자율주행 차량 실시간 운용 디지털 트윈 시스템
SelfDrivingTwin은 차량 내 엣지와 클라우드에서 레벨 4 자율주행 소프트웨어의 런타임 실행 상태를 완벽히 미러링합니다. 센서 열화 모니터링, 신경망 OOD 드리프트 감사 및 3D 가우시안 스플래팅 4D 씬 재구성을 통해 완벽한 런타임 관측성을 구현합니다.
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
자율주행 스택 내 침묵하는 인지 성능 저하의 실시간 탐지
자율주행 차량이 모호한 교통 상황에 직면했을 때 기존의 평면 비디오 로그만으로는 사후 원인 규명이 어렵습니다. SelfDrivingTwin은 신경망 활성화 벡터와 원시 센서 데이터를 실시간 스트리밍하여 클라우드에서 완벽한 광자장을 재구성합니다.
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