Macroscopic Traffic Flow Analysis and Optimization with V2I Connectivity and Collision Avoidance Constraints
Notice bibliographique
Résumé
In fully automated traffic streams, speed optimization of connected and autonomous vehicles (CAVs) is a fundamental challenge. However, while increasing the CAVs' speed improves traffic flow, it increases communication handoffs as the CAVs switch from one base station (BS) to another, thus reducing communication data rates. Therefore, a trade-off exists between the communication data rates and CAV traffic flow. In this paper, we develop a novel framework to analyze and maximize the macroscopic traffic flow by optimizing the speed of CAVs and network deployment such that the CAVs' data rate requirements can be satisfied. We first characterize a closed form expression of the macroscopic traffic flow by considering exponential distribution of the spacing between CAVs. The derived expression is used to jointly optimize the deployment of BSs and speed of CAVs while maximizing the CAVs' traffic flow with collision avoidance and handoff-aware data rate constraints. Closed-form optimal solutions are then presented for the CAV's speed and the number of BSs deployed along the corridor considering a high signal-to-noise ratio (SNR) regime. Numerical results validate the accuracy of the derived expressions. Our results show that increasing the BS density or lowering the data rate requirements of CAVs enhances the data rates which increases CAV speeds and in turn the traffic flow.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».