An Innovative Framework for Dynamic Traffic Lights Management Based on the Combined Use of Fuzzy Logic and Several Network Architectures
Notice bibliographique
Résumé
The development of Information and Communication Technologies (ICT) has now reached some entirely unexpected domains. Many applications in modern cities lead to novelties, resulting in new habits of the citizens of tomorrow’s smart cities. These innovations include Intelligent Transportation Systems (ITS). An important application domain of ITS is undoubtedly represented by the dynamic and optimized management of traffic-lighted road intersections. Although several works have already been presented in the literature over the years, many have not considered the new perspectives regarding the source of data to manage traffic lights, i.e., not only Wireless Sensor Networks (WSNs), but, mainly, the vehicular communications. This paper introduces an innovative approach to dynamically regulating traffic light cycles and phases in an isolated intersection. The suggested method can fit data management from WSNs and vehicular communications through IEEE 802.11p and LTE-V2V, employing various Fuzzy Logic Controllers (FLCs) that manage vehicles turning movements for dynamic controls of both the phase and the green time of traffic lights. The results obtained will allow us to observe that the proposed application is better than the others. Each of the implemented configurations will bring advantages and disadvantages that allow choosing one configuration or another based on specific project requirements.
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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 ».