KLOTSKI: Towards Consensus Enabled Collaborative Vehicles in Intelligent Transportation
Notice bibliographique
Résumé
With the fast development of Vehicle to Everything (V2X) and vehicular automation, vehicles communicate with infrastructure and each other to enable cooperative decision-making, fostering advancements in autonomous driving and intelligent transportation systems. However, coordinating vehicular decisions in general transportation scenarios like lane change and intersection traffic has not been systematically explored so far. To address this gap, this paper investigates cooperated vehicle systems that utilize V2X technology to align decision-making in transportation. To this end, we identify the central challenge in vehicular coordination as the “consensus” problem in transportation, allowing vehicles to reach an agreement on a global schedule and then safely execute their actions. Furthermore, we propose <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Klotski</small>, a framework to enable vehicles to achieve consensus by considering challenges such as latency and jitter of V2X communication, vehicle faults, and dynamic participants. To better address these challenges, <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Klotski</small> framework employs a modular design comprising three core components: the Membership Management Module, Intelligent Decision Module, and Coordination Module. Furthermore, we illustrate the practical application of <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Klotski</small> in two real transportation scenarios while highlighting its desired properties through security analysis. We build a prototype of <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Klotski</small> and evaluate its performance based on discrete event simulations. The evaluation results show that, without considering crashes, our scheme can reach consensus 27 times per minute, while participant crashes increase the consensus time by an average of 80.5%.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».