New Generation of Smart Highway: Framework and Insights
Notice bibliographique
Résumé
The new generation of smart highway (NGSH) has become an irresistible global trend to improve transport efficiency and safety. The exploration of the features and framework for NGSH can guide us to upgrade the current highway system. This paper summarizes the fundamental features of the NGSH from the perspective of the interactive evolution of automobile industry and road transport. In line with the popularity of automated and connected vehicles, the primary technical features of the NGSH are proposed as (I) complete elements sensing, (II) cyber-physical systems, (III) cooperative vehicle-infrastructure applications, and (IV) 5th generation mobile communication technology. The corresponding physical framework and data flow are introduced, in which three data attributes (data accuracy, dimensionality, and freshness) are highlighted to describe the data requirements for various scenarios. The development path of the NGSH is further discussed in terms of the different vehicle automation levels. The characteristics of five levels of NGSH are identified from R1 to R5. Different combinations of NGSH level and vehicle automation level lead to distinct system functions. Several urgent problems in the current stage are pointed out in terms of system compatibility, standard specification, and information security. This paper provides new insights for sustainable and reproducible highway reformation, drawing some implications for NGSH design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».