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2022世界交通运输大会 傲杀除草       投稿须知
李德仁:数字孪生助推我国智能交通、数字交通快速发展(图)
作者:文/《中国公路》杂志社记者 刘睿健 来源:中国公路网 时间:2022-12-02

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当前的交通领域,随着大数据、物联网、5G、云计算、人工智能等新一代信息技术的飞速发展与加速突破,数字孪生已成为交通数字化浪潮的重要趋势,中国对数字孪生在交通等行业的发展高度重视。2020年8月,交通运输部印发《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》,提出围绕加快建设交通强国总体目标,以技术创新为驱动,以数字化、网络化、智能化为主线,以促进交通运输提效能、扩功能、增动能为导向,推动交通基础设施数字转型、智能升级,建设便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的交通运输领域新型基础设施;2021年10月,交通运输部印发《数字交通“十四五”发展规划》,提出“交通设施数字感知、信息网络广泛覆盖、运输服务便捷智能、行业治理在线协同、技术应用创新活跃、网络安全保障有力”六个目标。以上政策文件中提出的交通数字化概念与当下“数字孪生”理念高度一致,这表明中国智能交通发展正在逐步进入数字孪生快速发展时代。

2022年12月2日,中国科学院院士、中国工程院院士、武汉大学教授李德仁在2022世界交通运输大会的主旨报告会上,作了题为《论数字孪生的智能交通》的报告。李德仁指出,当前如何构建复杂交通场景的数字孪生模型,实现行为态势精准把控、物数空间虚实融合与准确互馈是国际学术的前沿和亟待攻克的科学问题。他认为,构建一个数字孪生的交通,要做好道路的科学规划以合理地实施路网的布局;要做好交通设施的运维工作以保障道路、桥梁、隧道等的安全;还要建设好道路的各种智能信控系统及车路协同系统等,最终实现出行即服务(MaaS),支持智能交通的发展。李德仁在报告中围绕数字孪生关键技术与基准数据对中国开展的相关技术研究工作进行了汇报,并介绍了交通领域基于数字孪生的软件平台与工程应用。

数字孪生关键技术与基准数据的相关研究工作

李德仁围绕城市交通场景数据全面感知、城市交通场景信息精准认知、城市交通场景状态实时建模以及基准数据集等四个方面的关键技术与基准数据问题,介绍了中国基于数字孪生开展的相关研究工作。

●城市交通场景数据全面感知

一是多无人系统采集装备研发。针对城市复杂交通场景数据采集手段单一且现势性差的现状,研制快捷、灵活的多平台、无人化移动测量装备平台,突破感知、规划、定位与制图一体化协同的关键技术,实现城市复杂交通场景多模态感知数据按需动态获取。

二是多模态时空数据高精度融合。针对城市交通场景多模态感知数据孤立、分散,难以互联互通的现状,建立联合配准基元检测、描述、匹配、优化一体的配准方法体系,突破小重叠、强对称、高动态、跨模态等困难条件下高精度融合技术瓶颈,实现综合点云、街景影像、路侧智能传感设备的城市交通场景数据全面感知。

●城市交通场景信息精准认知

一是路面要素智能提取。针对城市道路路面要素尺寸各异、形状多样、数据不全,导致其提取精度低的现状,建立联合特征工程、领域知识与深度学习的城市道路路面要素提取方法体系,突破数据遮挡、标线磨损、强度退化、密度不均等困难条件下路面要素高精度提取的难题,实现12类路面标志、道路边界、井盖等城市道路路面要素高精度提取和矢量化表达。

二是路侧基础设施精准提取。针对基于影像的方法三维定位精度不足与基于点云的方法难以达到部件级精度的现状,建立联合车载点云和街景影像的城市路侧基础设施部件级分割方法体系,突破多任务神经网络视锥点云实例分割、耦合多视锥观测的实例精化等技术瓶颈,实现30余类城市路侧基础设施部件级分割和120余种道路标志牌的准确识别与定位。

三是立体交叉口拓扑重构。交叉口是城市交通的关键节点,针对其几何结构复杂、连通关系易变、交通冲突严重的现状,建立复杂城市道路场景立体交叉口“粗识别—细分类—精提取”的众包测绘新方法,突破城市立体交叉口精准识别、三维结构信息提取、层次拓扑关系重构等难题,实现立体交叉口三维几何和拓扑信息综合刻画,交叉口识别准确性提升至97%。

●城市交通场景状态实时建模

一是局部交通状态实时监测。针对车、路感知存在盲区、精细度不够,以及信息传输延迟的现状,建立车路云超视距动态信息融合与低时延传输平台,突破动态交通目标状态最优估计和置信度评估等难题,实现超视距、无盲区、跨场景协同感知与车道级实时动态地图服务。

