源于現(xiàn)實(shí)的數(shù)字孿生技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域有怎樣的應(yīng)用

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伴隨著5G、6G甚至更高級(jí)的通信技術(shù)的發(fā)展,加上端-邊-云的協(xié)作計(jì)算,可以提高數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性,甚至可以不依賴高精地圖,實(shí)時(shí)地對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行建模。

數(shù)字孿生,英文名為DigitalTwin(數(shù)字雙胞胎),簡(jiǎn)單而言,便是在一個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字版的“克隆體”。而本文將為大家著重介紹數(shù)字孿生的技術(shù)框架及其在智慧交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

1、數(shù)字孿生技術(shù)框架

數(shù)字孿生技術(shù)框架可分為三個(gè)層級(jí),即數(shù)據(jù)接入層、計(jì)算仿真層和應(yīng)用層。

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第一個(gè)層級(jí)是數(shù)據(jù)接入層,主要是指通過靜態(tài)建模和動(dòng)態(tài)感知來獲取數(shù)據(jù),創(chuàng)建一個(gè)基本的客觀世界的鏡像模型。感知可分為兩大類:第一類是靜態(tài)感知,常用的是CAD/CAE/BIM/CIM技術(shù),如對(duì)城市環(huán)境的靜態(tài)部分進(jìn)行建模;第二類是動(dòng)態(tài)感知,這個(gè)是較為關(guān)鍵的一點(diǎn)。動(dòng)態(tài)感知的發(fā)展,實(shí)際上得益于物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,諸如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G甚至未來6G技術(shù)的不斷發(fā)展。在這些技術(shù)的支持下,可以更全面、及時(shí)地實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀環(huán)境的狀態(tài)感知。

第二層是計(jì)算仿真層,主要是包含發(fā)掘分析和仿真預(yù)測(cè)兩個(gè)方面,是為數(shù)字孿生上層應(yīng)用提供技術(shù)支持的關(guān)鍵層級(jí)。一方面,要對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)感知所獲取數(shù)據(jù)的初級(jí)模型進(jìn)行深層次發(fā)掘,創(chuàng)建更高層的知識(shí)模型,即發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律、分布和關(guān)聯(lián),獲取出更高層語(yǔ)義的知識(shí)。另一方面,運(yùn)用這些知識(shí)去做仿真演算,進(jìn)而能夠?yàn)樯蠈討?yīng)用實(shí)現(xiàn)——通過現(xiàn)實(shí)的把握來預(yù)測(cè)未來。

第三層是應(yīng)用層,數(shù)字孿生的核心應(yīng)用是決策和控制。在現(xiàn)實(shí)中,一系列改造現(xiàn)實(shí)世界的過程可以認(rèn)為是一種實(shí)施策略,或是看成一種決策。通過應(yīng)用數(shù)字孿生系統(tǒng),可以在眾多平行世界中通過推演來檢驗(yàn)我們的策略和決策是否合理,再進(jìn)一步運(yùn)用各類智能優(yōu)化技術(shù),不斷迭代改進(jìn)策略和決策,最后再通過控制系統(tǒng)來實(shí)施策略和決策,影響改變現(xiàn)實(shí)世界的PhysicalTwin(物理雙胞胎),進(jìn)而構(gòu)成“感覺-決策-控制-感知”——物理與數(shù)字的孿生世界之間信息流動(dòng)閉環(huán)。

2、數(shù)字孿生技術(shù)

模擬出智慧交通最優(yōu)解,數(shù)字孿生將怎樣賦能智慧交通?結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景詮釋數(shù)字孿生技術(shù)在提升無人駕駛訓(xùn)練效率、助力交通事故分析和交通管控等方面的應(yīng)用價(jià)值。

1)提升無人駕駛訓(xùn)練效率

現(xiàn)階段,智能研究中心正在展開智能無人駕駛虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)研究,為無人汽車駕駛算法的道路駕駛安全性和智能駕駛能力提供開放式的虛擬測(cè)試與訓(xùn)練平臺(tái)。該項(xiàng)目的目標(biāo)是把現(xiàn)實(shí)交通情景在數(shù)字空間中復(fù)現(xiàn),通過泛化衍生技術(shù)為無人汽車營(yíng)造一些極端環(huán)境和臨界的高危情景,大幅度提升無人駕駛訓(xùn)練的效率。

