Endkunde

Innovate UK-funded

Hauptauftragnehmer

Aimsun, mit Admiral, Alchera Technologies, Arcadis, Arrival, Ordnance Survey, Oxfordshire County Council, Thatcham Research, UK Atomic Energy Authority, WMG und XPI Simulation.

Standort

Oxfordshire

Termine

Dezember 2018 – November 2021

OmniCAV

AV

VALIDATION AND VERIFICATION

DIGITAL TWIN

TEST METRICS

Zur Überbrückung von Simulationen und Versuchen auf Teststrecken und auf der Straße. Omni ist lateinisch für „alle“ oder „jeder“, und das Projekt musste in mehrfacher Hinsicht „omni“ sein – omni bei den Tests auf und abseits der Straße; omni bei den Straßentypen, von Innerorts bis zu den ländlichen Gebieten, und omni in Bezug auf die Nutzer – Fahrzeuge, Radfahrer und Fußgänger.

Aimsun sollte die zentrale Verkehrssimulationsumgebung des Projekts bereitstellen, um Bereiche zu identifizieren, in denen Tests in der realen Welt notwendig sind.

Projekt Standort

Sie nutzen sowohl die RACE-Teststrecke (Remote Applications in Challenging Environments) am Standort Culham als auch eine 32 km lange Route auf dem Straßennetz in Oxfordshire, um Tests unter gemischten Verkehrsbedingungen zu ermöglichen. Dazu gehören Teststrecken, innerörtliche, ländliche und überörtliche Straßen.

Aimsun Solution

Der Partner Ordnance Survey entwickelte eine Lidar-Vermessung der 32 km langen Route in Oxfordshire, die zusammen mit einem Aimsun Next-Modell in eine XPI-Simulationsumgebung eingegeben wurde, um die Prüfung und Validierung eines AV-Teststacks unter realistischen Bedingungen zu ermöglichen. Validierungstests stellten sicher, dass die Aimsun-Simulationen zuverlässig sind und einen realistischen digitalen Zwilling darstellen.

Die Simulationsumgebung wurde dann von WMG genutzt, um Szenarien im Modell durchzuspielen, die dann in der realen Welt entweder auf der Teststrecke oder auf der 32 km langen Route getestet wurden. Diese Ergebnisse wurden dann wieder in das Modell eingegeben, um es zu kalibrieren und zu verbessern.

Nutzen für den Kunden

Mit der Simulationsumgebung konnten Tausende von Simulationen durchgeführt werden, so dass Randfälle identifiziert werden konnten, die unter realen Bedingungen getestet werden mussten. Das bedeutet, dass sie Zeit und Ressourcen nicht für die mehr als eine Milliarde Testkilometer von autonomen Fahrzeugen aufwenden müssen, die nach Expertenschätzungen notwendig sind, sondern sich auf die tatsächlichen tausend Kilometer konzentrieren können, die unter sehr spezifischen Bedingungen in der realen Welt getestet werden müssen.

Grund für den Erfolg

Durch eine effiziente und teamorientierte Zusammenarbeit zwischen den Partnern konnten Unterschiede in der Herangehensweise, wie z. B. ein gemeinsames Referenzsystem für den digitalen 3D-Zwilling, aus dem Weg geräumt werden. Außerdem ermöglichte die Zusammenarbeit von Partnern aus verschiedenen Sektoren die Entwicklung eines modularen, durchgängigen Prozesses, der mehrere Technologiepakete umfasst.

Entdecke weitere Studien zu vernetzten und autonomen Fahrzeugen

VeriCAV

Erhebliche Verbesserung der Testeffizienz bei der Bewertung mehrerer Fahrszenarien durch gleichzeitige realistische und konsistente Nachbildung des Verhaltens und der Aktionen, wenn man mit Hindernissen konfrontiert wird.

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Zitieren Aimsun Next

Aimsun Next 23

Aimsun (2023). Aimsun Next 23 User’s Manual, Aimsun Next Version 23.0.0, Barcelona, Spanien. Zugriff am: July. 19, 2023. [Online].
Verfügbar: https://docs.aimsun.com/next/23.0.0/


Aimsun Next 20.0.5

Aimsun (2021). Aimsun Next 20.0.5 User’s Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spanien. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html

Aimsun Next 23

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Aimsun Next 23

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Aimsun Next 20.0.5

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