スマートドライビングとデジタルツイン技術の急速な発展に伴い、高効率かつリアルタイムな車路協調システムの構築が研究のホットなテーマとなっている。これに対し、本稿では改良型YOLOv11-OBB-SVDDに基づくデジタルツインスマートカーシステムを設計した。本システムは、物理スマートカー、仮想スマートカー、スマート可視化サービス、ツインデータ、および動的リアルタイム接続の5つの部分で構成される。まず、物理スマートカーはビジョンセンサーを搭載し、リアルタイムでコース画像を収集して自主的な経路認識を実現する；コース上方に産業用カメラを配置し、コース内のスマートカー画像を感知する。その後、物理スマートカーと一致する仮想モデルを構築して仮想現実マッピングを実現し、YOLOv11-OBBを利用して物理スマートカーの位置と車体偏向角度を検出する；小型スマートカーの検出性能向上のために、周波数認識特徴融合（FreqFusion）に基づく特徴融合手法でモデルを改良した。最後に、仮想スマートカーは位置と車体偏向角度をコース情報と組み合わせ、サポートベクターデータ記述（SVDD）アルゴリズムを使用して車両のコース逸脱リスクを検出する；動的リアルタイム接続を介して物理スマートカーへ制御信号を送信し、スマート可視化サービスはスマートカーの可視化動的監視を提供し、ツインデータはデジタルツインスマートカーシステムの多次元多尺度データを集約する。実験結果は、改良型YOLOv11-OBBが物理スマートカーの検出精度、再現率、IOU閾値0.5での平均精度がそれぞれ94.4%、93.0%、92.2%を達成し；SVDDによる正常走行およびコース逸脱リスク検出の精度、適合率、再現率がそれぞれ94.5%、95.4%、93.5%に達したことを示している。システム全体は高いリアルタイム性を持ち、スマートカーの自主トラッキングとデジタルツイン各モジュールの機能を正確に実現できる。

デジタルツイン;スマートカー;改良YOLOv11-OBB;サポートベクターデータ記述