波”,5G网络可以将智能汽车无人驾驶领域的科技推向前所未有的高度,并且让有关汽车的一切都看起来“快”了很多——车载信息娱乐,导航路径优化,乃至即时通讯V2E(车对环境),V2V(车对车),V2H(车对家)……关于汽车的一切生活,似乎也从此变得如行云流水,轻松惬意。

   众望所归,5G已来。“8秒1个G” 的传输速度,基于波长更短、频率更高的“毫米波”,5G网络可以将智能汽车无人驾驶领域的科技推向前所未有的高度,并且让有关汽车的一切都看起来“快”了很多——车载信息娱乐,导航路径优化,乃至即时通讯V2E(车对环境),V2V(车对车),V2H(车对家)……关于汽车的一切生活,似乎也从此变得如行云流水,轻松惬意。

  ↑汽车的未来将令人充满遐想

  等等!5G时代,我们的驾乘真的再也无需等待么?我们知道,5G带来的是信息传输速度的提升,但伴随着波频上升,信号密集,整个传输网络上的能耗也将明显上升。由于环境、能源等方面的限制,汽车的未来终将是新能源的天下,而为了我们可以在车上吹空调、看导航、听音乐、看视频、享受氛围灯,与周围车交流(“前面的兄弟麻烦让让,我老婆快生了”)等等行为可以正常进行所需的电量储备,那漫长的充电时间,你等还是不等?

  ↑V2X汽车交互

  相信大家都有过这样的体验。准备出门逛个街,明明自己整理只需5分钟,但是却不得不等“猪队友”半小时甚至更久,这便是著名的木桶效应。汽车电池的充电时长,很可能成为5G时代效率的短板。说到底,这也是现在很多人仍在观望新能源车的原因之一——充电对环境和时间的要求,以及电量能支持的续航里程,尚不能满足他们的需求。

  ↑木桶效应:短板决定整体水平

  事实上,快速充电本身已经是电池厂商们浸润多年的领域。在可预期的未来,借助直流快速充电技术(DC)以及高达350 kW 的未来充电功率(归类为大功率直流快充,简称HPC DC),电动汽车将可以实现长途旅行。这一功率远超当前市面前列的22 kW三相交流(AC)功率,但同时大电流也将带来电路中很高的热损失,使得包括连接器、电缆在内的所有部件都发热,可能产生过载、过热或电流受控降额等问题。另一方面,就成本、重量和体积而言,想通过更粗的电缆来降热较难实现,通过增加电压来降低电流需求也会带来增重。简言之,之所以现在还没能实现汽车快充,原因之一就是人类尚未解决充电过热的问题。

  大功率充电

  那么,究竟多热算“太热”呢?如果能够找到这一问题的真实临界水平,似乎我们就可以在临界范围内尽可能充分地发挥,来实现更快的充电效果。以HPC DC而言,其旨在实现 “充电10分钟,行驶300公里” 这一目标,那也就意味着充电速度是当前水平的16倍——这意味着散热量达到当前水平的162 = 256倍。

  ↑大功率快速充电将带来剧烈的热量上升

  当前,人们依然沿用先前的回归模型来计算、设计继电器和熔断器的静态负载点。但是,因为沿用的模型已经不适合HPC DC的情况,传统的通过交流AC电流的均方根(RMS,Root Mean Square)来确定连接元件性能指标的方法也无法反映电流峰值、短时充电的快速升温、以及恒定负载期间的过热考量。

  ↑传统电流曲线的量化方法

  基于此,北京优利威了一套全新的思路,从物理学本身出发,根据基尔霍夫定律中的节点分析法(进入节点的电流等于离开节点的电流)和回路分析法(回路电压总和为0),并通过能量守恒定律(损失的电流转化为热能)计算热量值。

  基尔霍夫第一定律:所有进入某节点的电流的总和等于所有离开这节点的电流的总和,或写成:

  基尔霍夫第二定律:沿着闭合回路所有元件两端的电势差(电压)的代数和等于零,或写成:

  能量守恒定律(热力学第一定律):热量可以从一个物体传递到另一个物体,也可以与机械能或其他能量互相转换,但是在转换过程中,能量的总值保持不变。

  这套方法不但可以同时用于直流和交流电,而且也更真实地反应实际情况,目前正在ZVEI(德国电气电子制造商协会)得以积极推行。通过下方的等效电路图,可以更一目了然地看到电气模型和热模型之间的转换。应用这一模型,我们将可以通过设计变更提前优化发热部位,解决大功率充电的后顾之忧,对于快速充电的迎接也就更近了一步。

  ↑连接器分解为多个回路:

  合适耐热强度的连接器与线缆组件,可能会成为5G时代发展最重要的方向之一。在连接解决方案的开发与完善的道路上,UNIVO 将与您并肩前行。

标签: 无人驾驶 5G 高度
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