[发明专利]一种数字孪生场景感光设定方法

说明书

本发明涉及一种数字孪生场景感光设定方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取安装在真实世界的摄像头对光线强度和颜色的感知结果并反馈参数，并将其存储于数字孪生计算单元；步骤2：根据真实世界数据在数字孪生单元中预设一组光线参数；步骤3：启动摄像机并获取摄像机环境感知结果，发送给数字孪生计算单元；步骤4：数字孪生计算单元基于分场景测光法根据摄像机环境感知结果进行加权平衡；步骤5：根据真实世界的光线强度对数字孪生世界进行二次补偿；步骤6：对数字孪生世界进行展示；步骤7：记录当前设定的光线参数，作为历史数据，与现有技术相比，本发明具有实时调节虚拟世界的光线效果使其达到接近真实世界的视觉效果等优点。

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域，尤其是涉及一种数字孪生场景感光设定方法。

背景技术

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程，数字孪生是一种超越现实的概念，能够被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统，数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多，在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。

数字孪生最为重要的启发意义在于，实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈，这是一次工业领域中，逆向思维的壮举，人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念，这样就能够真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致，各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性，这就是Digital twin对智能制造的意义所在。

数字孪生的应用：智能系统的智能首先要感知、建模，然后才是分析推理，如果没有Digital twin对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实；模拟出智慧交通最优解，结合实际场景诠释数字孪生技术在提升无人驾驶训练效率、助力交通事故分析和交通管控等方面的应用价值；自动驾驶虚拟仿测试，用于自动驾驶感知算法的测试，需要尽可能接近真实环境的光线设定；交通事故分析：同样以货车交通事故为例。一旦追踪并复原事故情景环境以及交通参与者的轨迹后，就可以从多个角度去观察事故发生的过程。通过定格处理，可以从车内角度发现，货车司机实际上完全看不到有人骑着自行车经过。因此，数字孪生技术在交通事故分析情景下有很大的应用价值，能够帮助追溯、分析事故发生的具体原因，找出责任人；交通管控：运用数字孪生技术，模拟出城市交通的状况，再通过评估推演来优化交通管控的策略，这是数字孪生赋能智慧交通的重要应用场景。其主要涉及到四个层面的功能：

一是监控和发现，通过数字孪生系统，可以创建一个信息获取及控制的闭环，实现全过程掌控，更重要的是，在一个非常庞大复杂的场景中，可以及时发现一些关键问题并及时作出处理，比如说，进入秋冬时节，安徽高速部分路段团雾天气频发，团雾具有能见度低、突发性强、气象预报困难的特点，易引发交通事故。运用数字孪生技术，可以通过对动态感知数据进行实时检测，及时发现团雾产生并出示警示；二是推演和预测，在掌握数据后，可以对一些参与者创建微观行为模型，再通过对大量交通参与者Agent进行仿真计算，获得宏观的模拟结果，推演事态的发展，实现预测功能；三是评估和优化对策，通过大规模并行计算，可以同时评估众多平行世界的仿真结果，再通过强化学习等技术，不断完善交通管控方案；四是历史追溯和复盘研究，当一个事件发生了之后，我们可以运用数字孪生系统去复原这件交通事故发生的全过程，探究当时的每一步应对是否做得足够好，是否具备改善空间。这是数字孪生技术的一个特殊能力。