Formulating Vehicle Aggressiveness Towards Social Cognitive Autonomous Driving
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
Accurately identifying the driving threat could greatly improve the driving safety for autonomous vehicles in the mixed traffic, where the human-driven and driverless, as well as different types of vehicles coexist. The existing safety evaluation methods merely focus on the possibility of collision, which is deficient to evaluate the hazard level due to the symmetry for both the interactive vehicles. Thus, the vehicle aggressiveness model is proposed in this paper based on the asymmetric interactions between different types of vehicles from the perspective of the social cognitions in the human driving. Firstly, a new conceptual framework of the vehicle aggressiveness is constructed, and the factors are analyzed. Secondly, the general mathematic formulation of the aggressiveness is deduced elaborately based on the analogy with the mechanical wave. Thirdly, the simplified formulation is derived by introducing resonant assumption, and an illustration of aggressiveness distribution is presented and discussed. The mathematical analysis and simulation results indicate that the proposed model could explicitly describe the asymmetric characteristics as regards the vehicle mass, motion states and position. Finally, the potential applications in safety assessment, decision-making and motion planning of the social cognitive autonomous driving are discussed. The aggressiveness model provides a new perspective in asymmetric driving safety evaluation and heterogeneous driving behavior model under complex and mixed traffic environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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