도쿄 공과대학 공과대학의 Kei Sakaguchi 교수와 버지니아 공과대학의 Walid Saad 교수가 이끄는 연구 그룹은 사이버 공간에서 물리적 공간의 교통 상황을 실시간으로 복제하는 스마트 모빌리티 디지털 트윈(Smart Mobility Digital Twin)을 공동으로 실현했습니다.

이것을 사용하여디지털 트윈자율주행과 원격운전을 결합한 하이브리드 자율주행 시스템 시연에 성공했다.연구는출판됨일지에지능형 차량에 대한 IEEE 거래.

사이버 공간에서 물리적 사물과 시스템을 복제하는 디지털 트윈 기술은 제조, 건설 등 분야에서 급속도로 성장했지만, 다이나믹 모빌리티 분야에서는 아직까지 적용되지 않았습니다.

본 연구에서는 Tokyo Tech의 Ookayama 캠퍼스에 있는 스마트 모빌리티 교육 및 연구 분야를 활용하여 스마트 모빌리티 디지털 트윈을 구축했습니다.또한, 이 디지털 트윈을 활용해 자율주행과 원격제어를 결합한 하이브리드 자율주행 실증 시스템도 개발했다.

시연에서 디지털 트윈은 보다 안전하고 효율적인 경로를 식별할 수 있었습니다.자율주행차실시간으로 이 정보를 차량에 다시 전달합니다.이를 통해 지역 자율주행과 원격 유도를 융합한 하이브리드 자율주행이 가능함을 확인했다.

본 연구를 통해 차량 자체 센서를 기반으로 한 로컬 경로 계획과 디지털 트윈의 더 넓은 환경 관점을 기반으로 한 글로벌 경로 계획의 융합이 가능해졌습니다.이는 V2X 통신을 통해 달성되며, 교통 안전과 효율성을 동시에 향상시킵니다.

물리적 공간의 사물과 시스템을 재현하는 디지털 트윈사이버 공간, 제조업, 건설 등 2차 산업에서 급속한 발전을 이루었습니다.최근에는 의료, 교육, 전자상거래 등 3차 산업에 적용됐고, 현재는 농업, 수산업 등 1차 산업까지 확대되고 있다.

디지털 트윈의 장점은 사이버 공간에서 컴퓨터 비전 기술을 활용한 시각화뿐 아니라 센서와 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 시뮬레이션과 AI를 활용한 예측, 예측을 기반으로 한 최적의 제어 및 이상 징후 방지 등이 있다.

디지털 트윈 구축의 어려움은 물체나 시스템의 역학에 따라 다릅니다.역학이 낮은 제조 및 건설에서는 디지털 트윈 구현이 상대적으로 쉽지만, 역학이 높은 모빌리티에서는 디지털 트윈을 구현하는 것이 어려웠습니다.

이런 배경에서 도쿄공과대학과 버지니아텍은 일본 국립정보통신기술연구소(NICT)와 미국 국립과학재단(NSF)이 의뢰하는 공동 연구 프로젝트를 2022년부터 진행해 왔다.

'사회 5.0 실현을 위한 IoFDT(Internet of Federated Digital Twin)를 위한 무선 에지 컴퓨팅 서비스 플랫폼 연구 및 개발'이라는 제목의 본 프로젝트는 스마트 모빌리티 디지털 트윈 구축을 목표로 하며, 이를 이용한 세계 최초의 하이브리드 자율주행 및 원격 운전 구현에 성공했다.이 디지털 트윈.

도쿄 공업 대학은 슈퍼 스마트 사회 추진 컨소시엄 회원과 협력하여 2019년부터 오오카야마 캠퍼스에 스마트 모빌리티 교육 및 연구 분야를 구축해 왔습니다.

이 분야에는 레벨 4/5 자율주행이 가능한 자율주행차 2대와 차세대 ITS(지능형교통시스템)을 위한 RSU(Road Side Unit) 4대가 탑재된다.RSU에는 LiDAR, 카메라 등의 센서와 760MHz, 5.7GHz, 60GHz를 지원하는 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신, 엣지 컴퓨팅(MEC), 클라우드로의 백홀 네트워크 등이 탑재돼 인프라 연계 안전이 가능하다.운전지원.

