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Faire avancer le transport avec la mobilité intelligente et les jumeaux numériques

Une nouvelle plateforme vise à améliorer la navigation des véhicules connectés en utilisant des jumeaux numériques.

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Au cours des dernières décennies, la technologie a fait de gros progrès, surtout dans le domaine des transports. Un des trucs intéressants, c’est l’utilisation des Jumeaux numériques, qui sont des copies numériques de systèmes du monde réel. Ces jumeaux numériques aident à gérer et à améliorer différents systèmes de transport. Avec la montée des voitures autonomes et la communication entre les véhicules et leur environnement, intégrer les jumeaux numériques dans les transports devient de plus en plus important. Cet article va parler d'une nouvelle plateforme pour la mobilité intelligente qui vise à améliorer comment les Véhicules connectés et automatisés (CAVs) naviguent dans le trafic.

Qu'est-ce que la mobilité intelligente ?

La mobilité intelligente fait référence à l'utilisation de technologies avancées pour améliorer les systèmes de transport. Ça inclut des véhicules connectés qui peuvent communiquer entre eux et avec l'infrastructure environnante, comme les feux de circulation et les panneaux routiers. L'objectif est de rendre le transport plus sûr, plus rapide et plus efficace. Cela implique d'utiliser des données pour comprendre les schémas de circulation, prédire les problèmes et aider les conducteurs à éviter les retards.

Introduction aux jumeaux numériques

Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d'un objet ou d'un système physique. Dans le transport, les jumeaux numériques peuvent modéliser les conditions de circulation, le comportement des véhicules, et plus encore. Ils permettent une surveillance en temps réel et fournissent des infos sur le fonctionnement des systèmes. En créant des jumeaux numériques des environnements de circulation, les autorités peuvent mieux comprendre le flux de trafic, identifier les problèmes et planifier des améliorations.

Le rôle des jumeaux numériques dans les transports

Les jumeaux numériques révolutionnent notre approche des défis de transport, comme la congestion et les accidents. En utilisant des modèles numériques, les villes peuvent simuler les schémas de circulation et tester des solutions potentielles avant de les appliquer physiquement. Cette approche peut économiser du temps et des ressources en permettant aux planificateurs de visualiser l'impact des changements et de prendre des décisions éclairées.

Le besoin de systèmes de navigation avancés

Avec la croissance des CAVs, il y a un besoin croissant de systèmes de navigation avancés qui peuvent s'adapter aux conditions de circulation en temps réel. Les systèmes GPS traditionnels peuvent ne pas suffire car ils s'appuient souvent sur des cartes obsolètes et ne prennent pas en compte les incidents de circulation actuels. Un système de navigation avancé peut utiliser des données en temps réel provenant des jumeaux numériques pour fournir aux conducteurs les meilleurs itinéraires en fonction des conditions actuelles.

La plateforme de jumeaux numériques pour la mobilité intelligente proposée

Cet article présente un nouveau système qui combine des Services Cloud et des jumeaux numériques pour créer une plateforme de mobilité intelligente. Cette plateforme est conçue pour aider les CAVs à naviguer dans le trafic de manière plus efficace. En s'appuyant sur des données en temps réel provenant des jumeaux numériques, la plateforme peut fournir des informations en temps opportun aux conducteurs, leur permettant de prendre de meilleures décisions sur la route.

Composants de la plateforme

La plateforme de mobilité intelligente comprend plusieurs composants clés :

1. Services Cloud

Le cloud agit comme un centre central qui traite les données provenant de diverses sources. Il collecte des informations des CAVs, des unités routières et d'autres fournisseurs de données. Le cloud peut analyser ces données et fournir des infos pour améliorer le flux de trafic et la sécurité.

2. Edge Computing

L'edge computing implique le traitement des données plus près de leur source, au lieu de les envoyer toutes au cloud. Cela réduit la latence, ou le délai avant le début du transfert de données, ce qui est crucial pour les réponses en temps réel dans les transports. Dans le système proposé, les unités routières (RSUs) et les CAVs effectueront une partie du traitement des données sur place.

3. Véhicules Connectés

Les CAVs communiqueront avec le cloud et d'autres véhicules pour partager des informations sur leur environnement. Cette connectivité permet une meilleure gestion du trafic et permet aux véhicules de réagir rapidement aux situations changeantes.

4. Unités Routières (RSUs)

Les RSUs sont des éléments d'infrastructure placés le long des routes qui peuvent collecter des données et communiquer avec les véhicules. Elles surveilleront les conditions de circulation et transmettront des informations au cloud. En utilisant des RSUs, le système peut couvrir des zones qui pourraient ne pas avoir de couverture directe des véhicules.

Avantages de la plateforme proposée

La nouvelle plateforme de mobilité intelligente offre plusieurs avantages :

1. Amélioration de l'efficacité du trafic

En utilisant des données en temps réel provenant des jumeaux numériques, la plateforme peut améliorer considérablement l'efficacité du trafic. Les CAVs recevront des informations mises à jour sur les conditions de circulation, leur permettant de choisir les meilleurs itinéraires, d'éviter la congestion et de réduire le temps de trajet.

