Impacts of Connected, Automated Vehicle Behaviour on Transportation Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the emissions impact of connected automated vehicles (CAVs) compared to driver-operated vehicles (DOVs) on four key roads in Ottawa: Highway 417, Baseline Road, Hunt Club Road, and Airport Parkway/Bronson Avenue.The primary objective of this research is to identify statistical models that can signify changes in greenhouse gas (GHG) emissions.Additionally, the study aims to illustrate the trends in traffic parameters and GHG emissions across different driving behaviours and varying traffic demands.Employing simulations encompassing three CAV driving behaviours (cautious, normal, and aggressive) and varying CAV penetrations from 0% to 100%, the research replicates projected morning peak hour traffic demands in 2031 while introducing fluctuations of ±20% from the projected traffic volume.The analysis of emissions data is performed by employing outputs generated from PTV VISSIM, a microsimulation traffic software, in conjunction with a motor vehicle emission simulator software.Key findings suggest a correlation between CAV penetration and expected GHG emissions.Notably, aggressive driving behaviour demonstrated superior performance in both minimizing delay and emissions across the four road networks, followed closely by the normal driving behaviour.These results emphasize the potential of both normal and aggressive driving behaviours in reducing GHG emissions and traffic delays compared to DOVs when higher CAV penetrations are incorporated.The developed statistical models for emissions as function of main traffic flow parameters can be invaluable for policymakers and transportation planners seeking to mitigate road network emissions and traffic congestion through the integration of CAVs, ultimately contributing to sustainable and efficient urban mobility.Seg ment DOV's CAV's Cautious Normal Aggressive 0% 25% 50% 75% 100% 25% 50% 75% 100% 25% 50% 75% 100% 6 640.4 849.2 764.0 764.9 717.1 664.0 647.0 609.5 629.3 625.8 602.6 580.6 543.7 7 333.1 385.6 373.1 388.8 378.6 329.3 332.1 321.5 339.3 312.5 297.7 291.4 267.0 8 635.9 952.7 1058.4 1098.0 1067.0 628.8 611.7 594.6 907.2 618.1 591.5 577.2 558.8 9 682.1 802.9 537.5 401.9 351.9 676.9 702.6 719.0 748.8 653.1 661.2 667.6 702.6 10 628.5 560.3 356.9 262.7 226.6 611.0 601.4 577.8 463.3 611.1 590.3 573.7 544.7 11 418.0 460.8 291.2 205.7 178.4 407.6 399.9 385.6 319.5 404.5 397.2 388.4 377.4 12 322.4277.8 177.8 131.8 113.9 319.6 322.2 304.9 246.5 308.4 292.5 287.4 274.6 13 107.5 113.2 90.8 79.4 80.3 110.0 111.6 108.2 97.0 109.0 107.7 108.1 106.0 14 407.6 464.6 339.4 285.2 268.2 392.6 395.8 374.6 325.5 389.3 384.4 378.6 372.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».