스마트 모빌리티 디지털 트윈은 이러한 물리적 이동장을 사이버 공간에서 실시간으로 재현해 디지털 트윈에서 실시간 충돌 예측과 경로 계획이 가능해 안전 운전 지원이 가능하다.

스마트 모빌리티 디지털 트윈의 시스템 구성은 그림 1과 같다.1. 물리적 공간의 자율주행차와 RSU, 엣지와 클라우드 서버, 네트워크 전체를 관장하는 가상화 플랫폼, 사이버 공간에서 동작하는 자율주행을 위한 ROS(Robot Operating System)와 오토웨어 소프트웨어 패키지, 오오카야마 등의 정적인 정보로 구성된다.포인트 클라우드 지도/3D 모델, Unity와 같은 3D 시각화 소프트웨어, 이러한 인프라에서 작동하는 동적 스마트 모빌리티 애플리케이션이 있습니다.

자율주행차 및 RSU의 엣지 서버는 LiDAR 등의 센서와 카메라를 사용해 차량, 자전거, 보행자 등 주변 교통 참여자를 감지하고 현지화된 디지털 트윈을 구축합니다.여러 차량과 RSU에서 감지한 정보는 클라우드에 집계되고 포인트 클라우드/3D 지도에 중첩되어 전체 필드의 광역 디지털 트윈을 구성합니다.

이러한 로컬 및 광역 디지털 트윈의 계층적 구조(계층 수 제한 없음)를 통합함으로써 충돌 방지 및 전달 최적화와 같은 다양한 요구 사항을 가진 다양한 스마트 모빌리티 사용 사례를 수용할 수 있습니다.

그림 2는 Ookayama Smart Mobility Digital Twin의 예를 보여줍니다.하단에는 물리적 공간의 차량 및 RSU 사진이 표시되고, 상단에는 사이버 공간의 3D 지도 위에 차량(파란색)과 보행자(분홍색)의 실시간 정보가 겹쳐 표시됩니다.

중간 부분에는 LiDAR 및 기타 센서의 감지 범위와 함께 포인트 클라우드에 중첩된 감지 결과가 표시됩니다.여러 RSU의 감지 결과가 융합되어 있는 것을 볼 수 있습니다.로컬 디지털 트윈의 경우 약 10ms, 글로벌 디지털 트윈의 경우 약 100ms의 지연에도 불구하고 물리적 트윈과 디지털 트윈은 거의 실시간으로 동기화됩니다.

하이브리드 자율주행은 자율주행차의 국소 환경 관측을 기반으로 한 경로 계획과 V2X 통신을 통해 디지털 트윈이 제공하는 지구 환경 관측을 기반으로 한 경로 계획을 통합합니다.이를 통해 교통안전과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

그림 3은 하이브리드 자율주행 실증 시스템을 보여준다.실증 시스템에서는 사이버 공간에서 자율주행차의 디지털 트윈을 구축하고, 사이버 공간에서 글로벌 디지털 트윈에 대해 경로 계획을 수행하고, 최적화된 경로를 물리적 공간에서 자율주행자동차로 다시 전송하여 차량이 자율주행을 수행하는 시스템이다.선택한 경로와 해당 센서를 사용하여 운전합니다.

이런 하이브리드 자율주행 시스템이 실제로 구현된 것은 세계 최초다.자율주행의 시야는 인간의 운전과 마찬가지로 차량 주변에만 국한되어 있지만, 글로벌 디지털 트윈은 도로 상황을 실시간으로 관찰할 수 있다.실시간조감도를 통해 보다 안전하고 효율적인 경로를 실시간으로 선택할 수 있습니다.

실증 실험에서 자율주행차는 사이버 공간에서 글로벌 디지털 트윈을 활용해 주차된 차량과 주행 경로에 있는 다수의 보행자를 감지해 보다 안전하고 효율적인 주변 도로로 변화하고, 이 변화를 물리적 도로로 피드백했다.자율주행자동차, 하이브리드 자율주행 실현을 확인하다.

추가 정보:Kui Wang 외, 스마트 모빌리티 디지털 트윈 기반 자동 차량 내비게이션 시스템: 개념 증명,지능형 차량에 대한 IEEE 거래(2024).DOI: 10.1109/TIV.2024.3368109