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Avanzando en el transporte con movilidad inteligente y gemelos digitales

Una nueva plataforma busca mejorar la navegación de vehículos conectados usando gemelos digitales.

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En las últimas décadas, la tecnología ha avanzado un montón, especialmente en el transporte. Una de las áreas más emocionantes de desarrollo es el uso de Gemelos digitales, que son copias digitales de sistemas del mundo real. Estos gemelos digitales ayudan a gestionar y mejorar varios sistemas de transporte. Con el auge de los coches autónomos y la comunicación entre vehículos y su entorno, integrar gemelos digitales en el transporte se está volviendo cada vez más importante. Este artículo hablará sobre una nueva plataforma para la movilidad inteligente que busca mejorar cómo los Vehículos Conectados y automatizados (CAVs) navegan por el tráfico.

¿Qué es la Movilidad Inteligente?

La movilidad inteligente se refiere al uso de tecnologías avanzadas para mejorar los sistemas de transporte. Incluye vehículos conectados que pueden comunicarse entre sí y con la infraestructura circundante, como semáforos y señales de tráfico. El objetivo es hacer que el transporte sea más seguro, rápido y eficiente. Esto implica usar datos para entender los patrones de tráfico, predecir problemas y ayudar a los conductores a evitar retrasos.

Introducción a los Gemelos Digitales

Un gemelo digital es una representación virtual de un objeto o sistema físico. En el transporte, los gemelos digitales pueden modelar las condiciones del tráfico, el comportamiento de los vehículos, y más. Permiten la monitorización en tiempo real y proporcionan información sobre cómo funcionan los sistemas. Al crear gemelos digitales de entornos de tráfico, las autoridades pueden entender mejor el flujo del tráfico, identificar problemas y planificar mejoras.

El Papel de los Gemelos Digitales en el Transporte

Los gemelos digitales están revolucionando la forma en que abordamos los desafíos del transporte, como la congestión y los accidentes. Al usar modelos digitales, las ciudades pueden simular patrones de tráfico y probar soluciones potenciales antes de implementarlas físicamente. Este enfoque puede ahorrar tiempo y recursos al permitir que los planificadores visualicen el impacto de los cambios y tomen decisiones informadas.

La Necesidad de Sistemas de Navegación Avanzados

Con el crecimiento de los CAVs, hay una creciente necesidad de sistemas de navegación avanzados que puedan adaptarse a las condiciones del tráfico en tiempo real. Los sistemas GPS tradicionales pueden no ser suficientes, ya que a menudo dependen de mapas desactualizados y no tienen en cuenta los incidentes de tráfico actuales. Un sistema de navegación avanzado puede usar datos en tiempo real de los gemelos digitales para proporcionar a los conductores las mejores rutas basadas en las condiciones actuales.

La Plataforma Propuesta de Movilidad Inteligente con Gemelos Digitales

Este artículo presenta un nuevo sistema que combina Servicios en la Nube y gemelos digitales para crear una plataforma de movilidad inteligente. Esta plataforma está diseñada para ayudar a los CAVs a navegar por el tráfico de manera más eficiente. Al aprovechar datos en tiempo real de los gemelos digitales, la plataforma puede proporcionar información oportuna a los conductores, permitiéndoles tomar mejores decisiones en la carretera.

Componentes de la Plataforma

La plataforma de movilidad inteligente incluye varios componentes clave:

1. Servicios en la Nube

La nube actúa como un centro central que procesa datos de diversas fuentes. Recoge información de los CAVs, unidades de carretera y otros proveedores de datos. La nube puede analizar estos datos y proporcionar información para mejorar el flujo de tráfico y la seguridad.

2. Computación en el Borde

La computación en el borde implica procesar datos más cerca de donde se generan, en vez de enviarlos todos a la nube. Esto reduce la latencia, o el retraso antes de que comience la transferencia de datos, lo cual es crucial para respuestas en tiempo real en el transporte. En el sistema propuesto, las unidades de carretera (RSUs) y los CAVs realizarán parte del procesamiento de datos in situ.

