Реферат на тему: Цифровая основа движения ВАТС LDS - Local Dynamic Map

Цель работы

Цель: Определить и проанализировать ключевые функциональные возможности, технологические требования и стандарты платформы Local Dynamic Map (LDM), которые обеспечивают ее критическую роль в повышении уровня безопасности беспилотных транспортных средств за счет интеграции и обработки гетерогенных динамических данных в реальном времени для предиктивного анализа дорожной обстановки.

Основная идея

Идея: Ключевая роль платформы Local Dynamic Map (LDM) в обеспечении безопасности беспилотных транспортных средств (БТС) заключается в ее способности создавать и непрерывно обновлять консолидированную цифровую модель окружающей среды в реальном времени. Эта модель, интегрирующая данные от множества сенсоров (лидары, радары, камеры, GPS) и внешних источников (другие ТС, инфраструктура V2X), позволяет БТС не только воспринимать текущее состояние среды, но и прогнозировать потенциально опасные ситуации (конфликтные траектории, скрытые объекты, изменение дорожных условий) заблаговременно. Таким образом, LDM выступает как цифровая основа для предиктивной (предсказательной) безопасности и эффективной координации движения в сложной динамической среде умных городов.

Проблема

Неспособность одиночных сенсорных систем беспилотных транспортных средств (БТС) обеспечить надежное и заблаговременное восприятие сложной динамической дорожной обстановки, особенно в условиях ограниченной видимости, присутствия скрытых объектов, быстро меняющихся сценариев движения (конфликтные траектории) и взаимодействия с другими участниками дорожного движения. Это ограничение создает существенные риски для безопасности и препятствует масштабному внедрению БТС.

Актуальность

1. Глобальный тренд на автономизацию транспорта: Разработка безопасных БТС – ключевой приоритет ведущих автопроизводителей (OEM) и технологических компаний мира. LDM рассматривается как фундаментальный компонент архитектуры автономного вождения следующего поколения. 2. Развитие инфраструктуры V2X: Активное внедрение технологий связи "транспорт-транспорт" (V2V) и "транспорт-инфраструктура" (V2I) в рамках концепций умных городов создает среду, где LDM становится центральным интегратором и интерпретатором гетерогенных данных в реальном времени. 3. Повышение требований к безопасности: Необходимость перехода от реактивных к предиктивным системам безопасности БТС для предотвращения аварий, особенно в плотном городском трафике. 4. Национальные инициативы (РФ): В рамках реализации "Стратегии развития транспортно-логистического комплекса до 2030 года" и "Стратегии развития искусственного интеллекта в РФ" вопросы создания надежных цифровых основ для автономного транспорта, подобных LDM, приобретают стратегическое значение для развития умной мобильности в России. 5. Технологическая зрелость: Достижения в области сенсорики, обработки больших данных, искусственного интеллекта и высокоскоростной связи (5G, C-V2X) делают реализацию эффективных LDM технически осуществимой.

Задачи

1. 1. 1. Исследовать архитектуру и ключевые функциональные возможности платформы LDM, определяющие ее роль в обеспечении безопасности (объединение данных, создание консолидированной модели, поддержка предиктивного анализа).
2. 2. 2. Проанализировать технологические требования к LDM, включая аспекты интеграции гетерогенных данных (от сенсоров БТС, V2X, стационарных датчиков), обработки в реальном времени, точности и актуальности информации.
3. 3. 3. Оценить существующие и разрабатываемые стандарты (например, ETSI, ISO) для LDM, их вклад в обеспечение интероперабельности, безопасности данных и надежности системы.
4. 4. 4. Выявить перспективы развития LDS/LDM в контексте умной мобильности, включая потенциал для повышения эффективности транспортных потоков и интеграции с другими городскими цифровыми платформами.