Implications of as‐built highway horizontal curves on vehicle dynamics/kinematics characteristics under adaptive cruise control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to road curvature and sensors’ limited field of view, as‐built highway curves would pose an operational challenge to the adaptive cruise control (ACC) system and its shared control. However, very few studies explored the adaptability of ACC system‐dedicated vehicles (V‐ACC) considering the vehicle‐road geometry interaction. Therefore, the objectives of this study are twofold: (i) investigating the implications of horizontal curves on V‐ACC dynamics and kinematics characteristics; and (ii) evaluating V‐ACC's adaptability from the safety, comfort, and speed consistency (S‐C‐S) aspects. To this end, a PreScan/CarSim/MATLAB/Simulink co‐simulation platform is established and it is validated by OpenACC database followed by designing many tests featuring circular curve radius ( R C ), desired speed ( V de ), and clearance. The impact mechanism of geometric features was analysed by interpreting dynamics and kinematics characteristics along curves and critical features were further extracted by reference to S‐C‐S thresholds. The results show that: (i) either smaller R C or higher V de causes those characteristics toward their S‐C‐S margins; (ii) neither sideslip nor rollover occurs, and speed consistency is good in most R C conditions; and (iii) drivers can follow the leading car comfortably with V de = 40, 80–100 km/h but feel uncomfortable when V de = 50–70 km/h and R C approaches its lower bounds.
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 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 ».