3. Vehículos Conectados

Los CAVs se comunicarán con la nube y otros vehículos para compartir información sobre su entorno. Esta conectividad permite una mejor gestión del tráfico y permite que los vehículos respondan rápidamente a situaciones cambiantes.

4. Unidades de Carretera (RSUs)

Las RSUs son elementos de infraestructura colocados a lo largo de las carreteras que pueden recopilar datos y comunicarse con los vehículos. Monitorearán las condiciones del tráfico y enviarán información de vuelta a la nube. Al usar RSUs, el sistema puede cubrir áreas que podrían no tener cobertura directa de vehículos.

Ventajas de la Plataforma Propuesta

La nueva plataforma de movilidad inteligente ofrece varios beneficios:

1. Eficiencia de Tráfico Mejorada

Al usar datos en tiempo real de los gemelos digitales, la plataforma puede mejorar significativamente la eficiencia del tráfico. Los CAVs recibirán información actualizada sobre las condiciones del tráfico, lo que les permitirá elegir las mejores rutas, evitar la congestión y reducir el tiempo de viaje.

2. Mayor Seguridad

Con la capacidad de detectar eventos de tráfico como accidentes o peligros en la carretera, la plataforma puede alertar a los vehículos sobre posibles peligros. Este enfoque proactivo hacia la seguridad puede ayudar a reducir el número de accidentes en la carretera.

3. Monitoreo en Tiempo Real

La integración de gemelos digitales permite un monitoreo continuo de los sistemas de tráfico. Las autoridades pueden identificar rápidamente problemas, hacer ajustes e informar a los conductores sobre cambios en tiempo real.

El Sistema de Navegación

La plataforma incluye un sistema de navegación diseñado específicamente para los CAVs. Este sistema utiliza datos de los gemelos digitales para proporcionar una planificación de rutas precisa.

Cómo Funciona el Sistema de Navegación

Cuando un vehículo está a punto de entrar en la red de carreteras, notificará a la nube su ubicación y destino. La nube genera entonces una ruta inicial basada en las condiciones de tráfico actuales. Mientras el vehículo está en ruta, si ocurren eventos inesperados, como un accidente o una actividad peatonal intensa, el sistema puede activar un procedimiento de reubicación. Esto asegura que el vehículo pueda evitar retrasos y continuar hacia su destino de forma segura y eficiente.

Enrutamiento Activado por Eventos

El sistema de navegación emplea un mecanismo activado por eventos. Esto significa que si se detecta un evento de tráfico, el sistema puede ajustar rápidamente las rutas para todos los vehículos afectados. Por ejemplo, si ocurre un choque en una carretera específica, el sistema actualiza la sección bloqueada y sugiere rutas alternativas a los conductores.

Pruebas y Demostración

Para validar la eficiencia de la nueva plataforma de movilidad inteligente, se han realizado una serie de pruebas. Estas pruebas analizaron qué tan bien opera la plataforma bajo varias condiciones de tráfico y evaluaron sus capacidades de respuesta en tiempo real.

Pruebas de Prueba de Concepto

Se realizaron pruebas en un entorno controlado para evaluar el rendimiento de la plataforma de movilidad inteligente. Durante estas pruebas, los vehículos utilizaron el sistema de navegación para navegar a través de escenarios de tráfico simulados, incluyendo reuniones de peatones y accidentes de tráfico. Los resultados mostraron que el sistema logró redirigir vehículos alrededor de estos eventos en tiempo real.

Resultados de Simulación

Usando software de simulación de tráfico, el sistema fue evaluado en un entorno virtual. Se midieron parámetros como el tiempo de viaje promedio y la evitación de incidentes. Los resultados indicaron que los vehículos que utilizaban la plataforma de movilidad inteligente experimentaron tiempos de viaje más cortos en comparación con los que confiaban en métodos de navegación tradicionales.

