Los grupos de investigación dirigidos por el Prof. Kei Sakaguchi de la Escuela de Ingeniería del Instituto de Tecnología de Tokio y el Prof. Walid Saad de Virginia Tech han realizado conjuntamente un gemelo digital de movilidad inteligente que replica las condiciones del tráfico del espacio físico en el ciberespacio en tiempo real.

Usando estogemelo digital, demostraron con éxito un sistema de conducción autónoma híbrido que combina la conducción autónoma y el funcionamiento remoto.La investigación espublicadoen el diarioTransacciones IEEE sobre vehículos inteligentes.

Si bien la tecnología de gemelos digitales, que replica objetos y sistemas físicos en el ciberespacio, ha experimentado un rápido crecimiento en campos como la manufactura y la construcción, hasta ahora no se había aplicado al sector de la movilidad dinámica.

En esta investigación, se utilizó el campo de investigación y educación sobre movilidad inteligente del campus de Ookayama de Tokyo Tech para construir un gemelo digital de movilidad inteligente.Además, utilizando este gemelo digital se desarrolló un sistema de demostración de conducción autónoma híbrida, que combina la conducción autónoma y el control remoto.

En la demostración, el gemelo digital pudo identificar rutas más seguras y eficientes paravehículos autónomosen tiempo real y transmitir esta información a los vehículos.Esto confirmó que la conducción autónoma híbrida, que integra tanto la autonomía local como la guía remota, es factible.

Esta investigación permite fusionar la planificación de rutas locales basada en los sensores propios del vehículo y la planificación de rutas globales basada en la visión más amplia del entorno del gemelo digital.Esto se logra a través de la comunicación V2X, mejorando simultáneamente la seguridad y la eficiencia del tráfico.

Los gemelos digitales, que reproducen los objetos y sistemas del espacio físico enciberespacio, se han desarrollado rápidamente en industrias secundarias como la manufactura y la construcción.Recientemente, se ha aplicado a industrias terciarias como la atención sanitaria, la educación y el comercio electrónico, y ahora se está extendiendo a industrias primarias como la agricultura y la pesca.

Las ventajas de los gemelos digitales incluyen no solo la visualización mediante tecnología de visión por computadora en el ciberespacio, sino también el monitoreo en tiempo real a través de sensores y tecnología IoT, la predicción mediante simulación e inteligencia artificial, y un control óptimo y evitación de anomalías basado en predicciones.

La dificultad de construir gemelos digitales varía según la dinámica de los objetos o sistemas.En la industria manufacturera y la construcción, donde la dinámica es baja, la implementación del gemelo digital es relativamente fácil, pero en la movilidad, con una dinámica alta, lograr un gemelo digital ha sido un desafío.

En este contexto, el Instituto de Tecnología de Tokio y Virginia Tech han estado trabajando desde 2022 en un proyecto de investigación conjunto encargado por el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (NICT) de Japón y la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos (NSF).

Este proyecto, titulado "Investigación y desarrollo de plataformas de servicios de computación de borde inalámbrico para IoFDT (Internet de gemelos digitales federados) para hacer realidad la sociedad 5.0", tiene como objetivo construir un gemelo digital de movilidad inteligente y ha implementado con éxito la primera conducción híbrida autónoma y remota del mundo utilizandoeste gemelo digital.

El Instituto de Tecnología de Tokio, en colaboración con miembros del Consorcio de Promoción de la Sociedad Súper Inteligente, ha estado construyendo el campo de investigación y educación sobre movilidad inteligente en el campus de Ookayama desde 2019.

Este campo está equipado con dos vehículos autónomos con capacidad de conducción autónoma de nivel 4/5 y cuatro unidades de carretera (RSU) destinadas a ITS (Sistema de Transporte Inteligente) de próxima generación.Las RSU están equipadas con sensores como LiDAR y cámaras, comunicación V2X (vehículo a todo) que admite 760 MHz, 5,7 GHz y 60 GHz, computación de borde (MEC) y redes de retorno a la nube, lo que permite una infraestructura segura coordinada.apoyo a la conducción.

