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d5.2基于V2X的合作感和驾驶过渡...
TransAID（基础设施辅助驾驶过渡区）项目的目标是处理协作型自动驾驶汽车（CAV）在接近其自动驾驶系统无法自行处理的交通状况或区域时可能面临的情况。在这些情况下，驾驶员需要接管车辆；这就是所谓的控制转移（ToC）。TransAID 开发并演示交通管理程序和协议，以提高整体交通安全和效率，特别是在过渡区（即应该进行 ToC 的区域），考虑到 CAV、自动驾驶汽车（AV）、协作型汽车（CV）和传统汽车（LV）的共存。TransAID 措施要求使用车辆之间的通信（V2V）以及车辆与道路基础设施之间的通信（V2I），主要用于通过协作传感收集有关交通流的信息，并通过协作操作支持协调车辆的操作。在此背景下，本文档展示了 TransAID 正在开发的传感器设备和融合其数据的技术。这包括在配备摄像头的基础设施上实施的技术，这些基础设施能够使用光流检测、创建边界框和唯一地跟踪物体，以及在车辆上采用混合传感器融合策略，该策略包含一个低级激光雷达融合模块，可以转换传感器
安全汽车车载协议 - Eurecom
当前，车载 IT 架构的研究活动主要遵循两个主要趋势：网络通信统一化和功能集中化。最近的车载 IT 架构包含非常多样化的通信网络技术，例如 CAN、LIN、FlexRay 和 MOST。目前正在研究基于互联网协议 (IP) 的通信，以作为未来车载通信系统中电子控制单元 (ECU) 互连的统一技术 [9]。此外，多用途 ECU 和微控制器中闪存技术的使用也在不断转变。除了汽车车载 IT 架构设计的这些趋势之外，新的外部通信接口（固定和无线）也正在成为车载架构不可或缺的一部分。这一发展的一个关键因素是集成基于 V2X 通信（车辆的外部通信，例如与其他车辆的 V2V 通信，或与基础设施的 V2I 通信）的未来电子安全应用 [13,3]，该通信已被确定为提高所有车辆和相应智能交通系统的运行效率和质量的一项有前途的措施。固件更新对于汽车领域至关重要，因为召回是一项非常昂贵的活动，因此应尽可能避免。谷歌已经为其 Android 展示了远程更新设备的实用性
网络双胞胎：用于车辆临时网络的数字增强双胞胎自主攻击检测
摘要 - 车辆临时网络（VANETS）的快速发展已迎来了智能运输系统（ITS）的变革时代，可显着增强道路安全性和车辆通信。然而，货物的复杂性和动态性质提出了巨大的挑战，尤其是在车辆到基础设施（V2I）通信中。路边单元（RSUS）（RSUS），不可或缺的货物组成部分，越来越容易受到网络攻击的影响，例如干扰和分布式拒绝服务（DDOS）攻击。这些脆弱性可能会对道路安全构成严重风险，可能导致交通拥堵和车辆故障。现有方法在检测动态攻击和整合数字双技术和人工智能（AI）模型方面面临困难，以增强Vanet网络安全。我们的研究提出了一个新颖的框架，将数字双技术与AI结合起来，以增强VANETS中RSU的安全性并解决此差距。此框架可以实时监视和有效的威胁检测，同时还提高了计算效率并减少了数据传输延迟，以提高能效和硬件耐用性。我们的框架在资源管理和攻击检测中的现有解决方案的表现优于现有解决方案。它减少了RSU负载和数据传输延迟，同时在资源消耗和高攻击检测效果之间达到最佳平衡。这凸显了我们致力于确保智能城市保护和可持续的车辆通信系统的承诺。
智能运输系统：IOT支持的流量管理和车辆到基础设施
1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。 升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。 交通警察的手动控制已证明是无效的。 “此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题 这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。 目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。 我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。 设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。 此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。 它是开创性，耐用且能力的。 关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。1研究学者，计算机科学工程，Yiet，Kurukshetra University 2最近的计算机科学工程助理教授，Yiet，Kurukshetra University摘要，最近的汽车数量已大大增加。升级的交通拥堵是人们每天面临的一个普遍问题。交通警察的手动控制已证明是无效的。“此外，无论交通拥堵水平如何，信号的设定持续时间都无法有效解决此问题这项研究提出了一种称为车辆到阻滞链（V2B）的通信系统，该系统利用区块链技术实现透明和分散的通信。