Evaluation of the Cost of Intelligent Upgrades of Transportation Infrastructure for Intelligent Connected Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent connected vehicles (ICVs) have become the focus and development direction of the automobile industry. As a flexible intelligent terminal, ICVs will become a necessary part of the intelligent transportation system. The routes of developing ICVs based on “vehicle to X” (V2X) can effectively alleviate the demands of vehicles for intelligent functions and cut related research costs, accelerating commercialization of ICVs and leading to many social benefits. At present, China has made it clear to develop ICVs based on V2X, which requires simultaneous intelligent upgrades of vehicles and transportation infrastructure. Therefore, intelligent upgrades of transportation infrastructure must match the functional requirements of ICVs. In addition, the investment in intelligent upgrades of transportation infrastructure is mainly from the government, so the costs must be controlled reasonably to find the most cost-effective upgrade route. In this paper, the types of intelligent transportation infrastructures were determined by sorting out the demands of ICVs for transportation infrastructure, and the deployment methods and upgrade routes of intelligent transportation infrastructures were designed. Then, the cost evaluation model for intelligent upgrade of transportation infrastructures was established, based on which, the cost evaluation of different intelligent upgrade routes of transportation infrastructure was carried out in closed highway and open urban road scenarios to determine the optimal route. Besides, the key elements affecting the cost of transportation infrastructure upgrades were identified, and their impact degrees on transportation infrastructure upgraded were analyzed by scenario analysis. The results show that the intelligent transportation infrastructure for advanced ICVs mainly includes communication base stations, roadside units (RSUs), vision sensors, millimeter-wave radars, laser radars (LiDARs), meteorological sensors, intelligent signal machines, edge computing servers, and cloud computing centers. The route of deploying primary intelligent transportation infrastructure at first and then directly upgrading them to advanced level can well match the functional requirements of ICVs on the basis of lower costs. The costs of RSUs, LIDARS, and edge computing servers as well as data transmission rate of 5G are key elements affecting the costs of intelligent upgrades of transportation infrastructure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».