據國外媒體報道，在Providentia++項目中，慕尼黑工業大學的研究人員和行業合作伙伴開發了新技術，以補充基于車輛傳感器輸入和交通狀況鳥瞰圖的車輛視角，從而提高道路安全，包括自動駕駛。
法雷奧德國高級駕駛研究負責人rg Schrepfer表示:“自動駕駛汽車不僅要在低速時安全，在高速時也要安全。然而，當物體從卡車上掉落或在其他情況下，自動駕駛汽車的‘自我中心’視角往往無法及時發現危險，因此很難執行平穩的規避動作。”
圖片來源:慕尼黑工業大學
Providentia++項目的研究人員開發了一個系統，可以向車輛傳輸交通狀況的附加視圖。負責TUM項目的經理阿洛伊斯·諾爾(Alois Knoll)教授說:“通過使用高架標志橋和桅桿上的傳感器，我們在測試路線上創建了一個可靠的實時數字雙胞胎，它可以全天候運行。通過這個系統，我們可以用外部視角(鳥瞰圖)補充車輛的視圖，并將其他道路使用者的行為納入決策。”
將數字雙胞胎傳輸到汽車:最小化時間延遲
把數字雙胞胎傳到車上并不容易，所以需要知道傳感器站信息傳到的車的確切位置。為此，項目合作伙伴法雷奧公司使用了由測量單元、衛星導航系統和實時運動套件組成的IMU-GNSS系統(慣性測量單元-全球衛星導航系統)。
法雷奧專家約爾格·施雷普弗(rg Schrepfer)說:“通過這種方式，我們可以實時創建精確到厘米的坐標系。”為了同步來自車輛和測量站的信息，研究人員使用UTC標準，該標準為協調時間提供了統一的基礎。理想情況下，數字地圖將作為第二層疊加在汽車的透視圖上。
但是，仍然無法完全避免整個系統中的時間滯后(延遲)。從傳感器的物理檢測和數據處理到無線電傳輸到車輛，時間差還是比較長的。數據需要打包、編碼和傳輸，然后在車內解碼。其他問題也會影響時間，比如測試路線上車輛與發射塔的距離，數據傳輸網絡的流量等。在最近的一次演示運行中，法雷奧使用了LTE(4G)無線標準，導致了100到400毫秒的延遲。施雷普夫解釋說:“這些延遲永遠無法完全消除。然而，智能算法可以有所幫助。當我們完全覆蓋5G或6G電信標準時，時延會更短。”
實時數字孿生原型
Providentia++研究項目為在車輛中使用這些數據創造了條件。該項目的目標是創建具有實時能力的可擴展和高度可用的交通狀況數字雙胞胎。為此，該團隊在慕尼黑郊區Garching修建了一條3.5公里長的測試路線，包括7個傳感器站。開發原型是為了在必要時執行一系列實際操作:
研究人員將使用離散數字結對，允許測試路線按比例增加或擴展到任何所需的長度。
為了每秒處理幾千兆字節的數據，研究人員創建了一個數據處理概念，可以優化多個CPU和顯卡(GPU)之間的負載分配。
TUM聯盟負責人阿洛伊斯·諾爾(Alois Knoll)教授表示:“數字雙胞胎已經為項目開發階段做好了準備。這一概念將實現全天候可靠運行，不僅適用于高速公路，也適用于二級公路和交叉路口。”據國外媒體報道，在Providentia++項目中，慕尼黑工業大學的研究人員和行業合作伙伴開發了新技術，以補充基于車輛傳感器輸入和交通狀況鳥瞰圖的車輛視角，從而提高道路安全，包括自動駕駛。
法雷奧德國高級駕駛研究負責人rg Schrepfer表示:“自動駕駛汽車不僅要在低速時安全，在高速時也要安全。然而，當物體從卡車上掉落或在其他情況下，自動駕駛汽車的‘自我中心’視角往往無法及時發現危險，因此很難執行平穩的規避動作。”
圖片來源:慕尼黑工業大學
T……Providentia++項目的研究人員開發了一個系統，可以向車輛傳輸交通狀況的附加視圖。負責TUM項目的經理阿洛伊斯·諾爾(Alois Knoll)教授說:“通過使用高架標志橋和桅桿上的傳感器，我們在測試路線上創建了一個可靠的實時數字雙胞胎，它可以全天候運行。通過這個系統，我們可以用外部視角(鳥瞰圖)補充車輛的視圖，并將其他道路使用者的行為納入決策。”
將數字雙胞胎傳輸到汽車:最小化時間延遲
把數字雙胞胎傳到車上并不容易，所以需要知道傳感器站信息傳到的車的確切位置。為此，項目合作伙伴法雷奧公司使用了由測量單元、衛星導航系統和實時運動套件組成的IMU-GNSS系統(慣性測量單元-全球衛星導航系統)。
法雷奧專家約爾格·施雷普弗(rg Schrepfer)說:“通過這種方式，我們可以實時創建精確到厘米的坐標系。”為了同步來自車輛和測量站的信息，研究人員使用UTC標準，該標準為協調時間提供了統一的基礎。理想情況下，數字地圖將作為第二層疊加在汽車的透視圖上。
但是，仍然無法完全避免整個系統中的時間滯后(延遲)。從傳感器的物理檢測和數據處理到無線電傳輸到車輛，時間差還是比較長的。數據需要打包、編碼和傳輸，然后在車內解碼。其他問題也會影響時間，比如測試路線上車輛與發射塔的距離，數據傳輸網絡的流量等。在最近的一次演示運行中，法雷奧使用了LTE(4G)無線標準，導致了100到400毫秒的延遲。施雷普夫解釋說:“這些延遲永遠無法完全消除。然而，智能算法可以有所幫助。當我們完全覆蓋5G或6G電信標準時，時延會更短。”
實時數字孿生原型
Providentia++研究項目為在車輛中使用這些數據創造了條件。該項目的目標是創建具有實時能力的可擴展和高度可用的交通狀況數字雙胞胎。為此，該團隊在慕尼黑郊區Garching修建了一條3.5公里長的測試路線，包括7個傳感器站。開發原型是為了在必要時執行一系列實際操作:
研究人員將使用離散數字結對，允許測試路線按比例增加或擴展到任何所需的長度。
為了每秒處理幾千兆字節的數據，研究人員創建了一個數據處理概念，可以優化多個CPU和顯卡(GPU)之間的負載分配。
TUM聯盟負責人阿洛伊斯·諾爾(Alois Knoll)教授表示:“數字雙胞胎已經為項目開發階段做好了準備。這一概念將實現全天候可靠運行，不僅適用于高速公路，也適用于二級公路和交叉路口。”
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