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视图中V2X增强制动的益处评估阻碍了交叉用例
摘要 - 如果两辆车之间的撞车事故是即将发生的，则激活自动紧急制动器（AEB），以避免或减轻事故。但是，AEB的触发机制依赖于车辆的板载传感器，例如雷达和摄像机，这些传感器需要一线视线才能检测到坠机对手。如果视线受损，例如，由于恶劣的天气或阻塞，无法及时激活AEB以避免坠机。要处理这些情况，提出了一个2阶段的制动系统，其中第一阶段由部分制动器组成，该制动是由车辆到所有（V2X）通信触发的。第二阶段由标准AEB组成，该标准AEB仅由板载传感器检测触发。在障碍物的用例中分析了这种V2X增强的2阶段制动系统的性能，并将结果与仅使用AEB的系统进行了比较。通过确定坠机避免率进行定量评估，如果无法避免撞车，则通过估计坠机严重性缓解措施来评估。
车辆到全部（V2X）的通信，以改变和彻底改变运输行业
可能需要优先的层次结构测试响应计划的潜在危险的交通状况包括事故，道路交通拥堵，车辆破裂，恶劣天气，湿滑的道路，人类或动物障碍物以及错误的车辆。
Technologies v2x（电网的车辆）et«智能充电»。
双向充电和“智能充电”可用于支持能量系统作为灵活性元素。“智能充电”旨在通过在网络招标低的时间内移动充电来使充电峰取得峰值。双向充电还允许电动汽车将过量的能量重新注入网络。在电力汽车电池中存储的能量的加固可以提高网络的稳定性，这减少了在额外的基础设施中进行昂贵投资或建立额外的储备金能力以管理切削边缘费用的需求。双向补给可以由家庭和能源群落使用，以增加光伏生产的自我消费（也称为“清洁消耗”）并运行充电峰。这两种技术通常将网络和能量系统卸载。双向充值通过临时存储多余的能量并在必要时将其重新注射到网络中，以支持可再生能量（例如风或太阳能）的整合。中午充电可以吸收最大光伏产生的大部分，因此避免或至少减少调整。可以在晚上和网络中暂时重新注射到电动车辆中的能量的一部分。更好地利用建筑物，遗址和企业中的能源生产以及网络中过量能源的重新注入会提高可再生电力生产的效率，并降低对进口的依赖。
RIS 辅助 6G V2X 系统中集成传感和通信的深度强化学习
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 技术的最新进展为解决下一代无线通信网络 (6G) 车对万物 (V2X) 中的通信质量和高分辨率定位要求带来了新的可能性。同时为车辆目标的智能服务提供高精度定位和高通信容量 (CC) 具有挑战性。在本文中，我们提出了一种可重构智能表面 (RIS) 辅助的 6G V2X 系统，以在满足基本通信要求的情况下实现车辆目标的高精度定位。我们提供了车辆目标的 CC 和 3-D 费舍尔信息矩阵 (FIM) 公式。我们展示了反射器单元中的相位调制对联合定位精度和 CC 性能的直接影响。同时，我们设计了一个灵活的深度确定性策略梯度 (FL-DDPG) 算法网络，采用 ϵ -贪婪策略来解决高维非凸优化问题，在满足各种 CC 要求的同时实现最小定位误差。仿真结果表明，FL-DDPG算法将定位精度提升了至少89%，将车辆目标的到达率提升了近3倍，优于传统数学方法。与经典的深度强化学习方法相比，FL-DDPG在满足通信要求的前提下获得了更好的定位精度。当面对不完美信道时，FL-DDPG能够有效解决ISAC系统中的信道估计误差问题。
MVX-VIT：使用Vision Transformer
第六代（6G）网络中的抽象进步，再加上车辆到所有设施（V2X）网络中多模式传感的演变，为转化性研究开放了用于多模式的人工智能（AI）应用程序的无线通信和网络管理和网络管理的途径。但是，这个有希望的研究方向通常受到合适数据集的有限可用性的限制。在响应中，本文介绍了一个综合的可配置共模拟框架，该框架集成了最先进的Carla和Sionna模拟器，以生成多模式多视图V2X（MVX）数据集。我们提出了基于AI的新型模型，以预测未来的视线（LOS）阻塞和最佳光束方向以及创新的天线位置优化（APO）解决方案，所有这些解决方案都是由多模式数据集MVX支撑的。我们的框架利用了协作感知，并通过集成激光雷达和无线数据来大大增强V2X通信。彻底的评估表明，我们的协作感知方法在准确性和效率方面优于梁和阻塞预测的传统方法。此外，我们评估了V2X系统中基础结构元素的重要性，并进行了一项计算研究，以说明我们的框架适用于各种操作方案，并且可以用作数字双胞胎解决方案。这项工作不仅通过为网络管理提供多功能框架来为V2X无线通信的领域做出了贡献，还为V2X无线通信环境中的AI应用程序中的多传感器融合的未来研究奠定了基础，以提高未来6G网络的效率和弹性。
to 6G-v2x：超可靠和
