デジタルツイン交通の「虚と実」
公開日時:
2022-10-28
一、はじめに
近年、ビッグデータ、IoT、クラウドコンピューティング、人工知能などの新世代情報技術の加速的な突破に伴い、デジタルツインはデジタル化の波の重要なトレンドとなり、都市交通の計画、設計、建設、管理、サービスの閉ループプロセスにおいて一定の応用が見られています。
同時に、国家は交通などの業界におけるデジタルツインの発展を高く重視しています。2019年7月、交通運輸部は『デジタル交通発展計画概要』を発表し、「データを重要要素とし、物理空間と仮想空間の交通運輸活動の融合と相互作用を促進する現代交通運輸システムを構築する必要がある」と指摘しました。これにより、交通分野におけるデジタルツインの応用に良好な政策環境が提供されました。
2021年10月、交通運輸部は『デジタル交通「14五」発展計画』を発表し、「交通施設のデジタル感知、情報ネットワークの広範なカバー、輸送サービスの便利でスマートな提供、業界のガバナンスのオンライン協調、技術応用の革新活発、ネットワークセキュリティの強力な保障」の6つの目標を提案しました。政策文書で提案されたデジタル交通システムは「デジタルツイン」の理念と高度に一致しており、我が国のスマート交通の発展がデジタルツインの急速な発展時代に徐々に入っていることを示しています。
デジタルツイン交通は現在の業界の発展のトレンドとホットな話題ですが、現在の発展には以下のいくつかの困難とボトルネックがあります。一つ目は、デジタルツイン交通の内涵と重点が統一的に定義されていないため、デジタルツイン交通の境界が広すぎたり狭すぎたりすることです。二つ目は、デジタルツイン交通の機能と応用シーンに対する統一的な認識が欠けており、一部の研究者はデジタルツインがすべての病を治すと考えていますが、一部の研究者はデジタルツインは可視化表示しか実現できず、実際の業務には無用だと考えています。三つ目は、デジタルツイン交通における人と物の活動と空間移動に対する重視が不足しており、デジタルツイン交通を交通施設のデジタルモデリングに過度に単純化しています。これに基づき、筆者は個人の研究実践に基づいてこれらの問題と見解を簡単に紹介します。個人の能力や経験などの制約により、偏りや不足が避けられないことを理解し、業界の同僚と深く交流し、デジタルツイン交通の発展を促進できることを願っています。
二、デジタルツイン交通の内涵
デジタルツインの最初の概念モデルは、当時のPLMコンサルタントであるマイケル・グリーブス博士によって提唱され、当時は「ミラー空間モデル」と呼ばれていました。その後、アメリカ航空宇宙局によって「デジタル空間において実体製品のミラーを作成し、デジタル手段で物理的実体の全ライフサイクルプロセスを反映する」と拡張されました。
要約すると、デジタルツインは情報技術を利用して、コンピュータの仮想デジタル空間において物理世界の実際の運用状態を再構築することを指し、静的な空間シーンや空間内を移動する人や物を含みます。デジタルツインは現実世界のミラーを示すだけでなく、物事の内在的な進化の法則を描写し、物事間の数理論理の推演関係を記述し、現実世界をシミュレーション、推演、予測することができます。
デジタルツイン交通の理念は、現実の交通を基に、デジタルツイン技術に基づいて、歴史的およびリアルタイムで収集された交通データを交通モデルのシミュレーションシステムに組み込み、迅速なデータ融合とシミュレーション推演を行い、完全な交通システムの仮想デジタルマッピングを構築することです。ビッグデータ、人工知能、交通シミュレーション技術を通じて交通最適化方案を生成し、将来の方案の優劣を事前に合理的に評価します。
デジタルツイン交通は他の業界のデジタルツインに比べて特異性があります。一般的な業界のデジタルツインの応用は、現実世界をデータ層を通じてデジタル空間にマッピングし、それを基に一連の業務応用を展開するのに対し、交通はデジタルツインを通じて交通運営の本質を再現する必要があります。交通の本質は、人と物が空間と時間の2つの次元で移動する法則です。通常、IoT監視端末に基づくデータ感知手段は、交通運営の状態を収集することはできますが、交通運営の本質を捉えることはできません。例えば、道路の混雑に関しては、監視手段に依存して道路の速度を感知することで混雑を判断できますが、混雑の原因や混雑した道路の車両の移動経路などは直接的にフィードバックされることは難しいです。
デジタルツイン交通は、全体の交通の移動法則を再現するために、既存の感知データに基づいて合理的な帰納的モデリングを行い、その後シミュレーション推演を行って交通管理とガバナンスを支える必要があります。しかし、IoT感知デバイスや浮遊車データを通じて得られるのは、特定の道路断面や特定の移動サンプルのデータのみであり、全シーンのデジタルツインを呈示することはできません。したがって、デジタルツイン技術に基づいて、多源データを収集・融合し、合理的な帰納的モデリングを行い、科学的かつ合理的なシミュレーション推演プラットフォームを構築することが、デジタルツイン交通が解決すべき核心的なポイントです。
三、デジタルツイン交通の重要技術
3.1 デジタルツイン交通の重要技術ポイント
デジタルツイン交通には4つの主要な技術ポイントがあり、それぞれ「施設基盤」、「データ感知」、「モデルシミュレーション」、および「業務応用」です。
施設基盤。デジタルツイン交通は、静的な交通基盤施設と高精度地図ネットワークをデジタルツインプラットフォーム上でモデリングして呈示し、道路、橋、トンネル、立体交差点、信号交差点などの交通施設要素を含みます。深圳市のデジタルツイン交通基盤は、深圳の2000平方キロメートルの高解像度リモートセンシング衛星画像、6000キロメートル以上の都市道路、419キロメートルの軌道運営距離、27の主要なハブ港、65万の都市商業主体情報、100Gの建物道路BIMモデル、260万セットの住宅「地-楼-房-权」体系データベースを統合し、市全体の道路と軌道ネットワークおよび建物の区画情報をカバーしています。
データ感知。データ感知は、施設基盤に基づいて、高精度地図の道路ネットワークを通じてリアルタイムの交通運営感知データをマッピングし、同一のネットワークルールに基づいて膨大な動静態交通運営データを管理します。リアルタイムのIoTデータに依存して基盤施設の感知監視警告を行うことは、施設のデジタル化管理アプリケーションであり、デジタルツイン交通の大きな応用特性の一つです。
モデルシミュレーション。シミュレーションモデリングは、統一された施設基盤と多層的な感知データに基づいて、すべての交通参加者の移動方法、移動経路、運転行動をリアルタイムで再現することを目的とし、実際の環境下での個々の移動行動の法則を掘り下げます。
出典 :セイウェン交通ネット
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