El Smart Mobility Digital Twin reproduce estos campos de movilidad física en tiempo real en el ciberespacio, lo que permite la predicción de colisiones en tiempo real y la planificación de rutas en el gemelo digital, permitiendo así un apoyo a la conducción segura.

La configuración del sistema del Smart Mobility Digital Twin se muestra en la fig.1. Consiste en vehículos autónomos y RSU en el espacio físico, servidores en el borde y en la nube, una plataforma de virtualización que orquesta toda la red, paquetes de software ROS (Robot Operating System) y Autoware para la conducción autónoma que operan en el ciberespacio, información estática como Ookayama.mapas de nubes de puntos/modelos 3D, software de visualización 3D como Unity y aplicaciones dinámicas de movilidad inteligente que operan en estas infraestructuras.

Los servidores perimetrales en vehículos autónomos y RSU utilizan sensores como LiDAR y cámaras para detectar participantes del tráfico circundante, como vehículos, bicicletas y peatones, construyendo gemelos digitales localizados.La información detectada por múltiples vehículos y RSU se agrega en la nube y se superpone en nubes de puntos/mapas 3D para construir un gemelo digital de área amplia de todo el campo.

Al incorporar una estructura jerárquica de gemelos digitales locales y de área amplia (con cualquier número de capas), es posible dar cabida a varios casos de uso de movilidad inteligente con diferentes requisitos, como la prevención de colisiones y la optimización de la entrega.

La figura 2 muestra un ejemplo del gemelo digital Ookayama Smart Mobility.La parte inferior muestra fotografías de vehículos y RSU en el espacio físico, mientras que la parte superior muestra información en tiempo real de vehículos (azul) y peatones (rosa) superpuesta en un mapa 3D en el ciberespacio.

La parte central muestra los resultados de la detección superpuestos a la nube de puntos junto con el rango de detección del LiDAR y otros sensores.Se puede observar que los resultados de detección de múltiples RSU están fusionados.A pesar de un retraso de aproximadamente 10 ms para los gemelos digitales locales y de 100 ms para los gemelos digitales globales, los gemelos físicos y digitales están casi sincronizados en tiempo real.

La conducción autónoma híbrida integra la planificación de rutas basada en observaciones ambientales locales realizadas por vehículos autónomos con la planificación de rutas basada en observaciones ambientales globales proporcionadas por el gemelo digital a través de la comunicación V2X.Esto permite mejoras simultáneas tanto en la seguridad como en la eficiencia del tráfico.

La Fig. 3 muestra el sistema de demostración de conducción autónoma híbrida.En el sistema de demostración, se construye un gemelo digital del vehículo autónomo en el ciberespacio, se realiza la planificación de la ruta en el gemelo digital global en el ciberespacio, la ruta optimizada se envía de regreso al vehículo autónomo en el espacio físico y el vehículo realiza operaciones autónomas.Conducir utilizando la ruta seleccionada y sus sensores.

Es la primera vez en el mundo que se implementa prácticamente un sistema de conducción autónoma híbrida de este tipo.Si bien la visión de la conducción autónoma se limita al entorno del vehículo, de forma similar a la conducción humana, el gemelo digital global puede observar las condiciones de la carretera enen tiempo realy a vista de pájaro, permitiendo seleccionar rutas más seguras y eficientes en tiempo real.

Durante el experimento de demostración, el vehículo autónomo detectó un vehículo estacionado y muchos peatones en su ruta utilizando el gemelo digital global en el ciberespacio, lo que le permitió cambiar a una carretera circundante más segura y eficiente, y este cambio fue retroalimentado al físico.vehículo autónomo, lo que confirma la realización de la conducción autónoma híbrida.

Más información:Kui Wang et al, Sistema de navegación automatizada para vehículos basado en gemelos digitales Smart Mobility: una prueba de concepto,Transacciones IEEE sobre vehículos inteligentes(2024).DOI: 10.1109/TIV.2024.3368109