目的是优化区块链技术纳入V2X（车辆到所有物联网）系统中，从而提高了未来运输系统的效率和有效性。我们提供了一系列用于区块链技术的高级应用程序，例如使用多型标准的汽车所有权系统，车辆分级系统，区块链与物联网（IoT）的集成以及运输服务分散的门票管理系统。设计高度重视基本要素，例如数据的无缝集成，精确的精度和安全连接的建立。此外，它还包括一个分散的支付系统和智能城市中运输的市场。它是开创性，耐用且能力的。关键字：运输，物联网，流量，V2I，STS，基础架构，V2V，通信1。我们的主要重点是在这些特定情况下对智能合约的技术执行，强调了它们在保证强大而可靠的互动中的重要性。我们的分散方法创建了一个运输生态系统，该系统具有调整和满足智能城市地区不断发展的要求的能力。引言不断升级的城市化现象是一个复杂的全球问题，需要一个全面的解决方案。“由于越来越多的城市移民到城市，城市人口不断增长。根据联合国的说法，到2030年，全球城市人口预计将达到49亿左右。这引起了一些问题，包括污染，运输拥塞，资源耗竭等[1]。物联网（IoT）的扩散导致了一系列相互连接的IoT设备。这些设备始终收集数据并将其发送到计算机节点以进行进一步处理[2]。由于深度学习技术的重大进展，几种应用程序使用深度学习来分析收集的数据并获得“智能”和“自动化”。由于数据分析和使用
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
2030 铁路 | ERRAC
acs：自适应通信系统 ai：人工智能 ato：自动化列车运行 ats：自动化列车监控 BiM：建筑信息模型 B2B：企业对企业 capeX：资本支出 cBtc：基于通信的列车控制 cca：交叉活动 ccs：控制指挥系统 cctv：闭路电视 cDas：联网驾驶员咨询系统 ceF：连接欧洲设施 ceRt：网络应急响应小组 cots：商用现货 Das：驾驶员咨询系统 ess：能源存储系统 enisa：欧洲网络和信息安全局 eRRac：欧洲铁路研究咨询委员会 eRtMs：欧洲铁路交通管理系统 etcs：欧洲列车控制系统 FRMcs：未来铁路移动通信系统 Goa：自动化等级 Gnss：全球导航卫星系统 GsM-R：全球移动通信系统 - 铁路 hMi：人机界面 hvac ：供暖、通风和空调 i2i：基础设施到基础设施 ict：信息和通信技术 iot：物联网 ip：创新计划 ipR：知识产权 iso：国际标准化组织 it：信息技术 its：智能交通系统 lcc：生命周期成本 Kic：知识与创新社区 Kpi：关键绩效指标 Maas：移动即服务 Mocc：多式联运运营控制中心 naas：网络即服务 nis
基于机器的救护车拥塞的研究...
Prabhanjan BMS工程学院，印度班加罗尔摘要：城市拥堵严重阻碍了应急系统，尤其是当救护车导航到医院的复杂路线时，导致严重延迟。传统方法（例如遗传算法和A*搜索）是静态的，无法适应实时的流量变化。本研究提出了一种基于机器学习的方法，以动态优化救护车路线和交通信号时机。通过集成来自IoT传感器，GPS和车辆对基础结构（V2I）通信的实时数据，系统使用预测模型来进行主动调整。机器学习，强化学习和预测分析可以增强交通管理，减少延迟并优化响应时间。这种实时自适应控制可确保更顺畅的救护车通道，最大程度地减少拥堵并改善公共安全。所提出的解决方案是可扩展的，并提供了一种智能，数据驱动的方法，可以彻底改变城市交通管理的紧急服务，为现代城市流动性的高效，响应式系统铺平道路。关键字：救护车拥堵管理，交通信号抢先，路线优化，紧急响应时间，机器学习，实时交通管制，增强学习，智能交通系统简介：智能交通管理系统紧急车辆的智能交通管理系统现代的城市紧急响应系统是在越来越多的时间压力下，越来越多的人挂在平衡的压力下。城市拥塞是快速反应紧急情况的最大瓶颈。面对不断扩大的现代城市增长的城市和人口，城市规划师和卫生保健提供者都是一个重要的关注点：如何通过密集的交通管理紧急车辆运动的复杂性。这项研究根据机器学习和实时数据的使用介绍了创新的改进，以优化紧急车辆的路线以及管理交通信号。能够快速应对紧急情况，尤其是心脏病发作，中风或创伤等关键问题，或多或少与紧急服务的有效性成正比。在静态路线和简单信号抢先算法上建立的经典交通管理基础架构在现代城市交通模式的动态性质上不足。
人工智能在自动驾驶汽车中的作用
