Le jumeau numérique de la mobilité intelligente reproduit les conditions de circulation réelles pour la conduite hybride autonome et à distance

Le jumeau numérique de la mobilité intelligente reproduit les conditions de circulation réelles pour la conduite hybride autonome et à distance

Les groupes de recherche dirigés par le professeur Kei Sakaguchi de l'École d'ingénierie de l'Institut de technologie de Tokyo et le professeur Walid Saad de Virginia Tech ont réalisé conjointement un jumeau numérique de mobilité intelligente qui reproduit en temps réel les conditions de trafic de l'espace physique dans le cyberespace.

Grâce à ce jumeau numérique, ils ont réussi à démontrer un système de conduite autonome hybride qui combine à la fois la conduite autonome et le fonctionnement à distance. La recherche est publiée dans la revue Transactions IEEE sur les véhicules intelligents.

Bien que la technologie des jumeaux numériques, qui répliquent des objets et des systèmes physiques dans le cyberespace, ait connu une croissance rapide dans des domaines tels que la fabrication et la construction, elle n’avait pas été appliquée au secteur de la mobilité dynamique jusqu’à présent.

Dans cette étude, le domaine de recherche et d'éducation en mobilité intelligente du campus Ookayama de Tokyo Tech a été utilisé pour créer un jumeau numérique de mobilité intelligente. De plus, un système de démonstration de conduite autonome hybride, combinant conduite autonome et télécommande, a été développé à l'aide de ce jumeau numérique.

Lors de la démonstration, le jumeau numérique a pu identifier en temps réel des itinéraires plus sûrs et plus efficaces pour les véhicules autonomes et relayer ces informations aux véhicules. Cela a confirmé que la conduite autonome hybride, intégrant à la fois l'autonomie locale et le guidage à distance, est réalisable.

Cette recherche permet de fusionner la planification locale des trajets basée sur les capteurs du véhicule et la planification globale des trajets basée sur la vision plus large de l'environnement du jumeau numérique. Cela est rendu possible grâce à la communication V2X, améliorant simultanément la sécurité et l'efficacité du trafic.

Les jumeaux numériques, qui reproduisent les objets et les systèmes de l'espace physique dans le cyberespace, se sont rapidement développés dans les secteurs secondaires tels que l'industrie manufacturière et la construction. Récemment, ils ont été appliqués aux secteurs tertiaires tels que les soins de santé, l'éducation et le commerce électronique, et s'étendent désormais aux secteurs primaires tels que l'agriculture et la pêche.

Les avantages des jumeaux numériques incluent non seulement la visualisation à l’aide de la technologie de vision par ordinateur dans le cyberespace, mais également la surveillance en temps réel grâce à des capteurs et à la technologie IoT, la prédiction à l’aide de la simulation et de l’IA, ainsi qu’un contrôle optimal et l’évitement des anomalies basé sur des prédictions.

La difficulté de construction de jumeaux numériques varie en fonction de la dynamique des objets ou des systèmes. Dans le secteur de la fabrication et de la construction, où la dynamique est faible, la mise en œuvre d'un jumeau numérique est relativement facile, mais dans le secteur de la mobilité, où la dynamique est élevée, la réalisation d'un jumeau numérique s'est avérée difficile.

Dans ce contexte, le Tokyo Institute of Technology et Virginia Tech travaillent depuis 2022 sur un projet de recherche conjoint commandé par l'Institut national des technologies de l'information et des communications (NICT) du Japon et la National Science Foundation (NSF) des États-Unis.

Ce projet, intitulé « Recherche et développement de plates-formes de services informatiques sans fil Edge pour l'IoFDT (Internet des jumeaux numériques fédérés) pour réaliser la société 5.0 », vise à construire un jumeau numérique de mobilité intelligente et a mis en œuvre avec succès la première conduite hybride autonome et à distance au monde en utilisant ce jumeau numérique.

L'Institut de technologie de Tokyo, en collaboration avec les membres du Super Smart Society Promotion Consortium, construit le domaine de l'éducation et de la recherche sur la mobilité intelligente sur le campus d'Ookayama depuis 2019.

