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需求背景

车路协调是交通行业中的重要领域，旨在通过协调车辆与道路之间的关系，提高交通流的效率、安全性和环境友好性。数字孪生技术在车路协调应用领域的引入，可以实现对交通系统的实时监测、分析和优化，以提供精确的交通决策和控制策略。

技术需求背景主要包括以下几个方面：

a）实时交通数据采集和传输：车路协调系统需要实时获取交通流量、车辆位置、交通信号状态等数据，并进行高效的数据采集和传输，以保证系统对交通状况的准确感知和及时响应。

b）精确的交通模型和仿真：数字孪生系统需要建立精确的交通模型和仿真环境，以模拟真实的交通流动过程和车辆行为。这需要考虑交通流的动态变化、车辆间的相互影响以及交通设施的特性，以提供准确的仿真结果作为决策的基础。

c）智能决策和优化算法：数字孪生系统需要开发智能的决策和优化算法，以实现车辆调度、信号控制、交通优化等方面的智能决策。这涉及到对大规模交通数据的实时分析和预测，以及针对不同交通场景的优化算法设计。

d）多源数据融合和分析：车路协调系统需要融合来自不同数据源的信息，如交通传感器数据、车辆通信数据、地理信息数据等。数字孪生系统需要实现多源数据的融合和分析，以提供全面、准确的交通信息，支持决策和控制。

需解决的主要技术难题

研究开发适用于车路协调应用领域的数字孪生系统面临以下技术难点：

a）复杂交通系统建模：交通系统具有复杂的非线性特性和动态变化性，建立精确的交通模型是一个挑战。如何准确地描述交通流动、车辆行为和交通设施的特性，并将其纳入到数字孪生系统中，需要克服建模过程中的复杂性和不确定性。

b）大规模数据处理和分析：车路协调系统需要处理大量的实时交通数据，包括交通流量、车辆位置、交通信号状态等。如何高效地进行数据存储、传输、处理和分析，以支持实时的决策和控制，是一个技术难点。

c）智能决策和优化算法：车路协调系统需要设计智能的决策和优化算法，以实现车辆调度、信号控制和交通优化。如何将机器学习、优化算法和仿真模型相结合，以提供高效、可行的决策策略，是一个技术挑战。

d）安全和隐私保护：车路协调系统涉及大量的交通数据和个人信息，安全和隐私保护是一个重要问题。如何确保数据的安全传输和存储，以及保护用户的隐私权益，是一个技术和法律上的挑战。

总之，研究开发适用于交通行业车路协调应用领域的数字孪生系统的技术需求背景包括实时数据采集和传输、精确的交通模型和仿真、智能决策和优化算法，以及多源数据融合和分析。而技术难点主要涉及复杂交通系统建模、大规模数据处理和分析、智能决策和优化算法，以及安全和隐私保护等方面。

期望实现的主要技术目标

1.开放式的数据接入协议，数据接入源包括且不限于：路口监控设备、路上车辆及行人、网内各种智能交通设备等；

***展示效果，高逼真度：中观逼真度不低于95%，微观逼真度不低于85%；

3.实时性：数字孪生系统展现的交通状态跟真实交通状态时间差不超过3秒；

4.支持对接SUMO交通仿真软件；

5.支持对接高精度数字地图。

需求解析

解析单位：重庆市高新区 解析时间：2023-06-16

李璐

重庆大学

教授

综合评价

综合评价适用于交通行业车路协调应用领域的数字孪生系统的技术需求，可以考虑以下几个方面： a) 功能完备性：系统应具备满足交通行业车路协调需求的核心功能，能够有效管理交通流量、提供准确的路况监测、优化交通信号等。 b) 数据准确性与实时性：系统应能够采集和处理准确、实时的交通数据，以确保模型和仿真结果的准确性和可靠性。 c) 算法性能与效率：系统应采用高效的算法和优化方法，能够快速、准确地进行车辆调度、信号优化和路径规划等任务。 d) 可扩展性与可定制性：系统应具备良好的可扩展性，能够适应不同规模和复杂程度的交通网络，且能够根据用户需求进行定制和配置。 e) 用户友好性：系统应具备直观、易用的用户界面，方便用户进行操作和决策，并提供清晰的可视化结果和报告。

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