二是人群动态时空过程建模。针对现有城市人群流动感知困难、与设施动态耦合决策难的现状,建立城市人群动态的观测理论与方法,突破城市交通场景的人群动态时空过程建模与决策支撑技术瓶颈,实现城市交通环境动态约束下的人群动态时空协调智能优化应用。

三是活动流时空多尺度建模。针对“点模式”难以精准刻画车辆移动,严重制约道路场景活动流建模精度的现状,建立“人—车—物”活动流的多尺度时空建模理论,突破“流模式”表达、一阶时空分布、二阶相关性等核心问题技术瓶颈,实现交通排放、拥堵等活动流“点—线—面”演化规律时空建模。

四是停车系统状态预测。针对停车设施供给不足,“停车难”问题日益凸显的现状,建立城市复杂随机环境下停车设施的动态感知和预测的理论与方法,实现城市动态和随机环境约束下不同停车设施间的智能选择,保证用户的高概率泊车,提高停车诱导服务的可靠性,量化随机环境下停车系统的动态性和随机性。

●基准数据集

一是多源点云数据高精度融合。联合慕尼黑工业大学、挪威科技大学等国内外科研机构发布了全球最大规模(17.4亿个三维点)和最多样化场景类型(城区、山地、校园、隧道等10余种场景)的多源点云融合基准数据集,已被全球100多家知名科研院所作为公认的基准数据集进行科学研究。

二是城市道路场景理解。武汉大学联合上海测绘院发布超大规模的城市道路场景理解国际基准数据集,该数据集中包含车载点云、车载全景影像、机载点云三种数据源,涵盖多种人工地物、自然地物和动态目标。

三是多类型铁路场景理解。武汉大学发布多类型铁路场景理解国际基准数据集,该数据集涵盖90公里各类型铁路的铁轨、路基、电力线、电塔、支持装置、隔离装置等10余类铁路场景重要目标。

基于数字孪生的软件平台与工程应用

李德仁在报告中介绍了交通领域基于数字孪生的软件平台与工程应用。

●软件平台

一是道路基础设施数字化Point2Model。研发了自主知识产权的道路基础设施数字化软件Point2Model,支撑上海、武汉、广州等多个超大城市8000余公里的道路基础设施数字化建设项目,效率提升超40%。

二是公路外业勘察、设计平台。研发了公路外业勘察、设计平台,已在绵广高速、成乐高速、成南高速、沿江高速、雅康高速、彭汶高速等数十条高速公路设计、建设、运营等多阶段服务中应用。

●工程应用

一是全球大比例尺测图国产化。为华为地图“卡脖子”后全球地图国产化研发提供核心技术支撑,用于四维图新、上汽集团等智慧城市、智能交通、无人驾驶等导航数据生产,支撑数百万车辆日常出行。

二是智能车路协同系统。弥补国产自动驾驶的高精动态地图模型与架构理论短板,推进车路云高精地图数据标准化,支撑武汉、广州、南京等多个智能交通大型基础设施建设,构建双智城市体系。

三是西南复杂山区高速公路改扩建工程。支撑西南复杂山区高速公路改扩建项目,应用于新市至金阳段、久治至马尔康、雅安至康定、都江堰至汶川等23条累计3000余公里高速公路改扩建工程,提升效率30%以上,有力推动“交通强国”建设进程。

四是高速公路基础设施数字化管理。实现高速公路规划、设计、建造、养护、运行等全要素、全周期数字化,应用于4000余公里高速公路建设、运营及应急抢险工程,取得了显著的社会经济效益。

五是公路施工环水保评估监测。实现高速公路规划、设计、建造、养护、运行等全要素、全周期数字化,应用于4000余公里高速公路建设、运营及应急抢险工程,取得了显著的社会经济效益。

六是城市交通地上下一体数字化。支撑上海市城市道路场景三维矢量化生产项目,累计生产道路三维矢量图3600余公里,整体提升生产效率30%以上,相关产品已在上海市国土空间规划、地下空间管理、地籍管理、土地审批监管、城市数字化转型等方面得到了成功应用,取得了显著的社会和经济效益,具有很好的示范和推广价值。

数字孪生将助力交通产业数字化与智能化发展

李德仁指出,数字孪生的智能交通是新基建的重要组成部分,有助于推动数字产业化和产业数字化与智能化,要利用5G/6G、互联网、物联网、空天信息技术、时空大数据、云计算和人工智能技术建设好基于数字孪生的智能交通。李德仁表示,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室将与各方合作,努力推动基于数字孪生的智慧交通产业发展。

【编辑:任燕】

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