面向混合交通中协同驾驶自动化的网络移动镜像：一种联合仿真平台

凭借自动化与连接能力，网联自动驾驶车辆（CAV）注定成为协同驾驶自动化（CDA）的革命性推动者。然而，CAV 需要对其周围环境的高保真感知信息，这些信息可从各类车载传感器以及车联网（V2X）通信中获取，但采集成本高昂。因此，基于高保真传感器、通过高性价比平台获得的真实感知信息，对于开展 CDA 相关研究（如协同决策或控制）至关重要。当前大多数针对 CAV 的交通仿真研究依赖于直接调用物体内在属性所获得的环境感知信息，这阻碍了 CDA 算法评估的可靠性与保真度。本研究设计了一种\textit{网络移动镜像（CMM）}联合仿真平台，通过提供真实感知信息来实现 CDA。该\textit{CMM}联合仿真平台可利用高保真传感器感知系统与实时重建系统模拟真实世界与网络世界，后者充当真实世界环境的“\textit{镜像}”。具体而言，真实世界仿真器主要负责模拟交通环境、传感器以及真实感知过程；镜像世界仿真器负责重建物体并将其信息作为仿真器的内在属性提供，以支持 CDA 算法的开发与评估。为说明所提联合仿真平台的功能，以基于路侧 LiDAR 的载具感知系统赋能 CDA 作为案例进行了原型设计，并设计了特定交通环境与 CDA 任务开展实验，结果展示与分析表明了该平台的性能。