交通安全数字孪生

概述

这项研究为何重要。

数字孪生不只是动画仿真。我的当前工作在统一研究环境中连接实际观测、道路使用者跟踪、SUMO仿真、替代安全指标、空间风险图和对比可视化。

架构区分微观安全——个体交互与瞬时冲突指标——和宏观安全，即风险按转向、交叉口、走廊与时间累积，从而解释风险成因及干预最有价值的位置。

面向部落与农村走廊，平台正发展为持续同步的决策支持系统，诊断近期安全状态、部署前测试干预，并通过可变信息标志将感知分析转为驾驶提示。本地大语言模型也支持地点筛查和走廊审查报告，无需云API。