Low Fidelity Digital Twin for Automated Driving Systems: Use Cases and Automatic Generation

要約

自動運転システムは自動車産業にとって不可欠な部分です。
ロボットオペレーティングシステムやシミュレーターなどのツールがその開発をサポートします。
ただし、最終的には、開発者は実際の車両でアルゴリズムをテストする必要があります。
現実とシミュレーションの違い、つまり現実のギャップをよりよく観察するために、デジタル ツイン テクノロジは、実際の車両とそのモデルの間のリアルタイム通信を提供します。
低忠実度のデジタル ツイン ジェネレーターを紹介し、高忠実度のシミュレーションよりも自動生成が望ましい状況について説明します。
実車から記録されたデータを再生することで、車両モデルを使用して仮想環境を生成するアプローチを検証しました。

要約(オリジナル)

Automated driving systems are an integral part of the automotive industry. Tools such as Robot Operating System and simulators support their development. However, in the end, the developers must test their algorithms on a real vehicle. To better observe the difference between reality and simulation–the reality gap–digital twin technology offers real-time communication between the real vehicle and its model. We present low fidelity digital twin generator and describe situations where automatic generation is preferable to high fidelity simulation. We validated our approach of generating a virtual environment with a vehicle model by replaying the data recorded from the real vehicle.

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