城市交叉口多行人安全预警：数字孪生用例
机器学习
2026-05-20 v1
摘要
面向城市交通系统的数字孪生日益受到关注；然而，在安全攸关场景下对其进行的系统性评估仍然有限。本文提出了一种由紧耦合物理-数字孪生框架支持的城市交叉口多行人安全预警系统。该系统建立在纽约市的 COSMOS 城市级无线测试平台之上，集成了摄像头与超宽带、边缘云计算、预测轨迹建模以及基于 MQTT 的通信，以向弱势道路使用者提供实时安全警报。该系统通过现场部署和虚拟现实实验进行了评估。结果表明，在不同模型配置下具有高预警生成准确率、定位准确率和高效的端到端延迟，并且在发出警报时用户响应时间显著减少。所提出的数字孪生框架为复杂城市交叉口的实时多行人安全增强提供了一种可扩展、模块化且可泛化的解决方案。
引用
@article{arxiv.2605.18823,
title = {Multi-Pedestrian Safety Warning at Urban Intersections Use Case of Digital Twin},
author = {Yongjie Fu and Qi Gao and Mahshid Ghasemi Dehkordi and Gil Zussman and Xuan Di},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18823},
year = {2026}
}