An Emergency Message Routing Protocol for Improved Congestion Management in Hybrid RF/VLC VANETs
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Notice bibliographique
Résumé
Unexpected traffic incidents cause safety concerns and intense traffic congestion on crowded urban road networks. Vehicular ad-hoc network (VANET)-aided Intelligent Transport Systems (ITS) aim to mitigate these risks through timely dissemination of alert messages. However, conventional Radio frequency (RF) mobile ad-hoc routing protocols are ill-suited for dynamic VANET environments due to high mutual interference, packet collisions, high end-to-end delay from frequent route discoveries, and periodic beaconing requirements. Fortunately, the quickly emerging Visible Light Communications (VLC) provide complementary short-range connectivity with high bandwidth and low interference. This paper proposes an efficient adaptive routing protocol for emergency messages in dense VANET scenarios leveraging a hybrid RF/VLC system. When an incident or congestion happens, the source vehicle disseminates the information to the incoming vehicles as quickly as possible using a combination of VLC and RF communication networks. Multi-hop relays extend the connectivity if the direct links are blocked. The coverage area is partitioned into zones based on road segments, intersections, and traffic flows. The Road Side Units (RSU)s are intelligently assigned to zones and they analyze the historical traffic data to characterize each zone and decide a response strategy. We also propose a congestion detection scheme that utilizes traffic simulations to forecast the clearance times under different response strategies. The highest-scoring strategy is selected based on the predicted impacts on travel time, emissions, and driver stress levels. The proposed algorithm adaptively uses the selected strategy to proactively alleviate the predicted congestion through optimized routing and control. Overall, the protocol maximizes safety and efficiency during emergencies by leveraging the hybrid RF/VLC, incorporating real-time congestion forecasting and dynamic rerouting into the response strategies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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