Dieser Artikel untersucht die Verwendung digitaler Zwillinge als Entwicklungsumgebung, um künstliche Intelligenz (KI)-Techniken zu entwickeln, einzusetzen und zu testen, die Echtzeitbeobachtungen, z.B. Funkleistungskennzahlen, für Fahrzeugtrajektorie- und Netzwerkoptimierungsentscheidungen in autonomen Fahrzeugnetzwerken (AVN) nutzen.
Zunächst werden Simulationen, digitale Zwillinge (Software-in-der-Schleife), Sandbox-Umgebungen (Hardware-in-der-Schleife) und physische Testumgebungen hinsichtlich ihrer Eignung für die Entwicklung und Erprobung von KI-Algorithmen für AVNs verglichen und kontrastiert. Anschließend werden verschiedene repräsentative Anwendungsfälle von digitalen Zwillingen für AVN-Szenarien vorgestellt.
Schließlich wird ein Beispiel aus der NSF AERPAW-Plattform präsentiert, bei dem ein digitaler Zwilling verwendet wird, um KI-unterstützte Lösungen für autonome unbemannte Luftfahrzeuge zur Lokalisierung einer Signalquelle basierend auf Verbindungsqualitätsmessungen zu entwickeln und zu testen. Die Ergebnisse in der physischen Testumgebung zeigen, dass Software-in-der-Schleife-Digitale-Zwillinge, wenn sie durch Daten aus Echtweltmessungen und Simulationen ergänzt werden, eine ideale Umgebung für die Entwicklung und Erprobung innovativer KI-Lösungen für AVNs darstellen.
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