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Enregistrement W4234297828 · doi:10.1504/ijvas.2019.099831

Path planning and re-planning of lane change manoeuvres in dynamic traffic environments

2019· article· en· W4234297828 sur OpenAlexaff
Armin Norouzi, Reza Kazemi, Omid Reza Abbassi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Vehicle Autonomous Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion planningAccelerationPath (computing)EngineeringQuintic functionControl theory (sociology)TangentSimulationComputer scienceControl engineeringMathematicsNonlinear systemArtificial intelligenceRobotControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automatic lane change is of utmost importance in designing autonomous vehicles and driver assistant systems. In this study, a novel path for lane change manoeuvres, based on mathematical functions, is introduced. To obtain a suitable path for lane change manoeuvres, four functions, namely quintic, septic, sinusoidal, and tangent functions, were examined. The analysis revealed that, according to the ISO Standards and peak acceleration criterion, a quintic function has the advantage of passenger comfort over other path functions. After choosing the appropriate path, an algorithm for re-planning the lane change path, based on dynamic traffic conditions, was proposed. The simulation results show that the proposed algorithm is capable of designing the path in various traffic conditions. Moreover, the algorithm can navigate the vehicle to the initial lane, if the manoeuvre is not possible. Our analytical results showed that the designed paths are suitable, comfortable, and safe.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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