Improving Freeway Network Mobility: A Comparative Study of Vehicle Cloudification and VANET Architectures
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular ad hoc networks (VANET) are a traditional approach to providing minimal reliance on existing infrastructure, though they can experience high communication overhead and network disruptions. Vehicular micro clouds (VMCs) provide a promising solution to overcome the challenges of VANET by reducing communication latency through collaborative data allocation and data offloading. This paper offers a comparative performance analysis of VANET communications versus stationary and dynamic VMCs. Specifically, it studies incident management through speed and lane-changing advisories and freeway platooning. To further enhance the analysis, the performance of both communication architectures is evaluated using DSRC communication protocols versus cellular technologies (C-V2X, 4G LTE, and 5G NR). The system-level features, such as driving safety and vehicular mobility are measured to evaluate the efficacy of the communication systems under free-flow and incident-induced traffic conditions. The stationary cloud's latency and packet loss ratio are found to be 6.2% and 4.8% higher than those of the dynamic clouds, respectively. In addition, the stationary and dynamic cloud systems show advantages in reducing travel time delay, even at high penetration rates of the connected vehicles. The results suggest a shift towards more reliance on connected vehicular clouds to minimise the risks of message interference and system overload, whilst fostering intelligent freeway traffic management systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».