芝浦工业大学的新熊亮一教授等人正在使用将现实世界再现到虚拟空间的“数字孪生”技术开发自动驾驶技术。研究团队利用设置在室外的传感器获取障碍物等信息，生成数字孪生数据，并以此为基础实现自动驾驶。与目前在车辆上装载传感器的自动驾驶汽车相比，其目标是将成本降低到十分之一以下，并提高安全性。
芝浦工业大学使用了数字孪生技术的自动驾驶实验代步车
普及自动驾驶汽车的一大难点在于高成本。车辆上搭载了许多通过激光测量与对象物体距离的LiDAR（激光雷达）、使用毫米波电波的雷达、照相机等传感器。处理从这些传感器收集而来的庞大数据还需要高性能计算机，因此一台自动驾驶汽车的成本高达数千万日元。
新熊教授等人提出了不在车辆上而是在室外安装传感器，根据取得的数据生成数字孪生的自动驾驶方法。通过减少车载传感器的数量，可以大幅降低成本。
如果周围行驶的大量的汽车也共享相同的数字孪生的话，那么系统整体的成本也会降低。由于还能获得车载传感器未掌握的死角位置信息，“因此还有利于提高驾驶的安全性”，新熊先生说道。
用设置在室内的激光雷达收集数据生成数字孪生
该研究得到了芝浦工大的伊东敏夫教授和广濑敏也副教授等人的协助。实验中通过在室内设置的激光雷达取得障碍物信息，使用自动生成的数字孪生让代步车开始自动行驶。
设置在室内的多个激光雷达取得的数据通过无线通信汇集到同一室内的计算机中，自动生成数字孪生。实验采用了美国英伟达公司的电脑（运算处理模块）。
采用该方法，即使车辆不搭载激光雷达等传感器，也能够掌握自车的位置和周围的障碍物，避开障碍物的同时自动行驶到目的地。同样，传感器的网络也可以搭建在室外。
如果将激光雷达取得的信息全部发送给计算机会造成数据量过大。因此，需要筛选激光雷达的数据，抑制数据量。
具体做法是采用了一种区分墙壁等静止障碍物和行人等频繁移动障碍物的算法。对于静止障碍物，设置以数秒1次的频率发送数据，对于频繁移动障碍物，设置以100毫秒1次的频率发送数据。
在利用数字孪生的基础上，新熊教授的研究重点是安全措施。因为如果向车辆发送的数字孪生信息被黑客破解，可能会导致重大事故。
因此，对于方向盘操作和车速调整等与安全相关的操控，研究团队提出了交由车辆上的计算机执行的机制。数字孪生发送给车辆的信息仅为障碍物位置等信息，车辆动作等最终判断由车辆负责，即使数字孪生或其通信路径被黑客破解，也不会立即引发事故。
对于类似2022年7月份发生的KDDI大规模通信故障等通信中断事件，做好预案也至关重要。在新熊教授等人的方法中，车辆上会保留最低限度的传感器，在通信中断的情况下，可以自动行驶到附近的安全场所后停车。
数字孪生的作用不仅仅是降低自动驾驶汽车的成本和提高安全性。其构筑者会 “变成掌握某个区域内车辆和人员信息的平台”，新熊教授表示。数字孪生将成为控制机器人和无人机的基石。
汽车制造商也对数字孪生在自动驾驶汽车方面的应用表现出了浓厚兴趣。丰田汽车计划在静冈县裾野市建设的“woven city”中使用数字孪生。掌控数字孪生的企业或将成为自动驾驶时代的赢家。
日文：清水直茂、《日经产业新闻》、2022/10/12
中文：JST客观日本编辑部
