Research on digital twin infrastructure for real-time traffic flow control

实时交通流控制的数字孪生基础设施研究

基本信息

批准号：
22K12017
负责人：
佐藤文明
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Toho University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では、新興国における渋滞問題や増加する交通事故の問題に対する解決策の一つとして、デジタルツインを利用した交通流の予測、シミュレーション、そして制御に関する研究を行う。交通流制御にデジタルツインを利用するには、車両の道路上の位置関係を高い精度で仮想空間に反映する必要があるが、GPSなどの従来測位技術では十分な精度が得られない問題があった。本研究の目的は、交通状況をリアルタイムに収集して、道路の形状や車両の配置をパラメータとして仮想空間内でシミュレーション、及び予測を行って実空間に適切にフィードバックする機構を持つデジタルツインを構築することでである。令和４年度は、この研究期間の１年目であり、道路上の車両配置の高精度化を実施した。すでに車載端末の前方画像から車両検知を行い、道路上の配置の計算方式は試作されているが、パラメータが決め打ちになっているなど問題があった。カメラ画像での車両の位置から道路上の位置に変換するには、射影変換を用いており、その際に画面内の消失点の位置を決定する必要があった。直線の高速道路のような安定した道路では、決め打ちの消失点の位置でも十分であるが、一般道ではカーブやアップダウンがあるため画面内の消失点の位置が変化する。令和４年度では、深層学習によるセマンティックセグメンテーションによって、画面内の道路部分を検知することで消失点を動的に決定し、パラメータ設定を自動化した。そして、射影変換された道路上の車両の位置の精度を向上させることができた。アプリケーションの評価実験をインドネシアのJakartaで実施し、有効性を評価した。この成果は、令和４年の国際会議IEEE IV2022に採録され発表した。

在这项研究中，我们将使用数字孪生进行预测、模拟和控制交通流的研究，作为新兴国家交通拥堵和交通事故增加问题的解决方案之一。利用数字孪生进行交通流量控制，需要高精度地反映虚拟空间中道路上车辆的位置关系，但存在GPS等传统定位技术无法获得足够精度的问题。这项研究的目的是建立一个数字孪生，其机制可以实时收集交通状况，以道路形状和车辆放置为参数在虚拟空间中进行模拟和预测，并向现实空间提供适当的反馈。。 2020 财年是本研究期的第一年，我们在道路上实现了高精度的车辆放置。已经创建了一种原型方法，可以从车载终端前面的图像中检测车辆并计算它们在道路上的位置，但存在诸如参数设置一成不变等问题。利用投影变换将摄像机图像中车辆的位置转换为道路上的位置，此时需要确定消失点在屏幕内的位置。在笔直的高速公路等稳定的道路上，固定的消失点位置就足够了，但在普通道路上有弯道和起伏，因此屏幕内的消失点位置会发生变化。 2020财年，我们使用深度学习的语义分割，通过检测屏幕上的道路区域来动态确定消失点并自动进行参数设置。此外，还可以提高道路上投影变换车辆位置的准确性。该应用在印度尼西亚雅加达进行了评估实验，并评估了其有效性。该成果被2022年国际会议IEEE IV2022接受并提交。