TUM研究人员开发新技术提高自动驾驶道路安全

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，根据车辆传感器输入和交通状况的鸟瞰图来补充车辆视角，以提高道路安全，包括自动驾驶。

德国驾驶高级研究主管rg Schrepfer表示:自动驾驶汽车不仅要低速安全，还要高速安全可是，当物体从卡车上掉下来或出现其他情况时，自动驾驶汽车以自我为中心的视角往往无法及时发现危险，因此很难进行平稳的躲避动作

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TUM项目经理Alois Knoll教授表示: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孪生，可以全天运行通过这个系统，我们可以用外部视角补充车辆的观点，并将其他道路使用者的行为纳入决策

将数字双胞胎移植到汽车上:最大限度地减少时间延迟

把数字双胞胎传到汽车上并不容易有必要知道传感器站信息被发送到的车辆的确切位置为此，项目合作伙伴法雷奥公司使用IMU—GNSS系统，该系统由测量单元，卫星导航系统和实时运动套件组成

狮子座的专家rg Schrepfer说:这样，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

但目前来看，整个系统中的时滞是无法完全避免的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的长短，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可是，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一个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，该团队在慕尼黑郊外的Garching修建了一条3.5公里长的测试路线，包括7个传感器站

研究人员将使用分散的数字配对，允许测试路线按比例增加或扩展到任何所需的长度。

为了处理每秒几GB的数据量，研究人员创建了一个数据处理概念，可以优化多个CPU和显卡之间的负载分配。

TUM联盟负责人阿洛伊斯·诺尔教授表示:数字结对已经为项目开发阶段做好了准备该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