基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究

宋坤; 刘吉宁; 黄兴伟; 林峤; 陈金悬

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2025.10.003

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基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究

数字孪生技术应用专题 | 更新时间：2026-04-20

- 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究
- 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究
- 电信工程技术与标准化 2025年第10期页码：7-12
- 作者机构：
  
  1. 清华大学深圳国际研究生院
  2. 中国移动通信集团广东有限公司
  3. 中移湾区(广东)创新研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  重202310D326面向智能网联运营管理的车路云一体化数据底座关键技术与应用示范（No.KJZD20231023100304010）
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2025.10.003
  中图分类号： TP391.41;U495
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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宋坤, 刘吉宁, 黄兴伟, 等. 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,(10):7-12.

宋坤, 刘吉宁, 黄兴伟, et al. 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究[J]. 2025, (10): 7-12.
宋坤, 刘吉宁, 黄兴伟, 等. 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,(10):7-12. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.10.003.

宋坤, 刘吉宁, 黄兴伟, et al. 基于车路协同感知的数字孪生标定技术研究[J]. 2025, (10): 7-12. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.10.003.

摘要

城市交通中的交叉路口是事故高发区域，通过对路口的智能化监管和优化，能提升交通效率和安全性。智能交通系统可通过路侧感知设备从特定视角来获取路口实况信息，为更好地解决路侧摄像机与三维路口场景的映射问题，本文通过标定算法实现摄像机二维图像像素与路端高精度地图位置的一对一映射，从而为图像识别、轨迹跟踪等应用的目标提供现实场景的高精度位置信息。实验结果显示，使用标定算法的系统在车侧和路侧的标定精度误差小于15 cm，降低了人工标定复杂性并提升效率。

Abstract

关键词

Keywords

references

Xingmin Wang,Zachary Jerome,Zihao Wang,Chenhao Zhang,Shengyin Shen,Vivek Vijaya Kumar,Fan Bai,Paul Krajewski,Danielle Deneau,Ahmad Jawad,Rachel Jones,Gary Piotrowicz,Henry X Liu.Traffic light optimization with low penetration rate vehicle trajectory data.[J].Nature communications,2024.

Vuong Xuan Can,Mou Rui Fang,Vu Trong Thuat,Tran Van Hung,Nguyen Chi Trung.A Safety Evaluation Model of Intersections under Mixed Traffic Conditions Using Traffic Conflicts and Cloud Model[J].Journal of Advanced Transportation,2021.

Yuqian Lu,Chao Liu,Kevin I-Kai Wang,Huiyue Huang,Xun Xu.Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2020.

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