Nel progetto Providentia++, i ricercatori dell'Università tecnica di Monaco (TUM) hanno collaborato con partner industriali per sviluppare una tecnologia per integrare la prospettiva del veicolo basata sull'input del sensore di bordo con una vista a volo d'uccello delle condizioni del traffico. Ciò migliora la sicurezza stradale, anche per la guida autonoma.

Le aspettative per la guida autonoma sono chiare:"Le auto devono viaggiare in sicurezza non solo a basse velocità, ma anche nel traffico in rapido movimento", afferma Jörg Schrepfer, responsabile della Driving Advanced Research Germany di Valeo. Ad esempio, quando gli oggetti cadono da un camion, la prospettiva "egocentrica" ​​di un'auto spesso non sarà in grado di rilevare i detriti pericolosi in tempo. "In questi casi, sarà difficile eseguire un'azione evasiva regolare", afferma Schrepfer.

I ricercatori del progetto Providentia++ hanno sviluppato un sistema per trasmettere ai veicoli una visione aggiuntiva della situazione del traffico. "Utilizzando sensori sui ponti e sugli alberi della segnaletica aerea, abbiamo creato un gemello digitale affidabile e in tempo reale della situazione del traffico sul nostro percorso di prova che funziona 24 ore su 24", afferma il prof. Alois Knoll, responsabile del progetto TUM. "Con questo sistema, ora possiamo integrare la visuale del veicolo con una prospettiva esterna, a volo d'uccello, e incorporare il comportamento degli altri utenti della strada nelle decisioni".

Trasmissione del gemello digitale in macchina:ridurre al minimo i ritardi

Trasmettere il gemello digitale nell'auto è tutt'altro che banale:il gemello digitale deve conoscere la posizione esatta del veicolo in cui vengono trasmesse le informazioni della stazione dei sensori. Per rendere ciò possibile, il partner del progetto Valeo ha utilizzato un sistema IMU-GNSS (unità di misura inerziale — sistema satellitare di navigazione globale) costituito da un'unità di misura, un sistema di navigazione satellitare e un kit cinematico in tempo reale.

"In questo modo creiamo un sistema di coordinate in tempo reale preciso al centimetro più vicino", spiega l'esperto Valeo Jörg Schrepfer. Per sincronizzare le informazioni dai veicoli e dalle stazioni di misurazione per il gemello digitale, i ricercatori utilizzano lo standard UTC, che fornisce una base uniforme per il coordinamento del tempo. Idealmente, la mappatura digitale sarebbe sovrapposta come un secondo livello sulla prospettiva dell'auto.

Tuttavia, gli sfasamenti temporali (latenze) nel sistema generale non possono essere evitati del tutto. Dal rilevamento fisico da parte dei sensori e dall'elaborazione dei dati alla trasmissione radio al veicolo, il tempo passa. I dati vengono impacchettati, codificati, trasmessi e quindi decodificati nell'auto. Anche altre condizioni giocano un ruolo, come la distanza del veicolo dalla torre di trasmissione sul percorso di prova e il volume di traffico sulla rete di trasmissione dati. In una recente dimostrazione, Valeo ha lavorato con lo standard wireless LTE (4G), che ha causato una latenza da 100 a 400 millisecondi. "Queste latenze non possono mai essere completamente eliminate. Tuttavia, algoritmi intelligenti aiuteranno", spiega Schrepfer. "I risultati saranno ancora migliori in futuro quando avremo una copertura completa con gli standard di telecomunicazioni 5G o 6G."

Prototipo disponibile per gemello digitale in tempo reale

Il progetto di ricerca Providentia++ ha creato le condizioni per l'utilizzo di questi dati nel veicolo. L'obiettivo era creare un gemello digitale scalabile e altamente disponibile della situazione del traffico con capacità in tempo reale. A tale scopo, il team ha costruito un percorso di prova di 3,5 chilometri a Garching, appena fuori Monaco, composto da sette stazioni di sensori. Il prototipo è stato sviluppato per consentire l'implementazione in serie, se necessario:

• I ricercatori stanno lavorando con gemelli digitali decentralizzati. Ciò consente di aumentare o estendere il percorso di prova a qualsiasi lunghezza desiderata.
• Per gestire volumi di dati di diversi gigabyte al secondo, hanno creato un concetto di elaborazione dati che ottimizza la distribuzione del carico su più CPU e schede grafiche (GPU).
• Speciali sfide di programmazione sono state poste dalla calibrazione dei sensori e dallo sviluppo degli algoritmi di tracciamento, attività per le quali non esisteva alcun software. "Ora stiamo utilizzando un processo di calibrazione automatico basato su una roadmap ad alta risoluzione (mappa HD). In precedenza non esisteva, quindi abbiamo dovuto svilupparlo", spiega il leader del progetto tecnico Venkatnarayanan Lakshminarashiman della TUM Chair of Robotics, Artificial Intelligence e sistemi in tempo reale.

Il leader del consorzio, il Prof. Alois Knoll di TUM, afferma:"Il gemello digitale è pronto per la fase di sviluppo del progetto. Il concetto funziona in modo affidabile in operazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7 ed è adatto non solo per le autostrade, ma anche per le strade secondarie e intorno agli incroci".

La ricerca correlata è stata pubblicata nella 25a conferenza internazionale sulla fusione dell'informazione (FUSION) del 2022 e il Simposio sui veicoli intelligenti IEEE 2022 (IV) . + Esplora ulteriormente

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