面向连接自动驾驶车辆验证的闭环混合数字孪生平台
机器人学
2026-05-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
连接自动驾驶车辆（CAV）的全面且高效验证在实际部署前至关重要。虽然仿真测试提供了可扩展性，但现有方法常缺乏与真实车辆及现场数据之间的无缝集成，限制了其在捕捉动态现实交互方面的保真度。为弥合这一差距，本文提出一种新型实时混合数字孪生平台。其核心创新在于高保真 CARLA-SUMO 协同仿真与物理测试场地及车辆通过低时延车联网（V2X）通信链接的紧耦合。开发的自定义中间件作为关键桥梁，同步真实 CAV 的运动学状态作为仿真中的影子车辆，并将虚拟控制指令转换为底盘驱动的控制区域网络（CAN）消息以实现闭环控制。详细实现包括使用全景测量进行大尺寸资产重建以及基于云边协同架构实现可扩展的多用户运行。实验结果表明，平台实现了稳定的同步与低时延的闭环控制，确认了其在多场景 CAV 验证中的实用性。
引用
@article{arxiv.2605.19490,
title = {Closed-Loop Hybrid Digital Twin Platform for Connected and Automated Vehicle Validation},
author = {Kanglong Quan and Zhebing Xia and Linfeng Jiang and Hao Yu and Ziheng Qiao and Dapeng Dong and Dongyao Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.19490},
year = {2026}
}