Spatially Formulated Connected Automated Vehicle Trajectory Optimization with Infrastructure Assistance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a constrained connected automated vehicles (CAVs) trajectory optimization method on curved roads with infrastructure assistance. Specifically, this paper systematically formulates trajectory optimization problems in a spatial domain and a curvilinear coordinate. As an alternative of temporal domain and Cartesian coordinate formulation, our formulation provides the constrained trajectory optimization flexibility to describe complex road geometries, traffic regulations, and road obstacles, which are usually spatially varying rather than temporal varying, with assistances vehicle to infrastructure (V2I) communication. Based on the formulation, we first conducted a mathematical proof on the controllability of our system, to show that our system can be controlled in the spatial domain and curvilinear coordinate. Further, a multiobjective model predictive control (MPC) approach is designed to optimize the trajectories in a rolling horizon fashion and satisfy the collision avoidances, traffic regulations, and vehicle kinematics constraints simultaneously. To verify the control efficiency of our method, multiscenario numerical simulations are conducted. Suggested by the results, our proposed method can provide smooth vehicular trajectories, avoid road obstacles, and simultaneously follow traffic regulations in different scenarios. Moreover, our method is robust to the spatial change of road geometries and other potential disturbances by the road curvature, work zone, and speed limit change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle