基于混合现实的数字孪生自动驾驶测试环境构建
作者:
作者单位:

1.长安大学 信息工程学院;2.长安大学交通运输部认定自动驾驶封闭场地测试基地西安

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通讯作者:

基金项目:

国家重点研发计划项目(2018YFB1600800)


Digital-Twin Autonomous Driving Test Environment Based On Mixed Reality
Author:
Affiliation:

1.School of Information Engineering,Chang’An Univeristy,Xi’an;2.National Closed Field Test Base of Autonomous Driving Xi’an,Ministry of Transport,Chang’An University,Xi’an

Fund Project:

National Key R&D Program of China(2018YFB1600800)

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    摘要:

    随着现阶段数字孪生技术的不断发展,围绕着数字孪生的研究和应用逐渐成为了热点。由于传统的自动驾驶测试方法存在着不同程度的功能性、安全性以及测试成本方面的各种缺陷,本文针对数字孪生的基本特征以及自动驾驶的测试方法,提出了一种混合现实下数字孪生自动驾驶测试环境的构建方法,利用空间坐标映射、碰撞检测模型、虚拟场景注册,将实际环境下的自动驾驶信息映射到虚拟场景中,同时构建了对应的混合现实的自动驾驶测试模型,并通过实验展示了混合现实系统具有交互特征的碰撞测试,对比了50ms、200ms和1000ms采样频率下系统的性能并进行了分析,实验表明,本文算法在采样频率200ms或以上,有较好的运行帧率特征。

    Abstract:

    With the continuous development of digital twin technology at this stage, research and applications surrounding digital twins have gradually become a hot spot. Because traditional automated driving test methods have various defects in terms of functionality, safety, and test cost, this article proposes a digital twin automatic driving test method based on the basic characteristics of the digital twin and the test method of autonomous driving. The method of constructing the driving test environment uses spatial coordinate mapping, collision detection model, and virtual scene registration to map the automatic driving information in the actual environment to the virtual scene. At the same time, the corresponding mixed reality automatic driving test model is constructed and passed the experiment. The collision test with interactive features of the mixed reality system is shown. The performance of the system at sampling frequencies of 50ms, 200ms and 1000ms is compared and analyzed. Experiments show that the algorithm in this paper has better operating frame rate characteristics at the sampling frequency of 200ms or above.

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引用本文

高彦东,王由道.基于混合现实的数字孪生自动驾驶测试环境构建.计算机系统应用,,():

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  • 收稿日期:2021-03-16
  • 最后修改日期:2021-04-11
  • 录用日期:2021-05-07
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