Ce terrain est équipé de deux véhicules autonomes capables de conduire de manière autonome de niveau 4/5 et de quatre unités routières (RSU) destinées aux systèmes de transport intelligents (ITS) de nouvelle génération. Les RSU sont équipées de capteurs tels que LiDAR et caméras, d'une communication V2X (véhicule-à-tout) prenant en charge 760 MHz, 5,7 GHz et 60 GHz, d'un calcul de pointe (MEC) et de réseaux de liaison vers le cloud, permettant une assistance à la conduite sûre coordonnée par l'infrastructure.

Le jumeau numérique de mobilité intelligente reproduit ces champs de mobilité physique en temps réel dans le cyberespace, permettant ainsi la prévision des collisions et la planification d'itinéraire en temps réel sur le jumeau numérique, permettant ainsi une assistance à la conduite en toute sécurité.

La configuration système du jumeau numérique de la mobilité intelligente est illustrée dans la figure 1. Il se compose de véhicules autonomes et de RSU dans l'espace physique, de serveurs Edge et Cloud, d'une plate-forme de virtualisation orchestrant l'ensemble du réseau, de progiciels ROS (Robot Operating System) et Autoware pour la conduite autonome fonctionnant dans le cyberespace, d'informations statiques telles que les cartes en nuage de points/modèles 3D d'Ookayama, de logiciels de visualisation 3D comme Unity et d'applications de mobilité intelligente dynamiques fonctionnant sur ces infrastructures.

Les serveurs Edge des véhicules autonomes et des RSU utilisent des capteurs tels que le LiDAR et des caméras pour détecter les participants au trafic environnant, tels que les véhicules, les vélos et les piétons, construisant ainsi des jumeaux numériques localisés. Les informations détectées par plusieurs véhicules et RSU sont agrégées dans le cloud et superposées sur des nuages ​​de points/cartes 3D pour construire un jumeau numérique à grande échelle de l'ensemble du champ.

En incorporant une telle structure hiérarchique de jumeaux numériques locaux et étendus (avec n'importe quel nombre de couches), il est possible de prendre en charge divers cas d'utilisation de mobilité intelligente avec des exigences différentes, telles que l'évitement des collisions et l'optimisation de la livraison.

Jumeau numérique de mobilité intelligente pour la conduite hybride autonome et à distance

La figure 2 montre un exemple de jumeau numérique de mobilité intelligente d'Ookayama. La partie inférieure affiche des photos de véhicules et d'unités de mobilité intelligente dans l'espace physique, tandis que la partie supérieure montre des informations en temps réel sur les véhicules (bleu) et les piétons (rose) superposées sur une carte 3D dans le cyberespace.

La partie centrale montre les résultats de détection superposés sur le nuage de points ainsi que la plage de détection du LiDAR et d'autres capteurs. On peut observer que les résultats de détection de plusieurs RSU sont fusionnés. Malgré un retard d'environ 10 ms pour les jumeaux numériques locaux et de 100 ms pour les jumeaux numériques globaux, les jumeaux physiques et numériques sont presque synchronisés en temps réel.

La conduite autonome hybride intègre la planification des trajets basée sur les observations environnementales locales des véhicules autonomes avec la planification des trajets basée sur les observations environnementales globales fournies par le jumeau numérique via la communication V2X. Cela permet d'améliorer simultanément la sécurité et l'efficacité du trafic.

Jumeau numérique de mobilité intelligente pour la conduite hybride autonome et à distance

La figure 3 montre le système de démonstration de conduite autonome hybride. Dans le système de démonstration, un jumeau numérique du véhicule autonome est construit dans le cyberespace, la planification de trajet est effectuée sur le jumeau numérique global dans le cyberespace, le trajet optimisé est renvoyé au véhicule autonome dans l'espace physique, et le véhicule effectue une conduite autonome en utilisant le trajet sélectionné et ses capteurs.

C'est la première fois au monde qu'un tel système de conduite autonome hybride est mis en œuvre dans la pratique. Alors que la vision de la conduite autonome se limite à l'environnement du véhicule, comme pour la conduite humaine, le jumeau numérique mondial peut observer les conditions routières en temps réel et à vol d'oiseau, ce qui permet de sélectionner des itinéraires plus sûrs et plus efficaces en temps réel.

Au cours de l'expérience de démonstration, le véhicule autonome a détecté un véhicule stationné et de nombreux piétons sur son itinéraire à l'aide du jumeau numérique global dans le cyberespace, ce qui lui a permis de passer à une route environnante plus sûre et plus efficace, et ce changement a été renvoyé au véhicule autonome physique, confirmant la réalisation de la conduite autonome hybride.