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Enregistrement W2606791716

Modern Techniques to Attain Smart Vehicular Schemes Using Embedded Systems

2016· article· en· W2606791716 sur OpenAlexaboutno aff
Boselin Prabhu, N. Balakumar, A. Antony

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorSAFERAutomationSoftwareTollTransport engineeringControl (management)Computer securityEngineeringLiabilityAdvanced driver assistance systemsRisk analysis (engineering)Computer scienceBusinessFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The technical challenges that remain to be mastered to be involve software safety, fault detection, a malfunction management. The state of the art of software design not yet sufficiently advanced to support the development of software that can be guaranteed to perform correctly in safety–critical application has complex road vehicle automation excellent performance of automated vehicle control system has been proven under normal operating conditions, in the absence of failures. Elementary fault detection and mall function management systems have already being implemented to address the most frequently encounter fault conditions, for use by well-trained test drivers. However, commercially implemented will need to address all realistic scenarios and provide safe responses even when the driver is a completely untrained member of the general public. Significant efforts are still needed to develop system hardware and software designs that can satisfy these requirements. The non-technical challenges involve issues of liability, costs, and perception. Automated control of vehicles shifts liability for most crashes from the individual driver (and his or her insurance company) to the designer, developer and vendor of the vehicle and roadway control systems. Provided the system is indeed safer than today’s driver-vehicle highway system, overall liability exposure should be reduced. But its costs will be shifted from automobile insurance premiums to the purchase or lease price of the automated vehicle and toll for use of the automated highway facility. All new technologies tend to be costly when they become available in small quantities, then their costs decline as production volumes increase and the technologies nature. We should expect vehicle automation technologies to follow the same patter. They may initially be economically viable only for heavy vehicles (transit buses, commercial trucks) and high-end passenger cars. However, it should not take long for the costs to become affordable to a wide range of vehicle owners and operators, especially with many of the enabling technologies already being commercialized for volume production today. It is important to recognize that automated vehicles are already carrying millions of passengers every day. Most major airports have automated people movers that transfer passengers among terminal buildings. Urban transit lines in Paris, London, Vancouver, Lyon and Lillie, among others, are operating with completely automated, driverless vehicles; some have been doing so for more than a decade. Modern commercial aircraft operate on autopilot for much of the time, and they also land under automatic control at suitably equipped airports on a regular basis. The main goal of this paper is to make the experience of driving less burdensome and accident less, especially on long trips. This can be achieved by making the highway itself part of the driving experience and integrating roadside technologies that would allow the overburdened highway system to be used more efficiently.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations0
Publié2016
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