Path Optimization and Decision Making Mechanism for Driverless Vehicles in Intelligent Transportation Systems under Vehicle-Circuit Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we construct an unmanned vehicle path optimization model based on fast extended random tree, and after kinematic modeling of unmanned vehicles, we introduce the artificial potential field method to improve the fast extended random tree algorithm, and apply it to the path optimization of unmanned vehicles.According to the swarm intelligence perception decision-making algorithm, the end-to-end unmanned vehicle decision-making model based on vehicle-circuit collaboration is constructed.The effectiveness of this paper's driverless path optimization and decision-making model based on vehicle-circuit collaboration is examined.The waiting time for red light of this paper's model is shorter than other path planning schemes, and the vehicle passing benefit at intersections is the highest.The passing benefit values of this paper's model are 70.3% and 46.8% higher than Maxband scheme and Synchro scheme, respectively.In the right-turn simulation experiments, the main vehicle speed change shows a tendency to accelerate and the path is basically overlapped with the edge of the lane without offsetting the center of the lane.In the normal driving speeds of [14,38], the fuel consumption of the driverless vehicle shows an up and down trend, and the carbon dioxide emission varies with the fuel consumption.The total cost of traveling decreases with increasing speed.
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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 | 0,001 | 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 ».