慕尼黑工业大学 (TUM) 的研究人员与行业合作伙伴合作开发了一种技术，以基于车载传感器输入和交通状况鸟瞰图来补充车辆视角。这提高了道路安全，包括自动驾驶。
法雷奥德国驾驶高级研究负责人 Jörg Schrepfer 说：“我们对自动驾驶的期望很明确，汽车不仅要在低速行驶，而且要在快速行驶的交通中安全行驶，例如，当物体从卡车上掉下来时，汽车的‘以自我为中心’的视角往往无法及时检测到危险碎片。在这些情况下，很难执行平稳的规避行动。”
Providentia++项目的研究人员开发出一种系统，可以将交通状况的附加视图传输到车辆中。TUM项目主管经理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，可实现全天候运行。凭借该系统，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。”
TUM 科学家 Leah Strand 在龙门架上检查技术。来源：慕尼黑工业大学
将数字双胞胎传输到汽车中绝非易事：数字双胞胎需要知道传感器站信息传输到的车辆的确切位置。为此，项目合作伙伴Valeo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——全球导航卫星系统）。
通过这种方式，可以实时创建精确到厘米的坐标系，为了同步来自车辆和数字双胞胎测量站的信息，该标准为协调时间提供了统一的基础。理想情况下，数字地图将像第二层一样叠加在汽车的视角之上。
但是，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，时间流逝。数据经过打包、编码和传输，然后在汽车中进行解码。其他条件也起作用，例如车辆与测试路线上发射塔的距离以及数据传输网络上的交通量。在最近的一次演示运行中，法雷奥使用 LTE (4G) 无线标准，这会导致 100 到 400 毫秒的延迟。“这些延迟永远无法完全消除。然而，智能算法会有所帮助，当我们完全覆盖 5G 或 6G 电信标准时，未来的结果会更好。
Providentia++研究项目为在车辆中使用这些数据创造了条件。项目目标是创建具有实时能力的可扩展且高度可用的交通状况数字孪生。为此，该团队在慕尼黑郊外的Garching建造了一条3.5公里的测试路线，包括七个传感器站。该原型的开发是为了在需要时进行系列实操：
TUM的联盟负责人Alois Knoll教授表示：“数字孪生已为项目开发阶段做好准备。该概念将实现全天候可靠运行，不仅适用于高速公路，也适用于二级道路和十字路口附近。”
Demi Xia编译
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