A Survey on Small-Scale Testbeds for Connected and Automated Vehicles and Robot Swarms: A Guide for Creating a New Testbed [Survey]
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Connected and automated vehicles (CAVs) and robot swarms (RSs) hold transformative potential for enhancing safety, efficiency, and sustainability in the transportation and manufacturing sectors. Extensive testing and validation of these technologies are crucial for their deployment in the real world. While simulations are essential for initial testing, they often have limitations in capturing the complex dynamics of real-world interactions. This limitation underscores the importance of small-scale testbeds. These testbeds provide a realistic, cost-effective, and controlled environment for testing and validating algorithms, acting as an essential intermediary between simulation and full-scale experiments. This work serves to facilitate researchers’ efforts in identifying existing small-scale testbeds suitable for their experiments and provide insights for those who want to build their own. In addition, it delivers a comprehensive survey of the current landscape of these testbeds. We derive 62 characteristics of testbeds based on the well-known <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">sense–plan–act</i> paradigm and offer an online table comparing 23 small-scale testbeds based on these characteristics. The online table is hosted on our designated public webpage, <uri xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">https://bassamlab.github.io/testbeds-survey</uri>, and we invite testbed creators and developers to contribute to it. We closely examine nine testbeds in this article, demonstrating how the derived characteristics can be used to present testbeds. Furthermore, we discuss three ongoing challenges concerning small-scale testbeds that we identified, i.e., small-scale to full-scale transition, sustainability, and power and resource management.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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