14、基于可实验数字孪生的场景驱动数据生成与建筑工地环境建模

基于可实验数字孪生的场景驱动数据生成与建筑工地环境建模

在当今科技发展的浪潮中，数据生成和建筑环境建模都迎来了新的发展机遇。可实验数字孪生（EDT）技术在场景驱动的数据生成方面展现出了巨大的潜力，而数字孪生（DT）概念在建筑工地环境建模中也具有重要的应用价值。下面将详细介绍这两方面的内容。

EDT 与场景驱动的数据生成

1. EDT 模拟的优势
   EDT 模拟能够实现环境生成、多体动力学和各种感知传感器的融合。其灵活且模块化的特性，使其非常适合参数化和迭代的场景评估方法。在场景设计迭代中，可以先在简单模型上进行，无需进行昂贵的传感器渲染，后续再根据需求无缝升级。基于 EDT 的场景评估阶段会生成地面真值数据和回放数据。地面真值数据经过模拟注释和标记，可作为机器学习的输入数据；回放数据包含模拟事件和结果，用于特定模拟运行的事后分析。通过灵活调整模拟实体的真实度、范围和配置，EDT 能够进一步控制合成数据集的准确性和连贯性。
2. 场景重新设计
   在实际场景设计中，基于领域专业知识和历史数据的设计方法并不总是可行的。模拟结果能为参数的影响提供有价值的见解，从而开启迭代场景设计的道路。通过逻辑场景进行参数化，使每个场景都适合进行迭代重新设计，这个迭代过程可以由领域专家或优化算法来执行。以汽车模拟为例，机器学习设计者需要事故和非事故情况的数据集，但这些数据集的理想场景分布未知。在完整参数空间内进行随机模拟可以提供见解，让场景设计者设置所需的参数范围。可以使用各种基于优化和启发式的算法来实现这一目的。
3. 机器学习训练和验证
   当场景设