腾讯孙驰天:构建数字孪生交通引擎,助力智能网联应用落地

3月25日,由赛文交通网主办的第十届(2021)中国智能交通市场年会在南京召开,在自动驾驶与车路协同产业发展论坛上,腾讯自动驾驶业务仿真技术总监孙驰天发表主题演讲,他表示:“数字孪生技术通过使用真实数据不断训练模型来进行模型迭代,可以提供智能分析、仿真模拟预测等应用服务,以解决智能网联、自动驾驶测试、智慧交通发展中的效率和安全等痛点问题。”

腾讯孙驰天:构建数字孪生交通引擎,助力智能网联应用落地

腾讯自动驾驶业务仿真技术总监孙驰天

近年来,我国积极开展智能网联汽车测试示范区的建设工作,力争在国际中打造智能网联汽车产业高地。数字孪生技术在智能网联示范区建设中发挥了重要的作用。随着人工智能和工业互联网的发展,自动驾驶技术研发飞速发展,数字孪生作为自动驾驶测试的关键技术,在去年被中国科协列为十个创新技术突破点之一,数字孪生技术受到广泛关注,也获得了更大的应用和发展空间。

孙驰天表示数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。数据是基础,模型是核心,服务是重点,对G端用户、B端用户、C端用户来说,能够感知的主要是服务层面,包括智能分析、仿真模拟预测、以及比较常见的应用服务等。目前,腾讯数字孪生技术在国家智能网联(长沙)测试区的虚拟仿真实验室项目、湖北襄阳数字孪生自动驾驶测试评价体系建设项目、深圳智能网联交通测试示范平台项目均已落地应用。

据孙驰天介绍,在智慧交通应用中,数字孪生技术同样以数据为基础,模型为核心,把数据和模型注入到一体化的城市交通网的内部,同时进行中观和微观的仿真模拟,构建数字孪生的交通引擎,可以应用于城市静态的辅助规划,城市动态的路况推演,或者是特定场景的交通预案的评价等,其中包括:

智能管控方面,通过腾讯高精地图、三维重建技术和游戏引擎技术做虚实数据互通的仿真推演,可以实现基于全域实时感知的交通仿真、指挥控制,三维模型台账管理,以及信控方案评估等;商业运营方面,通过IOT设备,结合大量B端、C端数据,根据不同地方运营模式,可以构建与出行消费者有更多连接触点的示范应用,如出行中的服务区、加油站等场景案例;车道级别预测导航,基于全域实时交通模拟、云渲染、数字孪生技术,不但可以基于交通预测进行路径推荐,也可以对周围重点车辆,包括救护、危化等车辆实时显示,实现紧急车道和公交车道的动态复用等。

在交通数字孪生感知、云端计算和可视化的全链路中,腾讯自动驾驶均有深厚积累,在关键的感知环节,使用了雷视融合强孪生的感知方案、采用长焦的摄像机、鱼眼相机和毫米波雷达等,可以进行跨传感器的时空融合,同时跟踪128个以上的目标,覆盖来回双向的车道,进行多种类型的机动车和非机动车检测,同时依托腾讯云端大规模并行加速的能力进行交通仿真和预测,并运用游戏渲染技术让交通流数据可视化呈现。

比如,在高速场景应用中,腾讯数字孪生技术可以更好地还原高速系统,包括高速的静态场景,隧道内部的静态场景,隧道内部动态的数据等,在传感器看不到的盲区部分,也可以通过预测算法进行弥补。此外,腾讯自动驾驶的融合感知算法还被应用到道路智能巡检方案上,目前已经在深圳市福田区路桥局落地。

孙驰天表示:“在产业互联网时代,腾讯致力于做数字化的连接器和工具箱,腾讯自动驾驶将不断加强自主研发实力,提升自身优质技术能力,和OEM厂商、测试场、政府机构、产业联盟乃至科研机构广泛合作,推动自动驾驶落地,助力智能网联、交通强国等战略的实现。”

(免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。 )