摘要 - 我们目睹了向机动性的新时代的过渡，该时代普遍连接（半）自动驾驶汽车将显着提高安全性，交通效率和旅行经验。通过在新兴的第六代（6G）无线网络上构建一组高级车辆用例，例如排队，远程驾驶和完全自动驾驶。在许多颠覆性6G无线技术中，本文的主要目标是介绍可见光光通信（VLC）和基于射频的射频（RF）的混合整合的潜在益处。我们研究了干扰以及各种气象现象的影响。雨，雾和干雪，在拟议的链接聚集（LA）辅助杂种RF-VLC V2X系统上。模拟结果表明，我们提出的LA辅助混合RF-VLC V2X系统具有实现高度可靠性（估计约为99.999％）和低潜伏期（可能小于1 ms）的潜力，即使在受干扰和不利的气氛影响的情况下，也可能在200 m内。为了刺激混合RF-VLC V2X地区的未来研究，我们还强调了潜在的挑战和研究方向。
CityBus和Astri签名密钥谅解备忘录，启动开创性的自动驾驶和C-V2X项目
C-V2X项目（2024年8月20日，香港）Citybus Limited（CityBus）和香港应用科学技术研究所（Astri）今天签署了一份关键的谅解备忘录（MOU），以在与自主驾驶和蜂窝工具上进行自主驾驶和蜂窝knonther（c-v2x）的技术公园（C-v2X）的技术园区（C-V2X）的途径（C-V2X）进行合作（C-V2X），以实现k-v2x的k-v2x k konk ock os-egnog k. c-v2x ky（c-v2x）（c-v2x）， Kai Tak开发区。这些项目旨在建立一种具有成本效益和世界领先的智能移动解决方案，进一步增强了香港长期以来且富有良好的公共交通系统。两个组织之间的首届合作旨在利用CityBus在开发和运营公共交通系统方面的专业知识以及Astri的先进技术智能移动技术，以在香港建立新的运输模型。CityBus将支持两个已经获得HKSAR政府智能交通基金的资金批准的Astri项目。CityBus将与Astri互动，以探索可以推动公共交通运营数字化和更广泛的人工智能应用数字化的进一步的智能移动项目。专用线路连接的自动驾驶汽车19座“连接”的自主巴士将在香港科学园和大学MTR站之间运行。该试验旨在评估复杂的公共道路环境中连接的自动驾驶汽车的可行性，包括回旋处和公共交通交通交通。CityBus董事总经理Richard Hall先生强调了这种伙伴关系造成的重大影响。CityBus董事总经理Richard Hall先生强调了这种伙伴关系造成的重大影响。预计试验将涵盖2025年期间预注册的乘客，而CityBus提供了运营知识 - 如何和支持。智能路边基础设施增强了香港公共交通能力，该基础设施将于2024年9月1日开始，该项目将探索Kai Tak开发区域内公共巴士服务中的C-V2X技术应用。目前，CityBus是主要的总线运营商，并在该地区内运营多个公共巴士路线，往返于Kai Tak跑道地区。有史以来第一次，Astri将与CityBus的Bus系统交互，并在CityBus的双层甲板上安装C-V2X设备，与该地区内的智能路边单元连接。这种连接将提供实时的道路条件和交通信号灯信息，向公交机长提供实时警报，以进一步提高驾驶安全性和运营效率。这两个项目均应产生有价值的研发数据，以进一步提高C-V2X系统的精确性和可靠性，并在各种现实生活中的更广泛的自动驾驶汽车技术和更广泛的自动驾驶汽车技术，这有助于促进香港的智能流动性和公共交通创新。“ CityBus一直处于智能运输和新的能源转型的最前沿，这与我们的总体愿景一致
V2X切片网络的基于Q学习的增强资源共享机制
摘要。网络切片已成为一种变革性技术，它提供了与在同一基础中具有不同服务质量（QOS）要求的多种服务共存的可能性。车辆到全能（V2X）网络的主要挑战在于开发有效的资源管理方法。此操作应在优化资源的使用和在切片之间保持隔离之间提供足够的平衡。网络切片环境中使用的基准方法之一是严格的切片，这将整个资源池的固定比例分配给每个切片的整个寿命。但是，这种限制之一是资源利用效率低下，因为每个切片在其一生中可能不会100％利用其资源。在本文中，我们提出了一种基于深入增强Q-学习（基于QDRL的资源共享）的灵活资源共享机制。当系统中有一个超载切片时，在保持高隔离的同时，这种机制会触发切片之间的分享。实验结果表明，我们的解决方案在改善资源利用率和最小化新调用的阻塞概率和移交掉落概率方面有效。
自我管理技术设备的V2X技术组织模型的研究
摘要 - 当今信息技术的稳定发展正在为包括汽车行业在内的各个领域提供广泛的自动化机会。IT系统的积极开发为V2X（车辆通用）技术铺平了道路，这使得诸如“车辆到车辆”和“车辆到公路基础设施”之类的通信。本文着重于探索使用V2X技术来创建“智能运输”的使用。目前，由于5G网络的覆盖范围有限，V2X技术并未被广泛采用。尽管现有的4G网络足以流式传输高清内容和玩在线游戏，但它不能支持自动驾驶汽车所需的更安全，更智能的操作。尽管如此，在4G网络框架内，可以为自动化汽车流量而开发全面的解决方案。这将大大减少道路事故的数量并优化交通流量。本文探讨了V2X技术在道路交通中的实施，以实现这些目标。
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。