Perspectivas Futuras

La plataforma de gemelos digitales para movilidad inteligente muestra un gran potencial para mejorar los sistemas de transporte urbano. Sin embargo, aún hay desafíos que superar a medida que la tecnología continúa evolucionando.

Expansión de la Plataforma

El trabajo futuro tiene como objetivo expandir las capacidades de la plataforma, incorporando análisis predictivos más avanzados. Al analizar datos históricos y predecir futuros patrones de tráfico, la plataforma puede proporcionar sugerencias de rutas aún más precisas.

Integración con Ciudades Inteligentes

A medida que las ciudades se vuelven más inteligentes, integrar esta plataforma en marcos más amplios de ciudades inteligentes será esencial. Esta integración permitirá que varios sistemas se comuniquen entre sí, optimizando la gestión urbana en general y mejorando la calidad de vida para los residentes de la ciudad.

Abordar la Seguridad y Robustez

Asegurar la seguridad y la robustez es crucial al implementar tal tecnología. A medida que los entornos urbanos se vuelven más complejos, se necesitarán soluciones más sofisticadas para gestionar las condiciones variables y la alta densidad de vehículos conectados. Los desarrollos futuros pueden incluir la investigación de nuevos métodos de comunicación y técnicas de procesamiento de datos para mejorar la efectividad de la plataforma.

Conclusión

La plataforma de gemelos digitales para movilidad inteligente representa un avance significativo en la mejora de los sistemas de transporte. Al combinar datos en tiempo real, Computación en la Nube y navegación avanzada, esta plataforma puede proporcionar experiencias de conducción más seguras y eficientes para los usuarios de CAV. A medida que la tecnología continúa avanzando, la investigación y el desarrollo continuos serán vitales para expandir las capacidades de la plataforma e integrarla en entornos urbanos. La evolución continua de estos sistemas tiene el potencial de cambiar la forma en que navegamos y experimentamos el transporte urbano.

Fuente original

Título: Smart Mobility Digital Twin Based Automated Vehicle Navigation System: A Proof of Concept

Resumen: Digital twins (DTs) have driven major advancements across various industrial domains over the past two decades. With the rapid advancements in autonomous driving and vehicle-to-everything (V2X) technologies, integrating DTs into vehicular platforms is anticipated to further revolutionize smart mobility systems. In this paper, a new smart mobility DT (SMDT) platform is proposed for the control of connected and automated vehicles (CAVs) over next-generation wireless networks. In particular, the proposed platform enables cloud services to leverage the abilities of DTs to promote the autonomous driving experience. To enhance traffic efficiency and road safety measures, a novel navigation system that exploits available DT information is designed. The SMDT platform and navigation system are implemented with state-of-the-art products, e.g., CAVs and roadside units (RSUs), and emerging technologies, e.g., cloud and cellular V2X (C-V2X). In addition, proof-of-concept (PoC) experiments are conducted to validate system performance. The performance of SMDT is evaluated from two standpoints: (i) the rewards of the proposed navigation system on traffic efficiency and safety and, (ii) the latency and reliability of the SMDT platform. Our experimental results using SUMO-based large-scale traffic simulations show that the proposed SMDT can reduce the average travel time and the blocking probability due to unexpected traffic incidents. Furthermore, the results record a peak overall latency for DT modeling and route planning services to be 155.15 ms and 810.59 ms, respectively, which validates that our proposed design aligns with the 3GPP requirements for emerging V2X use cases and fulfills the targets of the proposed design. Our demonstration video can be found at https://youtu.be/3waQwlaHQkk.

Autores: Kui Wang, Zongdian Li, Kazuma Nonomura, Tao Yu, Kei Sakaguchi, Omar Hashash, Walid Saad

Última actualización: 2024-02-19 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2402.12682

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.12682

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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