据国外媒体报道，在Providentia++项目中，慕尼黑工业大学的研究人员和行业合作伙伴开发了新技术，以补充基于车辆传感器输入和交通状况鸟瞰图的车辆视角，从而提高道路安全，包括自动驾驶。
法雷奥德国高级驾驶研究负责人rg Schrepfer表示:“自动驾驶汽车不仅要在低速时安全，在高速时也要安全。然而，当物体从卡车上掉落或在其他情况下，自动驾驶汽车的‘自我中心’视角往往无法及时发现危险，因此很难执行平稳的规避动作。”
图片来源:慕尼黑工业大学
Providentia++项目的研究人员开发了一个系统，可以向车辆传输交通状况的附加视图。负责TUM项目的经理阿洛伊斯·诺尔(Alois Knoll)教授说:“通过使用高架标志桥和桅杆上的传感器，我们在测试路线上创建了一个可靠的实时数字双胞胎，它可以全天候运行。通过这个系统，我们可以用外部视角(鸟瞰图)补充车辆的视图，并将其他道路使用者的行为纳入决策。”
将数字双胞胎传输到汽车:最小化时间延迟
把数字双胞胎传到车上并不容易，所以需要知道传感器站信息传到的车的确切位置。为此，项目合作伙伴法雷奥公司使用了由测量单元、卫星导航系统和实时运动套件组成的IMU-GNSS系统(惯性测量单元-全球卫星导航系统)。
法雷奥专家约尔格·施雷普弗(rg Schrepfer)说:“通过这种方式，我们可以实时创建精确到厘米的坐标系。”为了同步来自车辆和测量站的信息，研究人员使用UTC标准，该标准为协调时间提供了统一的基础。理想情况下，数字地图将作为第二层叠加在汽车的透视图上。
但是，仍然无法完全避免整个系统中的时间滞后(延迟)。从传感器的物理检测和数据处理到无线电传输到车辆，时间差还是比较长的。数据需要打包、编码和传输，然后在车内解码。其他问题也会影响时间，比如测试路线上车辆与发射塔的距离，数据传输网络的流量等。在最近的一次演示运行中，法雷奥使用了LTE(4G)无线标准，导致了100到400毫秒的延迟。施雷普夫解释说:“这些延迟永远无法完全消除。然而，智能算法可以有所帮助。当我们完全覆盖5G或6G电信标准时，时延会更短。”
实时数字孪生原型
Providentia++研究项目为在车辆中使用这些数据创造了条件。该项目的目标是创建具有实时能力的可扩展和高度可用的交通状况数字双胞胎。为此，该团队在慕尼黑郊区Garching修建了一条3.5公里长的测试路线，包括7个传感器站。开发原型是为了在必要时执行一系列实际操作:
研究人员将使用离散数字结对，允许测试路线按比例增加或扩展到任何所需的长度。
为了每秒处理几千兆字节的数据，研究人员创建了一个数据处理概念，可以优化多个CPU和显卡(GPU)之间的负载分配。
TUM联盟负责人阿洛伊斯·诺尔(Alois Knoll)教授表示:“数字双胞胎已经为项目开发阶段做好了准备。这一概念将实现全天候可靠运行，不仅适用于高速公路，也适用于二级公路和交叉路口。”据国外媒体报道，在Providentia++项目中，慕尼黑工业大学的研究人员和行业合作伙伴开发了新技术，以补充基于车辆传感器输入和交通状况鸟瞰图的车辆视角，从而提高道路安全，包括自动驾驶。
法雷奥德国高级驾驶研究负责人rg Schrepfer表示:“自动驾驶汽车不仅要在低速时安全，在高速时也要安全。然而，当物体从卡车上掉落或在其他情况下，自动驾驶汽车的‘自我中心’视角往往无法及时发现危险，因此很难执行平稳的规避动作。”
图片来源:慕尼黑工业大学
T……Providentia++项目的研究人员开发了一个系统，可以向车辆传输交通状况的附加视图。负责TUM项目的经理阿洛伊斯·诺尔(Alois Knoll)教授说:“通过使用高架标志桥和桅杆上的传感器，我们在测试路线上创建了一个可靠的实时数字双胞胎，它可以全天候运行。通过这个系统，我们可以用外部视角(鸟瞰图)补充车辆的视图，并将其他道路使用者的行为纳入决策。”
将数字双胞胎传输到汽车:最小化时间延迟
把数字双胞胎传到车上并不容易，所以需要知道传感器站信息传到的车的确切位置。为此，项目合作伙伴法雷奥公司使用了由测量单元、卫星导航系统和实时运动套件组成的IMU-GNSS系统(惯性测量单元-全球卫星导航系统)。
法雷奥专家约尔格·施雷普弗(rg Schrepfer)说:“通过这种方式，我们可以实时创建精确到厘米的坐标系。”为了同步来自车辆和测量站的信息，研究人员使用UTC标准，该标准为协调时间提供了统一的基础。理想情况下，数字地图将作为第二层叠加在汽车的透视图上。
但是，仍然无法完全避免整个系统中的时间滞后(延迟)。从传感器的物理检测和数据处理到无线电传输到车辆，时间差还是比较长的。数据需要打包、编码和传输，然后在车内解码。其他问题也会影响时间，比如测试路线上车辆与发射塔的距离，数据传输网络的流量等。在最近的一次演示运行中，法雷奥使用了LTE(4G)无线标准，导致了100到400毫秒的延迟。施雷普夫解释说:“这些延迟永远无法完全消除。然而，智能算法可以有所帮助。当我们完全覆盖5G或6G电信标准时，时延会更短。”
实时数字孪生原型
Providentia++研究项目为在车辆中使用这些数据创造了条件。该项目的目标是创建具有实时能力的可扩展和高度可用的交通状况数字双胞胎。为此，该团队在慕尼黑郊区Garching修建了一条3.5公里长的测试路线，包括7个传感器站。开发原型是为了在必要时执行一系列实际操作:
研究人员将使用离散数字结对，允许测试路线按比例增加或扩展到任何所需的长度。
为了每秒处理几千兆字节的数据，研究人员创建了一个数据处理概念，可以优化多个CPU和显卡(GPU)之间的负载分配。
TUM联盟负责人阿洛伊斯·诺尔(Alois Knoll)教授表示:“数字双胞胎已经为项目开发阶段做好了准备。这一概念将实现全天候可靠运行，不仅适用于高速公路，也适用于二级公路和交叉路口。”
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