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电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2507.19707 (eess)
[提交于 2025年7月25日 ]

标题: CDA-SimBoost:一种连接真实数据与仿真的统一框架,用于基于基础设施的CDA系统

标题: CDA-SimBoost: A Unified Framework Bridging Real Data and Simulation for Infrastructure-Based CDA Systems

Authors:Zhaoliang Zheng, Xu Han, Yuxin Bao, Yun Zhang, Johnson Liu, Zonglin Meng, Xin Xia, Jiaqi Ma
摘要: 协作驾驶自动化(CDA)已引起越来越多的研究关注,但智能基础设施的作用仍缺乏充分探讨。 现有解决方案在解决长尾挑战、真实-合成数据融合和异构传感器管理方面支持有限。 本文介绍了CDA-SimBoost,一个统一的框架,该框架从真实世界数据构建以基础设施为中心的仿真环境。 CDA-SimBoost包含三个主要组件:基于传感器和高精度地图数据生成高保真模拟器资产的数字孪生构建器, OFDataPip用于处理在线和离线数据流,以及 OpenCDA-InfraX,一个面向基础设施仿真的高保真平台。 该系统支持现实场景构建、罕见事件合成和可扩展评估,用于CDA研究。 凭借其模块化架构和标准化基准能力,CDA-SimBoost连接了现实世界动态与虚拟环境,促进了可重复和可扩展的基础设施驱动的CDA研究。 所有资源均可在https://github.com/zhz03/CDA-SimBoost公开获取
摘要: Cooperative Driving Automation (CDA) has garnered increasing research attention, yet the role of intelligent infrastructure remains insufficiently explored. Existing solutions offer limited support for addressing long-tail challenges, real-synthetic data fusion, and heterogeneous sensor management. This paper introduces CDA-SimBoost, a unified framework that constructs infrastructure-centric simulation environments from real-world data. CDA-SimBoost consists of three main components: a Digital Twin Builder for generating high-fidelity simulator assets based on sensor and HD map data, OFDataPip for processing both online and offline data streams, and OpenCDA-InfraX, a high-fidelity platform for infrastructure-focused simulation. The system supports realistic scenario construction, rare event synthesis, and scalable evaluation for CDA research. With its modular architecture and standardized benchmarking capabilities, CDA-SimBoost bridges real-world dynamics and virtual environments, facilitating reproducible and extensible infrastructure-driven CDA studies. All resources are publicly available at https://github.com/zhz03/CDA-SimBoost
主题: 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2507.19707 [eess.SY]
  (或者 arXiv:2507.19707v1 [eess.SY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.19707
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Zhaoliang Zheng [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 7 月 25 日 23:00:20 UTC (11,531 KB)
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