[论文解读] Towards Next Generation of Pedestrian and Connected Vehicle In-the-loop Research: A Digital Twin Co-Simulation Framework

Zijin Wang, Ou Zheng+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 8, 2022

Traffic control and management被引用 4

一句话总结

本文提出了一种数字孪生协同仿真框架，通过Carla-SUMO协同仿真与CAVE沉浸式环境，将联网汽车（CVs）与行人整合在物理-数字闭环中。该框架实现了物理与数字孪生体之间的实时双向数据交换，通过V2P预警系统案例研究得到验证，展示了其在下一代智能交通系统（ITS）研究中更高的真实感与可扩展性。

ABSTRACT

Digital Twin is an emerging technology that replicates real-world entities into a digital space. It has attracted increasing attention in the transportation field and many researchers are exploring its future applications in the development of Intelligent Transportation System (ITS) technologies. Connected vehicles (CVs) and pedestrians are among the major traffic participants in ITS. However, the usage of Digital Twin in research involving both CV and pedestrian remains largely unexplored. In this study, a Digital Twin framework for CV and pedestrian in-the-loop simulation is proposed. The proposed framework consists of the physical world, the digital world, and data transmission in between. The features for the entities (CV and pedestrian) that need digital twining are divided into external state and internal state, and the attributes in each state are described. We also demonstrate a sample architecture under the proposed Digital Twin framework, which is based on Carla-Sumo Co-simulation and Cave automatic virtual environment (CAVE). A case study that investigates Vehicle-Pedestrian (V2P) warning system is conducted to validate the effectiveness of the presented architecture. The proposed framework is expected to provide guidance to the future Digital Twin research, and the architecture we build can serve as the testbed for further research and development of ITS applications on CV and pedestrians.

研究动机与目标

• 为解决智能交通系统中联网汽车与行人缺乏集成数字孪生框架的问题。
• 开发物理与数字孪生体之间的双向数据传输系统，以实现实时仿真。
• 构建一个可扩展的沉浸式测试平台，用于评估涉及行人与联网汽车的V2X应用。
• 通过行人-车辆（V2P）预警系统案例研究验证该框架。
• 为未来涉及人-车交互的数字孪生环境中的ITS研究提供基础架构。

提出的方法

• 该框架建立了一个包含三个组件的闭环系统：物理世界、数字世界以及双向数据传输。
• 实体（联网汽车与行人）通过外部状态（如位置、速度）和内部状态（如决策逻辑、行为意图）进行建模。
• 数字孪生架构基于Carla-SUMO协同仿真平台实现，用于交通与车辆动力学仿真。
• 通过CAVE（沉浸式自动虚拟环境）实现沉浸式人-在回路测试，以实现行人行为的逼真模拟。
• 数据同步确保仿真过程中物理与数字表征之间的实时一致性。
• 该框架支持动态场景生成与实时反馈，用于V2P预警系统的评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种数字孪生协同仿真框架，以在双向、实时闭环中同时模拟联网汽车与行人？
• RQ2 为确保联网汽车与行人物理与数字孪生体之间准确且低延迟的数据交换，需要哪些架构组件？
• RQ3 CAVE沉浸式环境的集成在多大程度上提升了ITS仿真中行人行为建模的保真度？
• RQ4 该框架在多大程度上能够支持V2P预警系统的开发与验证？
• RQ5 在复杂、动态的交通场景中，该框架的关键性能与可扩展特性是什么？

主要发现

• 所提出的数字孪生框架成功实现了联网汽车与行人物理与数字表征之间的实时、双向交互。
• Carla-SUMO协同仿真与CAVE的集成，为行人行为的人-在回路测试提供了高保真、沉浸式环境。
• 案例研究证明，该框架能够在真实交通条件下有效模拟与评估V2P预警系统。
• 该框架支持动态场景生成与实时数据同步，提升了仿真的准确性与响应速度。
• 该架构具备可扩展性，可作为未来涉及行人与联网汽车的ITS应用的可行测试平台。