곤충 학습을 통한 차량 충돌 방지 날짜: 2023년 1월 17일 원천: 미국화학학회 요약: 자동차 여행의 약 25%만이 어두워진 후에 발생하지만 치명적인 사고의 거의 절반은 밤에 발생합니다. 차량이 더욱 발전하고 자율화됨에 따라 이러한 충돌을 감지하고 피하는 방법도 진화해야 합니다. 현재 시스템은 종종 복잡하고 자원 집약적이거나 어둠 속에서 제대로 작동하지 않습니다. 그러나 이제 연구원들은 곤충이 서로 부딪히는 것을 피하는 방식에서 영감을 받아 간단하고 절전형 충돌 감지기를 설계했습니다.
자동차 여행의 약 25%만이 어두워진 후에 발생하지만 치명적인 사고의 거의 절반은 밤에 발생합니다. 차량이 더욱 발전하고 자율화됨에 따라 이러한 충돌을 감지하고 피하는 방법도 진화해야 합니다. 현재 시스템은 종종 복잡하고 자원 집약적이거나 어둠 속에서 제대로 작동하지 않습니다. 그러나 이제 ACS Nano 에 보고된 연구원 들은 곤충들이 서로 부딪히는 것을 피하는 방식에서 영감을 받아 간단하고 절전형 충돌 감지기를 설계했습니다.
수많은 충돌 방지 시스템(CAS)은 이미 차량에 포함되어 있으며 물체가 너무 가까워지면 자동으로 제동을 걸 수 있습니다. 일부는 자동차 주변 공간의 이미지를 분석하여 작동하지만 폭우나 저조도와 같은 조건에서는 이미지가 선명하지 않습니다. 이를 보완하기 위해 여전히 보이는 것을 이해하기 위해 복잡한 신호 프로세서가 사용됩니다. 또 다른 방법은 레이더나 LiDAR(빛 감지 및 거리 측정) 센서를 통합하는 것이지만 소형화가 어렵고 많은 전력이 필요합니다. 결국 이러한 계기는 차량을 더 안전하게 만들지만 불필요한 무게, 에너지 요구 사항 및 합병증을 추가할 수 있습니다.
그러나 메뚜기와 파리를 비롯한 곤충들은 밤에도 고급 소프트웨어나 LiDAR에 의존하지 않고 서로 충돌을 쉽게 피할 수 있습니다. 대신, 그들은 매우 효율적이고 차세대 CAS에 영감을 줄 수 있는 특정 장애물 회피 신경 회로를 사용합니다. 그래서 Saptarshi Das와 동료들은 효과적이고 안전하며 이전 모델보다 전력을 덜 소비하는 차량을 감지하는 곤충에서 영감을 받은 충돌 감지기를 만들고 싶었습니다.
먼저 팀은 곤충이 장애물을 피하기 위해 사용하는 신경 회로를 기반으로 알고리즘을 설계했습니다. 전체 이미지를 처리하는 대신 자동차 헤드라이트의 강도라는 하나의 변수만 처리했습니다. 온보드 카메라나 이미지 센서가 필요 없이 감지 및 처리 장치가 결합되어 전체 감지기가 더 작아지고 에너지 효율이 높아졌습니다. 센서는 이황화 몰리브덴(MoS 2 ) 층으로 구성된 8개의 감광성 "멤트랜지스터" 로 구성되어 회로에 구성되어 있습니다. 40 µm 2 만 차지했습니다.기존 시스템보다 수만 배 적은 수백 피코줄의 에너지만 사용했습니다. 마지막으로, 실제 야간 시나리오에서 탐지기는 잠재적인 두 대의 차량 사고가 발생하기 2~3초 전에 감지할 수 있으므로 운전자가 중요한 시정 조치를 취할 수 있는 충분한 시간을 남길 수 있습니다. 연구자들은 이 새로운 검출기가 기존 CAS를 더 좋고 안전하게 만드는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.