數(shù)字孿生的發(fā)展背景

　　“孿生”的概念起源于美國國家航空航天局的“阿波羅計劃”。2003 年前后， 關(guān)于數(shù)字孿生（Digital Twin） 的設(shè)想首次出現(xiàn)于Grieves 教授在美國密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理課程上。直到2010 年，“Digital Twin”一詞在NASA 的技術(shù)報告中被正式提出，并被定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過程”。近年來，數(shù)字孿生得到越來越廣泛的傳播。許多著名企業(yè)（如空客、洛克希德馬丁、西門子等）與組織（如Gartner、德勤、中國科協(xié)智能制造協(xié)會）對數(shù)字孿生給予了高度重視。2018年《河北雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》中指出：堅持?jǐn)?shù)字城市與現(xiàn)實城市同步規(guī)劃、同步建設(shè)，打造具有深度學(xué)習(xí)能力、全球領(lǐng)先的數(shù)字城市。率先推進(jìn)數(shù)字孿生城市建設(shè)。如今在雄安，數(shù)字孿生已經(jīng)開始逐步運(yùn)用到智慧城市各個領(lǐng)域，本文將帶您了解數(shù)字孿生在雄安智慧交通中的技術(shù)應(yīng)用。

　   數(shù)字孿生介紹

　　數(shù)字孿生的定義

　　數(shù)字孿生是以數(shù)字化化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬實體，借助歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及算法模型等，模擬、驗證、預(yù)測、控制物理實體全生命周期過程的技術(shù)手段。

　　在道路交通中應(yīng)用，數(shù)字孿生技術(shù)不僅可實現(xiàn)物理實體的虛擬化映射，利用多種傳感器和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，實現(xiàn)道路基礎(chǔ)設(shè)施生命周期的動態(tài)監(jiān)測，以及路面上交通參與者的精準(zhǔn)還原，并依據(jù)交通行為判斷和預(yù)測可能存在的交通事件和事故風(fēng)險，依據(jù)交通狀態(tài)分析道路交通通行狀況，為道路通行診斷和交通管理決策提供精確依據(jù)。

　　數(shù)字孿生與交通仿真的區(qū)別與聯(lián)系

　　交通仿真作為研究交通微觀和宏觀行為最重要的工具，通過搭建模型環(huán)境和運(yùn)行完整的信息參數(shù)，反應(yīng)現(xiàn)實世界交通狀況特性。但交通仿真軟件數(shù)據(jù)的精確匹配和實時性都存在偏差，同時只能依托歷史數(shù)據(jù)去做分析和推測，而無法準(zhǔn)確的和物理世界相關(guān)聯(lián)進(jìn)行及時的研判分析。而數(shù)字孿生體系通過與物理世界建立底層關(guān)聯(lián)，將物理世界動態(tài)實時的映射到虛擬世界當(dāng)中，并依據(jù)當(dāng)前的交通態(tài)勢和行為做預(yù)測。

　　智慧交通中數(shù)字孿生的構(gòu)建

　　在智慧交通的實際構(gòu)建當(dāng)中，以基礎(chǔ)設(shè)施和多源異構(gòu)物理感知的數(shù)字化為底座，通過以多種低延時的網(wǎng)絡(luò)組合作為通道，將數(shù)據(jù)上傳到具備孿生功能的計算平臺進(jìn)行建模重構(gòu)和精確感知，從而將數(shù)字化結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)應(yīng)用到交通的各項業(yè)務(wù)當(dāng)中，即時數(shù)據(jù)可通過邊緣計算迅速實現(xiàn)交通行為還原和檢測，利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)交通狀態(tài)推演和自動分析預(yù)測功能。

　　在感知層，基于高精地圖采集的三維模型將路網(wǎng)、道路、標(biāo)志標(biāo)線、建筑物、桿件等數(shù)字化，并匹配相應(yīng)的特征信息，如地理位置信息、物理屬性等。多源異構(gòu)的交通檢測傳感器可以識別各類交通參與者的精準(zhǔn)位置、輪廓、大小、速度、航向角等信息和交通事件、交通行為。結(jié)合諸多物聯(lián)網(wǎng)傳感器，將路面、路基、設(shè)備等狀態(tài)和生命周期等數(shù)據(jù)通過多種網(wǎng)絡(luò)組合方式提供盡可能低時延的方式同步到計算層，實現(xiàn)物理世界和虛擬世界的時間空間同步。

　　數(shù)據(jù)層則將不同途徑采集到的數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)需求進(jìn)行不同分發(fā)、存儲以及管理。

　　運(yùn)算層則運(yùn)用計算資源將物理生命周期數(shù)據(jù)同動態(tài)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和精準(zhǔn)匹配，將物理量轉(zhuǎn)化為機(jī)器可識別語言，構(gòu)建有機(jī)的數(shù)字孿生體。

　　功能層面向業(yè)務(wù)體系，在機(jī)器語言自動識別處理的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)交通場景的孿生重現(xiàn)，交通參與者的目標(biāo)識別跟蹤和還原，智能化的分析目標(biāo)行為和交通狀態(tài)，從而根據(jù)目標(biāo)進(jìn)行態(tài)勢分析和交通事件預(yù)測。

　　數(shù)字孿生在交通中的應(yīng)用價值

　　數(shù)字孿生的核心在于將物理道路、基礎(chǔ)設(shè)施和交通目標(biāo)全部轉(zhuǎn)化為帶有特征信息的數(shù)字，從而轉(zhuǎn)化成供機(jī)器自動讀取和識別的語言。在該基礎(chǔ)前提下，我們可以獲取道路和設(shè)備全生命周期狀態(tài)過程，并將含有位置、速度、角度、輪廓、類型的交通參與目標(biāo)直接提供給計算單元讀取，自動判別目標(biāo)行為。

　　區(qū)別于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控，數(shù)字孿生的在立體多維呈現(xiàn)不受光線條件的影響，可最為直觀全面的了解實時交通狀態(tài)，靈活切換任意視角，迅速查看交通事件發(fā)生情況，從路網(wǎng)的交通態(tài)勢到微觀車輛的行為，都可一目了然。

　　城市管理當(dāng)中依托機(jī)器自動識別讀取，可以極大提高交通管理效率，識別到交通異常自動報警并評估對道路通行的影響規(guī)模，通過分析交通態(tài)勢自動下發(fā)應(yīng)急預(yù)案，人工只需要二次確認(rèn)事故并確認(rèn)處置方案，較傳統(tǒng)交通管理模式更為便利高效。

　　另一方面帶來的價值，依托極低時延網(wǎng)絡(luò)，對于微觀交通行為的預(yù)測，依據(jù)交通參與者的空間位置、速度、方向等判定碰撞可能性并為車輛或行人提供預(yù)警。長期的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析，也可為交通管理策略、交通應(yīng)急處置預(yù)案優(yōu)化提供更精準(zhǔn)的依據(jù)，可不斷優(yōu)化和支撐數(shù)據(jù)分析。