A platoon formation algorithm for intersections with blue phase control in mixed traffic
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Notice bibliographique
Résumé
Increasing attention is being paid to intersection signal control with cooperative platoons. Assuming platoons being formed, such platoons cannot only improve the intersection capacity but also minimize the number of control units, especially when dedicated connected and automated vehicle (CAV) lanes are considered. However, the platoon formation process is often neglected, especially for lane-changing and overtaking maneuvers in mixed traffic. This may jeopardize the potential of signal control with platoons. This article proposes a platoon formation algorithm that computes the optimal lane, platoon sequence, and speed profiles of CAVs under the requirement of the central traffic controller. The algorithm is designed for mixed traffic conditions and hence the performance of human-driven vehicles is also considered. A mixed integer linear program model is formulated to minimize the deviation from the desired platoon configuration and the disturbance to overall traffic under any arbitrary initial condition. Numerical experiments are designed to test the effectiveness and the computational performance of the proposed algorithm. Results show that CAVs with signal control can form platoons with rational motion. Besides, the platoon penetration significantly affects platooning feasibility, while the platoon length does not. This suggests that CAVs can form long platoons at intersections to improve traffic throughput.
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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