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腾讯孙驰天:构建数字孪生交通引擎,助力智能网联应用落地

2021-03-28 11:02 爱云资讯   

3月25日,由赛文交通网主办的第十届(2021)中国智能交通市场年会在南京召开,在自动驾驶与车路协同产业发展论坛上,腾讯自动驾驶业务仿真技术总监孙驰天发表主题演讲,他表示:“数字孪生技术通过使用真实数据不断训练模型来进行模型迭代,可以提供智能分析、仿真模拟预测等应用服务,以解决智能网联、自动驾驶测试、智慧交通发展中的效率和安全等痛点问题。”

近年来,我国积极开展智能网联汽车测试示范区的建设工作,力争在国际中打造智能网联汽车产业高地。数字孪生技术在智能网联示范区建设中发挥了重要的作用。随着人工智能和工业互联网的发展,自动驾驶技术研发飞速发展,数字孪生作为自动驾驶测试的关键技术,在去年被中国科协列为十个创新技术突破点之一,数字孪生技术受到广泛关注,也获得了更大的应用和发展空间。

孙驰天表示数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。数据是基础,模型是核心,服务是重点,对G端用户、B端用户、C端用户来说,能够感知的主要是服务层面,包括智能分析、仿真模拟预测、以及比较常见的应用服务等。目前,腾讯数字孪生技术在国家智能网联(长沙)测试区的虚拟仿真实验室项目、湖北襄阳数字孪生自动驾驶测试评价体系建设项目、深圳智能网联交通测试示范平台项目均已落地应用。

据孙驰天介绍,在智慧交通应用中,数字孪生技术同样以数据为基础,模型为核心,把数据和模型注入到一体化的城市交通网的内部,同时进行中观和微观的仿真模拟,构建数字孪生的交通引擎,可以应用于城市静态的辅助规划,城市动态的路况推演,或者是特定场景的交通预案的评价等,其中包括:

智能管控方面,通过腾讯高精地图、三维重建技术和游戏引擎技术做虚实数据互通的仿真推演,可以实现基于全域实时感知的交通仿真、指挥控制,三维模型台账管理,以及信控方案评估等;商业运营方面,通过IOT设备,结合大量B端、C端数据,根据不同地方运营模式,可以构建与出行消费者有更多连接触点的示范应用,如出行中的服务区、加油站等场景案例;车道级别预测导航,基于全域实时交通模拟、云渲染、数字孪生技术,不但可以基于交通预测进行路径推荐,也可以对周围重点车辆,包括救护、危化等车辆实时显示,实现紧急车道和公交车道的动态复用等。

在交通数字孪生感知、云端计算和可视化的全链路中,腾讯自动驾驶均有深厚积累,在关键的感知环节,使用了雷视融合强孪生的感知方案、采用长焦的摄像机、鱼眼相机和毫米波雷达等,可以进行跨传感器的时空融合,同时跟踪128个以上的目标,覆盖来回双向的车道,进行多种类型的机动车和非机动车检测,同时依托腾讯云端大规模并行加速的能力进行交通仿真和预测,并运用游戏渲染技术让交通流数据可视化呈现。

比如,在高速场景应用中,腾讯数字孪生技术可以更好地还原高速系统,包括高速的静态场景,隧道内部的静态场景,隧道内部动态的数据等,在传感器看不到的盲区部分,也可以通过预测算法进行弥补。此外,腾讯自动驾驶的融合感知算法还被应用到道路智能巡检方案上,目前已经在深圳市福田区路桥局落地。

孙驰天表示:“在产业互联网时代,腾讯致力于做数字化的连接器和工具箱,腾讯自动驾驶将不断加强自主研发实力,提升自身优质技术能力,和OEM厂商、测试场、政府机构、产业联盟乃至科研机构广泛合作,推动自动驾驶落地,助力智能网联、交通强国等战略的实现。”

 

责任编辑: 3976DBC

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