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Enregistrement W2070593805 · doi:10.4271/2015-01-1406

Collision Avoidance Systems - Advancements and Efficiency

2015· article· en· W2070593805 sur OpenAlexaff
Mikael Ljung Aust, Lotta Jakobsson, Magdalena Lindman, Erik Coelingh

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensVolvo (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollision avoidanceComputer scienceCollisionComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This paper first discusses the advancement and challenges in the areas of developing Collision Avoidance Systems, or CAS. CAS have been on the market for a decade, and their development has been rapid. Starting with forward collision warning with brake support, targeting vehicles moving in the same direction in front of the car, CAS now cover pedestrians and cyclists in front of the car as well as vehicles standing still and even some situations of approaching vehicles in crossings. This development up to date is described and discussed according to the challenge areas of detection, decision strategy and intervention strategy.</div><div class="htmlview paragraph">Next, the paper discusses assessment of system effects on driving safety. Numerous studies have tried to predict the effect of various CAS, and the real world effect of these systems has been shown to be significant. For example, for a standard equipped low-speed CAS, independent studies have found real world benefits in terms of reduction of the rate of rear-end frontal impacts as well as claim frequency rates.</div><div class="htmlview paragraph">Based on these discussions, several conclusions are drawn. First, the discussion on technical development shows that many CAS are reaching maturity from a technical standpoint. Second, a clear conclusion from the effect studies is that a high market penetration is essential to achieve real-world safety. Standard equipped systems are likely to provide higher real-world benefits, simply through the exposure to traffic they provide.</div><div class="htmlview paragraph">Together, these lead to a third conclusion which is that while continued technological development remains a core activity, in the future it will be just as important to develop new and improved strategies for pushing consumer take up of CAS. The full safety potential of CAS can only be realized through widespread presence in the vehicle fleet. Finally, if such strategies are successful and CAS fitment rates in the fleet indeed do increase, a shift in the focus of CAS development can be expected. As more and more drivers will need to successfully interact with CAS in critical situations, drivers' acceptance of the CAS becomes critical. Since drivers who have systems fitted as standard rather than option can be expected to show lower acceptance, it is quite possible that future CAS success may come to depend just as much on HMI design as it does on technological prowess.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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