Advancing Vulnerable Road Users Safety: Interdisciplinary Review on V2X Communication and Trajectory Prediction
Notice bibliographique
Résumé
The advancements in Intelligent Transportation Systems have brought a heightened focus on safety, driven by innovative solutions like Vehicle-to-Everything (V2X) communication, Advanced Driver Assistance Systems(ADAS), and Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS). Ensuring the safety of vulnerable road users (VRUs) remains a top priority in the transportation sector, and harnessing these cutting-edge technologies offers immense potential to address this concern effectively. This collaborative approach greatly enhances VRUs safety, reduces accidents, and promotes efficient and sustainable mobility. This paper reviews the latest developments in V2X technology, emphasizing its role in improving VRU safety. It explores current V2X standards, use cases on VRU safety, and the evolving research landscape, particularly in trajectory prediction models. These models are critical for foreseeing potential collisions and mitigating V2X-based data transmission delays. Trajectory prediction models can also offer a promising solution to ongoing challenges such as data association, scalability, and bandwidth requirements. By focusing on trajectory prediction, this paper highlights the vital role of predictive analytics in safeguarding vulnerable road users and advancing transportation safety.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».