A Survey on Artificial-Intelligence-Based Internet of Vehicles Utilizing Unmanned Aerial Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
As Autonomous Vehicles continue to advance and Intelligent Transportation Systems are implemented globally, vehicular ad hoc networks (VANETs) are increasingly becoming a part of the Internet, creating the Internet of Vehicles (IoV). In an IoV framework, vehicles communicate with each other, roadside units (RSUs), and the surrounding infrastructure, leveraging edge, fog, and cloud computing for diverse tasks. These networks must support dynamic vehicular mobility and meet strict Quality of Service (QoS) requirements, such as ultra-low latency and high throughput. Terrestrial wireless networks often fail to satisfy these needs, which has led to the integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) into IoV systems. UAV transceivers provide superior line-of-sight (LOS) connections with vehicles, offering better connectivity than ground-based RSUs and serving as mobile RSUs (mRSUs). UAVs improve IoV performance in several ways, but traditional optimization methods are inadequate for dynamic vehicular environments. As a result, recent studies have been incorporating Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms into UAV-assisted IoV systems to enhance network performance, particularly in complex areas like resource allocation, routing, and mobility management. This survey paper reviews the latest AI/ML research in UAV-IoV networks, with a focus on resource and trajectory management and routing. It analyzes different AI techniques, their training features, and architectures from various studies; addresses the limitations of AI methods, including the demand for computational resources, availability of real-world data, and the complexity of AI models in UAV-IoV contexts; and considers future research directions in UAV-IoV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».