Jumeau Numérique Opérationnel de Conduite Autonome
SelfDrivingTwin reproduit l'exécution temps réel du logiciel Niveau 4 en bordure et dans le cloud. En surveillant l'usure des capteurs, en auditant les activations neuronales et en recréant les scènes en 4D Gaussian Splatting, il offre une observabilité complète.
Self-Driving Twin Core Zonal Architecture
Central Controller: Self-Driving Twin Core — 4D World Reconstruction Engine
Zonal Control Units & TSN Ring
- Raw Sensor Stream Compressor (H.265/DRA)
- Neural Activation Shadow Observer
- Continuous Sensor SoH Tracker
- 4D Spatio-Temporal Occlusion Checker
- Instant Shadow-Mode Disengagement Logger
Détection en temps réel de la dégradation silencieuse de la perception dans les piles autonomes
Face à une situation ambiguë, l'analyse de simples flux vidéo est insuffisante. SelfDrivingTwin diffuse les vecteurs d'activation neuronale et les mesures brutes pour reconstruire fidèlement le champ lumineux originel dans le cloud.
Core Engineering Areas
- Real-Time Sensor Health Tracking — Computing point cloud density drop-offs and camera optical flow degradation in real time to quantify physical sensor health degradation.
- Neural Activation Shadow Monitoring — Projecting high-dimensional latent vectors from onboard vision transformers to identify out-of-distribution driving environments.
- 4D Spatio-Temporal Reconstruction — Reconstructing exact multi-agent driving interactions into 3D Gaussian Splatting and NeRF representations for post-hoc safety certification.
Technical Articles
Related Cluster Architecture Specifications
- AutomotiveSDV — Full SDV Stack & Reference Architecture
- A2HCard — Agent-to-Human (A2H) Interface Cards & In-Cabin Autonomous Interaction Manifests
- A2HumanCard — Standardized In-Vehicle AI Agent Capability Discovery, Trust & Authorization Cards
- AIDrivenSynBio — AI-Driven Synthetic Biology for Automotive In-Cabin Air Purification, Bio-Engineered Pathogen Scavengers & Molecular Biosensors