2. Sécurité renforcée

Avec la capacité de détecter des événements de circulation tels que des accidents ou des dangers sur la route, la plateforme peut alerter les véhicules sur des dangers potentiels. Cette approche proactive en matière de sécurité peut aider à réduire le nombre d'accidents sur la route.

3. Surveillance en temps réel

L'intégration des jumeaux numériques permet une surveillance continue des systèmes de circulation. Les autorités peuvent rapidement identifier les problèmes, faire des ajustements et informer les conducteurs des changements en temps réel.

Le système de navigation

La plateforme comprend un système de navigation spécialement conçu pour les CAVs. Ce système utilise des données provenant des jumeaux numériques pour fournir une planification d'itinéraire précise.

Comment ça fonctionne

Quand un véhicule s'apprête à entrer dans le réseau routier, il notifie le cloud de sa position et de sa destination. Le cloud génère alors un itinéraire initial basé sur les conditions de circulation actuelles. Pendant que le véhicule est en route, si des événements inattendus se produisent-comme un accident de la route ou une forte activité piétonne-le système peut déclencher une procédure de redirection. Cela garantit que le véhicule peut éviter les retards et continuer vers sa destination de manière sûre et efficace.

Routage déclenché par événement

Le système de navigation utilise un mécanisme déclenché par événement. Cela signifie que si un événement de circulation est détecté, le système peut rapidement ajuster les itinéraires pour tous les véhicules concernés. Par exemple, si un accident de voiture se produit sur une route spécifique, le système met à jour la section bloquée et suggère des itinéraires alternatifs aux conducteurs.

Tests et démonstration

Pour valider l'efficacité de la nouvelle plateforme de mobilité intelligente, une série de tests ont été réalisés. Ces tests ont analysé comment la plateforme fonctionne sous différentes conditions de circulation et évalué ses capacités de réponse en temps réel.

Tests de preuve de concept

Des tests ont été réalisés dans un environnement contrôlé pour évaluer la performance de la plateforme de mobilité intelligente. Lors de ces tests, des véhicules ont utilisé le système de navigation pour naviguer à travers des scénarios de circulation simulés, y compris des rassemblements piétons et des accidents de la route. Les résultats ont montré que le système a réussi à rediriger les véhicules autour de ces événements en temps réel.

Résultats de simulation

En utilisant un logiciel de simulation de circulation, le système a été évalué dans un environnement virtuel. Des paramètres tels que le temps de trajet moyen et l'évitement d'incidents ont été mesurés. Les résultats ont indiqué que les véhicules utilisant la plateforme de mobilité intelligente ont connu des temps de trajet plus courts comparés à ceux qui s'appuyaient sur des méthodes de navigation traditionnelles.

Perspectives futures

La plateforme de jumeaux numériques pour la mobilité intelligente montre un grand potentiel pour améliorer les systèmes de transport urbains. Cependant, il reste encore des défis à relever à mesure que la technologie continue d'évoluer.

Expansion de la plateforme

Les travaux futurs visent à étendre les capacités de la plateforme, en intégrant des analyses prédictives plus avancées. En analysant les données historiques et en prédisant les schémas de circulation futurs, la plateforme pourra fournir des suggestions d'itinéraires encore plus précises.

Intégration avec les villes intelligentes

À mesure que les villes deviennent plus intelligentes, intégrer cette plateforme dans des cadres de ville intelligente plus larges sera essentiel. Cette intégration permettra à divers systèmes de communiquer entre eux, optimisant la gestion urbaine globale et améliorant la qualité de vie des habitants de la ville.

Addressing Safety and Robustness

Assurer la sécurité et la robustesse est crucial lors du déploiement de cette technologie. À mesure que les environnements urbains deviennent plus complexes, des solutions plus sophistiquées seront nécessaires pour gérer les diverses conditions et la forte densité de véhicules connectés. Les développements futurs pourraient inclure l'exploration de nouvelles méthodes de communication et de techniques de traitement des données pour améliorer l'efficacité de la plateforme.

Conclusion

La plateforme de jumeaux numériques pour la mobilité intelligente représente un pas en avant significatif dans l'amélioration des systèmes de transport. En combinant des données en temps réel, le cloud computing et une navigation avancée, cette plateforme peut offrir des expériences de conduite plus sûres et plus efficaces pour les utilisateurs de CAV. À mesure que la technologie continue d'avancer, la recherche et le développement en cours seront essentiels pour élargir les capacités de la plateforme et l'intégrer dans les environnements urbains. L'évolution continue de ces systèmes a le potentiel de transformer notre façon de naviguer et de vivre les transports urbains.

Source originale

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

Résumé: 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.

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

Dernière mise à jour: 2024-02-19 00:00:00

Langue: English

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

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

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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