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Enregistrement W2136076679 · doi:10.1109/cdc.2009.5400734

A practical PID-based scheme for the collaborative driving of automated vehicles

2009· article· en· W2136076679 sur OpenAlexaff
Packiaraj Xavier, Ya‐Jun Pan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatoonOvertakingPID controllerToolboxComputer scienceScheme (mathematics)Vehicle dynamicsControl engineeringVisualizationController (irrigation)Position (finance)Control theory (sociology)SimulationEngineeringControl (management)Automotive engineeringArtificial intelligenceTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For automated vehicles operated in platoons, it is important to see what information is necessary to be communicated between vehicles to ensure safety and performance in maneuvering, and how complicated the controllers are to be implemented. In this paper, we address the platoon problem by using the decentralized proportional, integral and derivative (PID) control approach for the applications of autonomous vehicles, which are modelled as an interconnected system in the form of the well known bicycle model. The control inputs for each vehicle are the traction force and steering angle. The practical collaborative driving approach consists of two main scenarios: the leader-follower platoon and the overtaking maneuver. Only the relative position and following angle between two adjacent vehicles are required for the controller design. Simulation results and dynamic visualization using virtual reality toolbox are demonstrated to show the effectiveness of the simple and practical approach.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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