Vehicle-to-Everything (V2X) in Scenarios: Extending Scenario Description Language for Connected Vehicle Scenario Descriptions
Notice bibliographique
Résumé
The move towards connected and autonomous vehicles (CAVs) has gained a strong focus in recent years due to the many benefits they provide. While the autonomous aspect has seen substantial advancement in both the development and testing methodologies, the connected aspect has lagged behind, especially in the verification and validation (V&V) discussions. Integrating connectivity into the development and testing framework for CAVs is a necessity for ensuring the early deployment of cooperative driving systems. A key element within such a framework is a test scenario, which represents a set of scenery, environmental conditions, and dynamic conditions, that a system needs to be tested in. However, the connectivity element is not present in any of the current state of the art scenario description languages (SDLs) that are publicly available. This leaves a gap within the CAV development ecosystem. To accommodate for, and accelerate the development of, connected vehicle systems and their verification and validation methods, this paper proposes a novel V2X extension to the previously published two-level abstraction SDL. The extension enables communications between vehicles, infrastructures, and further additional entities to be specified as part of the scenario and be subsequently tested in virtual testing or real-world testing. Eight new V2X attributes have been added to the SDL. An example set of syntax and semantic definitions are presented in this paper targeting two different abstraction levels – level 1 aims at the abstract scenario level for non-technical end-users such as regulators, and level 2 aims at the logical and concrete scenario level for end-users such as simulation test engineers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».