一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台。

背景技术

近年来，智能网联汽车的快速发展，车联网产业发展驶入快车道，V2X(Vehicle toEverything，车辆的无线通信)也由先导示范向商用大规模推进。目前仍需投入大量时间和成本对V2X算法进行测试，以保证其安全性和可靠性。采用真实道路测试存在成本高、耗时长且无法安全复现极端交通条件与危险场景等问题。使得学界和业界普遍认为提前进行V2X仿真测试具有极高的重要性。

然而，现存的仿真测试平台还停留纯软件仿真和简易智能车模型沙盘仿真。由于1)软件仿真平台的参数和车辆模型都是预先设定，缺乏自主性，并且测试过程全部由软件完成，无法真实呈现程序实际运行效果，缺乏直观感受；2)简易智能车沙盘仿真车辆模型单一和硬件性能有限，而且大都采用LORA、WIFI、蓝牙等方式模拟通信过程，缺乏与V2X车载设备信息交互过程。所以需要一种具备较高自主性、灵活性和真实V2X车载设备信息交互功能的仿真测试平台。随着人工智能等相关技术的发展，基于ROS自动驾驶仿真车辆模型凭借其安全、可控和可重复性的优点，将逐步成为V2X算法设计、验证和评估的关键工具。

ROS(Robot Operating System)系统是一款基于分布式架构的开源机器人操作系统。可通过搭载激光雷达、相机、GPS等传感器，实现自动控制算法，包括路径规划、感知、决策、控制等。以ROS自动驾驶仿真车辆模型为依托，可自主地实现各种真实V2X车辆交汇场景；利用ROS操作系统的通信机制，实现真实BSM数据和车载V2X设备的信息交互。该系统为V2X仿真测试提供了安全、经济且可控的车辆模型。

同时，ROS操作系统具备极强的扩展性，被广泛应用于自动驾驶领域。诸如早期的百度Apollo、Autoware、Udacity等无人驾驶平台的开发都基于ROS系统。ROS凭借灵活的架构、丰富的传感器、开源的算法库和数据记录与回放功能，使其成为自动驾驶算法开发和测试的理想选择。它为开发人员提供了一个完整且强大的框架，可以快速迭代和验证算法，从而加速自动驾驶技术的推进。

有鉴于此，如何克服现有V2X仿真测试平台缺乏自主性与扩展性、缺少与车载V2X设备信息交互过程和缺少面向真实路网的测试环境等缺点，是行业内亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服传统技术中存在的上述问题，提供一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：

本发明提供一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台，包括操作台、ROS移动机器人沙盘、V2X车载设备和数字孪生显示平台；

所述操作台是包含有ROS操作环境的PC端；

所述ROS移动机器人沙盘中包含ROS移动机器人和平板，所述ROS移动机器人用来代替真实汽车，所述平板用来模拟真实汽车车载中控显示；

所述V2X车载设备作为整个架构中关键单元，被安装在ROS移动机器人上；所述V2X车载设备、ROS移动机器人和平板共同构成完整的车辆模型；

所述数字孪生显示平台由服务器和构建的web端孪生模型构成；仿真实验平台依托ROS移动机器人代替真实汽车，对ROS机器人程序编辑可实现多种车辆模型和车辆规格的切换，并通过一个或多个机器人的自主导航，构建真实V2X应用场景，然后通过数字映射到数字孪生模型中。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，所述车辆模型切换通过操作台完成，可实现包括汽车、出租车、卡车、小型货车以及公交车车辆模型切换。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，所述操作台通过wifi连接操作ROS移动机器人和V2X设备的初始化、编辑ROS移动机器人的自主导航功能和设备运行状态反馈。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，所述ROS移动机器人沙盘通过自主导航来完成预设场景，并在平板上显示V2X车载设备传递的风险信息。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，所述V2X车载设备主要负责通过TCP/IP通信实时的获取ROS移动机器人发送的模拟车辆信息，同时接收其他车辆模型通过DSRC协议发送的他车信息，再现真实汽车与车载V2X设备信息交互过程，并对信息进行解析计算和执行需要测试的预警算法执行相应的危险预警。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，如符合预警要求，所述V2X车载设备则将提示信息发送至平板，最终把汇总的数据消息打包通过5G网络发送至服务器。

进一步地，上述基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台中，所述数字孪生显示平台能够构建面向真实路网的测试环境和接收不同V2X车载设备发送的模拟BSM车辆数据和预警数据，所述数字孪生显示平台结构上由服务器和web端构成，通过在web端构建真实路网模型，并通过网络通信实时显示车辆信息，监控整个平台中车辆在线情况、行驶轨迹和速度信息。

本发明的有益效果是：

1、本发明以5G-V2X(Vehicle to Everything)和ROS技术作为整个控制系统的技术支撑。借助ROS移动机器人可以模拟多种真实物理车辆动力学模型，并通过ROS自主导航的方式构建V2X测试场景，实现自主地完成V2X测试场景和真实汽车与车载V2X设备的完整信息交互过程。该平台不仅可以实现不同车辆模型的切换，而且ROS系统与自动驾驶系统极其相似，且具备完整地路径规划、感知、决策、控制等过程，可以通过调整快速部署为自动驾驶算法开发和测试平台，可以快速迭代和验证算法，从而加速自动驾驶技术的推进。

2、通过ROS机器人和5G-V2X车载设备结合，模拟真实汽车搭载车载V2X设备，再现真实汽车与车载V2X设备信息交互过程。采用CV2X(专用短程通信技术)的无线通信方式，具有信息传输迅速和信息传输可靠性高的特点。

3、平台引入数字孪生技术，通过ROS物理车辆模型与孪生平台虚拟车的实时数据共享与动作映射，全周期内完全实时映射到真实路网，使平台能快速、高效地、真实地反映汽车在V2X场景中的行驶过程和测试结果。在与孪生平台实时交互过程中采用5G技术，作为最新一代的无线通信技术，其高速率、低延时、广连接的特性，确保了孪生平台在全周期内地实时性。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的虚实映射过程示意图；

图2为本发明的系统总体架构图；

图3为本发明的仿真平台工作流程图；

图4为本发明的总体实施架构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

为了还原真实汽车在不同V2X场景中测试结果，发明人设计一种基于5G-CV2X的数字孪生仿真实验平台，该仿真平台与真实汽车与路、真实汽车与车载V2X设备的情况一致，且使用5G实现数据上传到数字孪生平台。通过引入数字孪生技术实现“虚实结合”，实现真实物理车辆模型与孪生平台虚拟车的实时数据共享与动作映射，该平台能快速、高效地、真实地反映汽车在V2X场景中的行驶过程和测试结果。

本发明的相关具体实施例为：

实施例一

一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台，包括操作台、ROS移动机器人沙盘、V2X车载设备和数字孪生显示平台。

操作台是包含有ROS操作环境的PC端。操作台通过wifi连接操作ROS移动机器人和V2X设备的初始化、编辑ROS移动机器人的自主导航功能和设备运行状态反馈。

ROS移动机器人沙盘中包含ROS移动机器人和平板，ROS移动机器人用来代替真实汽车，平板用来模拟真实汽车车载中控显示。ROS移动机器人沙盘通过自主导航来完成预设场景，并在平板上显示V2X车载设备传递的风险信息。

V2X车载设备作为整个架构中关键单元，被安装在ROS移动机器人上。V2X车载设备、ROS移动机器人和平板共同构成完整的车辆模型。V2X车载设备主要负责通过TCP/IP通信实时的获取ROS移动机器人发送的模拟车辆信息，同时接收其他车辆模型通过DSRC协议发送的他车信息，并对信息进行解析计算和执行需要测试的预警算法执行相应的危险预警。如符合预警要求，V2X车载设备则将提示信息发送至平板，最终把汇总的数据消息打包通过5G网络发送至服务器。

数字孪生显示平台由服务器和构建的web端孪生模型构成。仿真实验平台依托ROS移动机器人代替真实汽车，对ROS机器人程序编辑可实现多种车辆模型和车辆规格的切换，并通过一个或多个机器人的自主导航，构建真实V2X应用场景，然后通过数字映射到数字孪生模型中。数字孪生显示平台通过网络通信在web端搭建的真实路网孪生平台中显示车辆信息，监控整个平台中车辆在线情况、行驶轨迹和速度信息。数字孪生显示平台接收不同V2X车载设备发送的模拟BSM车辆数据和预警数据，并对数据解析统计。

本实施例中，车辆模型包括汽车、出租车、卡车、小型货车以及公交车车辆模型。

本实施例中，平台总体实施架构如图4所示。

本实施例还提供一种基于数字孪生的5G-CV2X虚实融合仿真实验平台的实验方法，如图3所示，其步骤如下：

S1、首先启动ROS移动机器人和车载V2X设备，并检查相互之间通信是否正常，为测试提供安全且可控的环境；

S2、在ROS操作系统中加载用于导航的场景地图信息，包括用于验证V2X算法的场景和多机器人的位置信息。

S3、通过机器人搭载的传感器实现自动导航算法，根据提前设定目标点自主导航，实现车-车之间的追尾、变道、交汇等V2X测试场景。

S4、利用ROS操作系统中的通信机制，通过程序实时监测机器人的位置、速度、方向等信息，经过与真实汽车行驶数据的等比例调整，并根据DSRC协议和V2X设备所需数据格式实时打包发送模拟的车辆BSM数据。

S5、接收实时发送的模拟BSM数据并5G上传至数字孪生服务器，根据不同的V2X场景算法提取所需数据，如果满足其中算法则在车载中控设备显示预警信息。

S6、数字孪生平台根据服务器数据实时在真实路网中映射车辆信息，实现真实物理车辆模型与孪生平台虚拟车的实时数据共享与动作映射。

S7、通过虚实仿真测试平台高逼真再现真实交通环境，ROS移动机器人和数字孪生两者优势互补，通过虚实交互模拟更复杂的交通场景，包括关键性能指标分析及效果分析以及实时车辆数据可视化等。用户通过实时反应的测试过程，对算法进行优化调整。

S8、自主导航至目标点结束。在结束之前用户可以手动介入，对突发情况或太过偏离实际预期可接管控制权。至此孪生平台实现了物理车辆模型全周期的数字映射，大大提高了测试的视觉质量和真实性。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。