Evaluation of the Effects of Autonomous Vehicles on Highway Geometric Design
Notice bibliographique
Résumé
Automation Vehicle is emerging as an innovative technology that will eventually replace human-driven vehicles in the immediate future. Since individual road construction for AVs may be impractical in most areas, they will rely on the same infrastructure as human driver vehicles. The purpose of this project is to determine the optimal sensors configuration, including Lidar height, detection range, field of view, and resolution for the safe operation of AV on mixed traffic (autonomous and human-driven vehicles) on existing highways without any geometric design modifications. Since the physical testing on public roads is unsafe, costly, and not consistently reproducible, a simulation-based framework based on the Automated Driving Toolbox in MATLAB was presented. The first aspect is the impact of AV on geometric design, stopping sight distance, and highway alignment. The second section discusses the Lidar system, which serves as the AVs "eye," as well as current Lidar types, technical parameters, and Lidar function. Further, a comparison of commonly used AV sensors, including Lidar, camera, and radar, was provided. Then a MATLAB virtual simulation framework was proposed. This project provides important information regarding sensors configuration that helps AV safely adapt to existing highway infrastructures without modifying the geometric design. Keywords:
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».