A Precise GPS Sensor Subsystem for Vehicle Platoon Control
Notice bibliographique
Résumé
Coordination of vehicles in high-density traffic increases the efficiency of transportation infrastructure usage while improving safety standards. The concept of Collaborative Driving Systems (CDS) addresses this issue by linking several vehicles in a platoon through local communication links and in-vehicle positioning and control systems. A CDS will enable vehicles to communicate and follow a leader vehicle thus forming a platoon of vehicles. As a part of a Canadian initiative to develop technologies for CDS, this paper investigates the performance of carrier phase GPS as a positioning subsystem for a CDS. This includes relative positioning of vehicles with centimeter level accuracy and estimating their relative speeds to an accuracy of a few centimeters per second. This research investigates carrier phase technology applied to a host vehicle positioning itself in a platoon of vehicles using the GPS subsystem. The advantages of the GPS subsystem with inter-vehicle communication in a CDS are illustrated over alternative technologies especially in issues such as maintaining the asymptotic stability in vehicle platoons. Tests were conducted using four instrumented vehicles, each equipped with a precise GPS position and heading determination system using a two-antenna configuration. This enabled the relative position estimation between vehicles as well as between antennas with a known interantenna baseline. Several driving scenarios are presented including joining, leaving, and passing a platoon of vehicles. The achievable accuracy in relative position and velocity is investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».