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交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
全寿命工程服务
到 2025 年，基于 CAV 的新型 MaaS 服务的兴起可能会使该行业的渗透率达到 20% 至 90%（占总增加值 GVA）vii。作为 TES 的早期采用者，英国具有独特的优势可以从这一转变中获利，因为汽车行业为英国创造了约 203 亿英镑的 GVA（占总 GVA 的 1.24%）viii。到 2030 年，英国自动驾驶汽车市场价值将达到 250 亿英镑 ix。英国的平均售后市场价值（维护、维修、大修和备件）已经占汽车销售额的 12% x，这为未来 TES 渗透率设定了下限。综合起来，到 2030 年，MaaS 市场价值相当于 30 亿至 135 亿英镑 iii。
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到 2025 年，基于 CAV 的新型 MaaS 服务的兴起可能会使该行业渗透率达到 20% 至 90%（占总增加值，GVA）vii。作为 TES 的早期采用者，英国具有独特的优势可以从这一转变中获利，因为汽车行业为英国创造了约 203 亿英镑的 GVA（占总 GVA 的 1.24%）viii。到 2030 年，英国自动驾驶汽车市场价值将达到 250 亿英镑 ix。英国的平均售后市场价值（维护、维修、大修和备件）已经占汽车销售额的 12% x，这为未来 TES 渗透率提供了下限。综合起来，到 2030 年，MaaS 市场价值的 TES 相当于 30 亿英镑至 135 亿英镑 iii。
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联网和自动驾驶汽车中基于人工智能的车道变换模块的设计：一项调查
摘要 变道是一项复杂的驾驶任务，因为它要求车辆了解高度动态的周围环境，做出决策并及时执行。通过利用传感器和车辆间通信，网联和自动驾驶汽车 (CAV) 有可能显著提高变道的安全性和效率。任务的复杂性和实时性要求使得变道成为特别适合人工智能 (AI) 方法的问题。在本文中，我们调查了基于 AI 的 CAV 变道 (LC) 模块的设计。首先，我们确定可能影响 LC 模块设计的关键因素。接下来，我们调查了基于 AI 的变道的最新发展。最后，我们从关键影响因素的维度分析这些方法，并总结尚未解决的挑战和可以指导基于 AI 的 LC 模块未来发展的机遇。
单元9的可持续智能运输系统的未来
9.1连接车辆简介9.2什么是连接车辆？9.2.1连接类型9.2.2连接车辆的功能9.2.3 IOT工作中连接的车辆的示例9.2.4连接的车辆挑战9.3跟踪的车辆位置9.4车辆诊断分析9.5车辆诊断分析9.5车辆信息启动系统9.6智能手机连接9.6. 6. 6.6.智能管理9.7.7智能手机连接9.7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7 7.7路线平面蛋白5G 9.9分析9.10基础设施升级需求CAVS 9.10.1道路标记和交通标志9.10.2关于事件和道路工程的通信9.10.3数字通信9.10.4路面结构9.10.110.5路线9.10.6停车场9.10.10.10.110.110.110 9.110 9.110 9.110 9.8 Brid 9.8 Brid 9.8 Brid 9.8 9.12关键字和说明9.13参考和进一步阅读
最小的破坏性合作巷改变操纵
摘要 - 如果没有邻近的汽车的合作，在拥挤的高速公路上进行的换车行动可能会严重破坏甚至是不可行的。但是，与其他车辆的合作不能保证执行的操纵不会对交通流的负面影响，除非合作控制器设计中明确考虑它。在这封信中，我们为公路上任意数量的骑士的合作车道换行操作提供了一个符合社会符合的框架，旨在尽可能地中断交易。此外，我们通过使用Reachabil-Ity集理论明确地在优化公式中施加了可行性约束，从而导致了一项统一的设计，该设计消除了对先前工作中使用的迭代过程的需求。我们对框架的有效性进行了定量评估，并将其与先前提供的方法相比，就操纵时间和吞吐量破坏而言。
增强了对障碍物交叉路口自动驾驶汽车的看法：实施基础设施（V2I）协作
摘要：在城市交叉点中，自动驾驶汽车（AV）的感觉能力通常受到视觉障碍的阻碍，对其稳健且安全的操作构成了重大挑战。本文介绍了一项实施研究，旨在在城市交叉点被遮挡的情况下，在情况下增强连接的自动化车辆（CAVS）的安全性和鲁棒性。为路边传感建立了一种新颖的LIDAR基础设施系统，并结合Baidu Apollo的自动驾驶系统（ADS）和Cohda Wireless V2X通信硬件，并建立了一个集成平台，以增强自主驱动的路边知觉。现场测试是在新加坡Cetran（自动驾驶汽车测试和研究卓越中心 - NTU）自动驾驶测试轨道上进行的，并遵守SAE J2735 V2X通信标准。沟通延迟和数据包输送率分析为评估指标。测试结果表明，该系统可以帮助CAV在城市阻塞的情况下提前检测障碍。