Towards enhanced safety and enriched infotainment for connected vehicles: modeling, design and implementation
Bibliographic record
Abstract
Automobile manufacturers are actively delivering a new generation of connected vehicles.These vehicles are driving a far-reaching revolution in the modern society.They will not only save a huge amount of lives and property from traffic accidents, but also fundamentally change the way we travel.As an essential building block of connected vehicles, Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication technologies have become a major research and development priority of both governments and car manufacturers.Driving safety and In-Vehicle Infotainment (IVI) services are two primary categories of services enabled by V2V communications.They are not only complementary to, but also mutually beneficial to, each other.On one hand, enhancing driving safety is the most critical issue in current traffic systems.A study [1] led by the U.S. Department of Transportation (U.S. DOT) estimated that V2V technologies can avoid 74 percent of car accidents, potentially saving thousands of lives and billions of dollars each year.Infotainment, on the other hand, not only provides extra encouragement to consumers in purchasing V2V devices, but also brings large economic incentives to manufactures in increasing the market penetration of V2V devices.As a result of this increased penetration, each vehicle can gather more information from other surrounding vehicles, leading to a large improvement in the safety of the whole traffic system.In return, enhanced safety allows everyone to better enjoy infotainment services during reassuring journeys.In this sense, safety and infotainment services are mutualistic in the vehicular ecosystem.In this thesis, we focus on two promising V2V technologies, i.e., the Dedicated Short-Range Communication (DSRC) technology for driving safety and the in-cabin Wi-Fi technology for vehicular infotainment.While DSRC has been recognized by U.S. DOT as the enabling technology of the Intelligent Transportation System (ITS), the in-cabin Wi-Fi technology is recently deployed by many car manufacturers, such as General Motors, Ford, BMW, and Mercedes, to enhance travelling experience for both drivers and passengers.We first characterize these new technologies and their unique features with analytical models, and validate these models with extensive simulations.We then manage to improve the performance of these technologies with several novel solutions.In this way, we not only enhance the driving safety, but also provide better Quality of Service (QoS) for IVI.We implement these technologies in evaluation platforms, and conduct both analytical and simulation analyses to evaluate their communication reliability, efficiency and fairness.We further implement and test them on real test-beds to demonstrate their large improvements over the state of the art.iii Résumé Les constructeurs automobiles livrent activement une nouvelle génération de véhicules connectés.Ces véhicules sont à l'origine d'une profonde révolution dans la société moderne.Ils ne nous permettrons pas seulement de grandement diminuer le nombre de vie et de bien perdus au accident de la route, mais changerons aussi fondamentalement la façon dont nous voyageons.En tant que composante essentielle des véhicules connectés, les technologies de communications de véhicule à véhicule (V2V) sont devenues une priorité majeure en recherche et développement pour les gouvernements et les fabricants de voiture.La sécurité au volant et les services d'infodivertissement embarqué sont deux principales catégories de services rendus possible par les communications V2V.Elles sont non seulement complémentaires, mais aussi mutuellement bénéfique.D'une part, l'amélioration de la sécurité au volant est le problème le plus critique dans les systèmes de circulations actuelles.Une étude [1] menée par le ministère des Transports des États-Unis a estimé que les technologies V2V pouvaient éviter 74 pour cent des accidents de voiture, ce qui pourrait sauver des milliers de vies et des milliards de dollars chaque année.L'infodivertissement, d'autre part, ne fournit pas seulement un encouragement supplémentaire pour les consommateurs dans l'achat d'appareils V2V, mais apporte aussi de grandes motivations économiques aux fabricants pour qu'ils augmentent la pénétration des appareils V2V sur le marché.À la suite de cette augmentation de la pénétration, chaque véhicule peut recueillir plus d'informations des autres véhicules environnants, menant à une grande amélioration de la sécurité de l'ensemble du système de circulation.En retour, la sécurité renforcée permet à chacun de mieux profiter des services d'infodivertissement durant des voyages rassurants.En ce sens, les services de sécurité et d'infodivertissement forment une association mutualiste dans l'écosystème véhiculaire.Dans cette thèse, nous nous concentrons sur deux technologies de V2V prometteuses, à savoir, les technologies de communications dédiées à courte portée (DSRC) pour la sécurité au volant et la technologie de Wi-FI dans l'habitacle pour l'infodivertissement automobile.Alors que le DSRC a été reconnu par le ministère des Transports des États-Unis comme la technologie habilitante du système de transport intelligent, la technologie de Wi-FI dans l'habitacle a été récemment déployée par de nombreux constructeurs automobiles tels que General Motors, Ford, BMW et Mercedes, afin d'améliorer l'expérience de voyage pour les conducteurs et les passagers.Nous caractérisons d'abord ces nouvelles technologies et leurs iv éléments uniques avec des modèles analytiques, et validons ces modèles avec des simulations poussées.Nous réussissons ensuite à améliorer les performances de ces technologies à l'aide de plusieurs solutions novatrices.De cette façon, non n'améliorons pas seulement la sécurité au volant, mais fournissons aussi une meilleure qualité de service (QoS) pour IVI.Nous mettons en œuvre ces technologies dans des plateformes d'évaluation, et nous effectuons à la fois des analyses analytique et en simulation pour évaluer leur fiabilité de communication, leur efficacité et leur équité.De plus, nous les mettons en œuvre et les testons sur de véritables bancs d'essai pour démontrer leurs grandes améliorations par rapport aux technologies de pointe.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".