基于對(duì)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的感知,我們可以創(chuàng)建數(shù)字孿生模型,實(shí)現(xiàn)基于孿生數(shù)據(jù)的情景再現(xiàn),幫助無人汽車進(jìn)行虛擬測(cè)試和訓(xùn)練。但僅對(duì)情景高逼真的數(shù)字孿生是不夠的,更重要的是對(duì)孿生情景進(jìn)行衍生和泛化,不斷豐富無人汽車的測(cè)試情景。衍生泛化是數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵,既要來源于現(xiàn)實(shí),也要高于現(xiàn)實(shí),對(duì)現(xiàn)實(shí)情況作出一些改變。在系統(tǒng)開發(fā)中也基于孿生情景進(jìn)行了各類案例的泛化仿真,比如說增加天氣變化、人類駕駛行為和情景案例的泛化。舉個(gè)情景案例泛化的例子,我們對(duì)大貨車軋人的事故情景進(jìn)行仿真,但做好模型之后就是一個(gè)固定的情景,即車輛在固定時(shí)間到達(dá)固定位置。這個(gè)時(shí)候就需要做一些智能化的處理,比如說提高車速,或者增加交通參與者等,使得情景案例與真實(shí)情景較為相似又有所不同。

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2)交通事故分析

同樣以貨車交通事故為例。一旦追蹤并復(fù)原事故情景環(huán)境以及交通參與者的軌跡后,就可以從多個(gè)角度去觀察事故發(fā)生的過程。通過定格處理,可以從車內(nèi)角度發(fā)現(xiàn),貨車司機(jī)實(shí)際上完全看不到有人騎著自行車經(jīng)過。因此,數(shù)字孿生技術(shù)在交通事故分析情景下有很大的應(yīng)用價(jià)值,能夠幫助追溯、分析事故發(fā)生的具體原因,找出責(zé)任人。

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3)交通管控

運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù),模擬出城市交通的狀況,再通過評(píng)估推演來優(yōu)化交通管控的策略,這是數(shù)字孿生賦能智慧交通的重要應(yīng)用場(chǎng)景。其主要涉及到四個(gè)層面的功能:

一是監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)。通過數(shù)字孿生系統(tǒng),可以創(chuàng)建一個(gè)信息獲取及控制的閉環(huán),實(shí)現(xiàn)全過程掌控。更重要的是,在一個(gè)非常龐大復(fù)雜的場(chǎng)景中,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)一些關(guān)鍵問題并及時(shí)作出處理。比如說,進(jìn)入秋冬時(shí)節(jié),安徽高速部分路段團(tuán)霧天氣頻發(fā),團(tuán)霧具有能見度低、突發(fā)性強(qiáng)、氣象預(yù)報(bào)困難的特點(diǎn),易引發(fā)交通事故。運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù),可以通過對(duì)動(dòng)態(tài)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)團(tuán)霧產(chǎn)生并出示警示。

二是推演和預(yù)測(cè)。在掌握數(shù)據(jù)后,可以對(duì)一些參與者創(chuàng)建微觀行為模型,再通過對(duì)大量交通參與者Agent進(jìn)行仿真計(jì)算,獲得宏觀的模擬結(jié)果,推演事態(tài)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。

三是評(píng)估和優(yōu)化對(duì)策。通過大規(guī)模并行計(jì)算,可以同時(shí)評(píng)估眾多平行世界的仿真結(jié)果。再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù),不斷完善交通管控方案。

四是歷史追溯和復(fù)盤研究。當(dāng)一個(gè)事件發(fā)生了之后,我們可以運(yùn)用數(shù)字孿生系統(tǒng)去復(fù)原這件交通事故發(fā)生的全過程,探究當(dāng)時(shí)的每一步應(yīng)對(duì)是否做得足夠好,是否具備改善空間。這是數(shù)字孿生技術(shù)的一個(gè)特殊能力。

3、數(shù)字孿生技術(shù)展望

首先,伴隨著5G、6G甚至更高級(jí)的通信技術(shù)的發(fā)展,加上端-邊-云的協(xié)作計(jì)算,可以提高數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性,甚至可以不依賴高精地圖,實(shí)時(shí)地對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行建模。其次,通過改善行為仿真和預(yù)測(cè)算法,可以讓行為預(yù)測(cè)的推演更為精準(zhǔn),算力更強(qiáng)的話,甚至可以一次性地推演更多的平行世界。再者,伴隨著V2X技術(shù)的發(fā)展,交通參與者的類型會(huì)更多,場(chǎng)景也會(huì)更復(fù)雜,怎樣能將仿真做得更好,也是非常值得研究的方向。最后,在實(shí)時(shí)決策、遠(yuǎn)程操控個(gè)體方面,對(duì)整個(gè)孿生系統(tǒng)的要求會(huì)更高。比如說數(shù)據(jù)能否實(shí)時(shí)、安全地傳輸?shù)皆贫撕秃蠖?,通過態(tài)勢(shì)感知,把操控命令再傳回到物理世界,這個(gè)過程要做得足夠快,而且更需要數(shù)據(jù)的傳輸過程安全穩(wěn)定。融入?yún)^(qū)塊鏈等相關(guān)技術(shù),是使得這個(gè)信息閉環(huán)過程實(shí)現(xiàn)安全穩(wěn)定的一種可探索的解決方案。

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