A Digital Twin prototype for traffic sign recognition of a learning-enabled autonomous vehicle

要約

この論文では、学習可能な自動運転車用の新しいデジタル ツイン プロトタイプを紹介します。
このデジタル ツインの主な目的は、交通標識の認識と車線維持を実行することです。
デジタル ツイン アーキテクチャは協調シミュレーションに依存し、Functional Mock-up Interface と SystemC Transaction Level Modeling 標準を使用します。
デジタル ツインは 4 つのクライアントで構成されます。i) Amesim ツールで設計された車両モデル、ii) Prescan で開発された環境モデル、iii) ロボット オペレーティング システムで設計された車線維持コントローラー、iv) 知覚および速度制御
BIP (Behavior、Interaction、Priority) の正式なモデリング言語で開発されたモジュール。
これらのクライアントは、デジタル ツイン プラットフォームである PAVE360-Veloce System Interconnect (PAVE360-VSI) とインターフェイスします。
PAVE360-VSI は協調シミュレーション オーケストレーターとして機能し、サーバーを介した同期、相互接続、データ交換を担当します。
サーバーはさまざまなクライアント間の接続を確立し、イーサネット プロトコルへの準拠も保証します。
最後に、デジタル ツイン シミュレーションの例と今後の作業に関する推奨事項を示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel digital twin prototype for a learning-enabled self-driving vehicle. The primary objective of this digital twin is to perform traffic sign recognition and lane keeping. The digital twin architecture relies on co-simulation and uses the Functional Mock-up Interface and SystemC Transaction Level Modeling standards. The digital twin consists of four clients, i) a vehicle model that is designed in Amesim tool, ii) an environment model developed in Prescan, iii) a lane-keeping controller designed in Robot Operating System, and iv) a perception and speed control module developed in the formal modeling language of BIP (Behavior, Interaction, Priority). These clients interface with the digital twin platform, PAVE360-Veloce System Interconnect (PAVE360-VSI). PAVE360-VSI acts as the co-simulation orchestrator and is responsible for synchronization, interconnection, and data exchange through a server. The server establishes connections among the different clients and also ensures adherence to the Ethernet protocol. We conclude with illustrative digital twin simulations and recommendations for future work.

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