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本期向大家推介的是18新利体育 轨道交通学院卢维科博士团队的项目：《基于数字孪生的智能网联车测试与建模平台》
卢维科博士，18新利体育 轨道交通学院，研究方向为自动驾驶车流建模与仿真。博士毕业后进入美国阿拉巴马交通研究所(Alabama Transportation Institute)工作两年。2021年9月以18新利体育 “优秀青年学者”身份引进轨道交通学院担任讲师、硕士生导师。2021年11月起担任Alabama Transportation Institute兼职访问学者。
基于数字孪生的智能网联车测试与建模平台
技术领域：数字孪生、智能网联
应用产业领域：智能交通
技术成熟度：小批量生产
专利情况：
已授权专利2项
❶ ZL 201910232206.X，一种基于模态分解及深度学习的城轨短时客流预测方法
❷ ZL 201910291659.X，面向多制式区域轨道交通的动态服务网络优化设计方法
已受理专利4项
❶ CN115499467A，基于数字孪生的智能网联车测试平台及其搭建方法与系统
❷ CN115481531A，基于SUMO的路网交通流实时孪生方法及系统
❸ CN 2022113844582，一种混合流条件下智能网联车主动协调避撞方法
❹ ZN230298-I(案件号) ，一种“沉浸式”地下立体停车库停车找位系统
成果简介：
智能网联车实际路测存在测试里程长、测试场景有限、测试费用高、以及危险场景容易损害等痛点。本团队建立了一种基于数字孪生的智能网联测试平台，该平台能模拟复杂交通运行场景、车辆传感系统、以及车辆通讯与交互过程，可对实际路测进行补充。
本作品的核心工作分为三部分：1. 集成游戏引擎Unity，Python编程语言和交通开源仿真软件SUMO建立起数字孪生基本框架；2. 通过虚拟建筑、道路、车辆、环境、检测器等孪生体再现交通要素和实体；3. 通过团队自开发的Python包(DTSUMO)连接实际交通检测器数据进而复现实时路网交通状态。
案例分析进一步证明本平台能有效地孪生实时交通场景、构建智能网联车特征与要素、完成路网层面的车辆级别仿真(network-scale vehicle-level simulation)，并支持智能网联车建模工作。
创新要点：
1）支持开发路网层面车辆级别(Network-scale vehicle-level)的智能网联车测试。
2）允许用户自定义交通场景、设置交通管控策略，并虚拟车辆细节与信息交互全过程。
3）可通过交通点数据(Point-data)复现实际的路网车辆轨迹。
4）改进了传统的路径流反推算法，将其升级为一个动态路径流最优匹配问题。
5）建立了混合流条件下多车协同避撞模型。
技术指标：
交通流反推误差：在检测器覆盖稀疏的路网上交通流反推误差低于10%。
实时交互延误：50个交叉口组成的路网实时交互延误小于1秒。
