이 논문은 자율주행 차량 네트워크(AVN)에서 AI 기술을 개발하고 테스트하기 위한 디지털 트윈(DT)의 활용을 다룹니다.
먼저 시뮬레이션, 디지털 트윈(SITL), 샌드박스(HITL), 실제 테스트베드 환경 등 AVN 개발을 위한 다양한 환경을 비교 분석합니다.
이어서 DT를 활용할 수 있는 다양한 AVN 시나리오를 소개합니다. 예를 들어 재난 구조, 센서 데이터 수집, 적대적 드론 탐지 등의 경우 DT를 통해 AI 기반 솔루션을 개발하고 테스트할 수 있습니다.
마지막으로 AERPAW 플랫폼의 사례를 통해 DT를 활용하여 신호원 위치 추정을 위한 AI 기반 솔루션을 개발하고 실제 테스트베드에서 검증하는 과정을 보여줍니다. 결과적으로 DT와 실제 데이터를 활용한 개발 및 테스트 환경이 AVN을 위한 AI 솔루션 개발에 효과적임을 확인할 수 있습니다.
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