A comprehensive high‐level automated driving assistance system with integrated multi‐functionality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) have gained substantial attention in recent years. However, the integration mechanism of multiple functions within ADAS remains unexplored, and the full potential of its functionality remains underutilised. This paper presents a novel multi‐functional integrated High‐level Automated Driving Assistance System that combines the Cruise Control (CC), Adaptive Cruise Control (ACC), Automated Emergency Brake (AEB), and Automated Lane Change (ALC) functions. The presented system utilises a hierarchical framework. The extension multi‐mode switch strategy is established as the superior module and the Event‐Triggered Model Predictive Controller (ETMPC) is designed as the inferior controller. The CC, ACC, and ALC functions are effectively utilised to enhance traffic efficiency, while the AEB function ensures driving safety. To address the time constraints of conventional Model Predictive Control, an event‐trigger mechanism is proposed to reduce computational load. Simulations are conducted using the CarSim and Matlab platforms. The study results demonstrate significant improvements in both safety and traffic efficiency compared to conventional ADAS strategies. Furthermore, the proposed ETMPC method significantly reduces the frequency of solving Optimisation Problems and decreases online computation costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».