电子邮件：vinaypandey0110 [at] gmail.com摘要：自动驾驶汽车代表运输的范式转移，并且正处于中心位置，发展在于人工智能（AI）必不可少的作用。这些车辆中AI算法的集成结合了一系列复杂的技术：机器，计算机视觉，传感器融合和深层神经网络，可以共同实时导航，感知和做出决策。AI是为了这些车辆背后的认知是智力能力，可以处理大量传感器数据，以解释它并响应动态环境。预测建模功能使您可以预测对可能危险的反应，从而保证更高的安全标准。但是，AI在自动驾驶汽车中的影响远远超出了效率和安全性，它有助于翻新城市景观，这些城市景观会影响基础设施的发展和可及性，同时改善道德规范。关注。解决AI驱动决策的隐私，责任和道德意义仍然至关重要，并突出了对强大的监管框架的需求。尽管如此，持续的研究和跨行业的合作工作正在进一步完善AI在这些车辆中的作用，以最大程度地提高其社会利益并进一步提高安全性，可靠性和融入日常生活。关键字：自动驾驶汽车，人工智能，传感器技术，预测建模，监管框架1。引言人工智能（AI）的整合彻底改变了汽车行业，尤其是在？自动驾驶汽车。这些车辆（也称为自动驾驶汽车或无人驾驶车辆）配备了基于人工智能的系统，可让它们在无人干预的情况下进行导航和操作。AI的角色对于做出决策非常重要。它形成了技术主干，使车辆能够感知周围环境，做出实时决策并安全有效地驾驶道路。AI有助于车辆正确地执行功能。它涵盖了各种技术，包括机器学习算法，计算机视觉，传感器融合和提前连接性。一起，这些技术使自动驾驶汽车能够解释日期形成各种传感器，处理信息并做出类似于人类驾驶员的决定，甚至更有效。最终目标是创造不仅是自主的车辆，而且为乘客提供更大的安全性，更好的交通管理和优化的旅行体验。通过结合人工智能技术，自动驾驶汽车可以使用相机，激光雷达，雷达和超声传感器等传感器感知其周围环境。机器学习算法处理传入数据，识别对象，预测运动模式并根据广泛的培训数据做出分裂的决策。人工智能在自动驾驶汽车中的作用不仅在于驾驶，还涉及重塑运输，重新定义安全标准并在未来不受人类限制限制的未来的未来中迎来。随着这项技术的发展，整个行业和社会都在发展，自动驾驶汽车中人工智能的关键要素包括一种感知系统，该系统可以解释感官数据，基于机器学习算法的强大数据处理以及高级通信系统（V2V，V2I和V2X），以促进车辆与基础设施与基础设施的相互作用，并确保在EE活动中的完美协调。
CASSI在UNC Charlotte - 执行摘要（2024年7月） 北卡罗来纳州机场经济发展基金
The North Carolina Department of Transportation (NCDOT) partnered with the University of North Carolina at Charlotte (UNC Charlotte) and Beep, Inc. (Beep) to bring a novel-design, all-electric, low-speed automated shuttle to UNC Charlotte's campus for a 23-week pilot through the Connected Autonomous Shuttle Supporting Innovation (CASSI) program.哔哔声在2.2英里的六站路线上操作了Navya自动班车，该路线连接了主校园Lynx Blue Line轻型火车站；希腊村；宿舍，停车场和学术建筑；和学生会。航天飞机是免费的，在工作日的上午8:30至11:30和下午1:30至4:30向公众开放。在飞行员期间（7月12日至2023年12月21日）。班车从上午11:30至下午1:30进行。由于预定的中午充电。飞行员在固定的路线循环器服务中提供了第一个和最后一英里的选项。航天飞机分享了其路线，并与现有的Niner Transit巴士服务（包括绿色，银，金，红色和希腊乡村路线）停下来。自动班车补充了已经在希腊乡村路线上运行的常规班车。unc夏洛特还提供踏板车共享和自行车，并提供支持基础设施，例如共享使用路径，自行车道和人行道，并与他们的Niner Transit Bus，Shuttle和Paratransit Services一起提供，因此，教职员工，员工，学生和游客都有多个交通运输方式，可以到达校园的目的地。ncdot通过在UNC夏洛特（Unc Charlotte）驾驶低速自动班车来探索他们对共享自动驾驶汽车的探索。其他关键发现将在以下内容中汇总。飞行员通过在卡里邦德公园项目的卡西（Cassi）上一个临时交通信号中通过单个临时交通信号进行了车辆到基础设施（V2I）的复杂性，并提高了四个自然主义交通信号，并具有迄今为止最长的路线和最复杂的操作环境 - 迄今为止，与行人，骑自行车的人，骑自行车的人，骑手骑手，跨越人物，跨越型机器人和跨越机器人和跨性别的校园共享的动态校园。与CASSI计划下的过去的努力相比，UNC夏洛特（UNC Charlotte）的飞行员独有的是在强大的多模式运输系统中提供的其他选择。 UNC夏洛特（UNC Charlotte）设计了他们的运输系统，以链接校园关键目的地并提供校外连接的多模式路线来满足其社区的旅行需求。 航天飞机在现有路线上提供了已建立服务的冗余。 从数据中的发现和分析表明，尽管一些社区成员很欣赏能够通过自动穿梭和服务来体验和支持新技术，但大多数人都选择其他选择来到达校园目的地，无论是由于舒适，便利性，可靠性，可靠性还是其他因素。 航天飞机的慢速速度，延迟段落的范围何时需要解决问题或手动操作班车的速度，以及与常规运输选项相比，目的地之间导致班车较低绩效的路线约束。 此外，由于技术问题，航天飞机在大量时间内停止使用，尤其是由于全球导航卫星系统（GNSS）信号损失和电池不足。是在强大的多模式运输系统中提供的其他选择。UNC夏洛特（UNC Charlotte）设计了他们的运输系统，以链接校园关键目的地并提供校外连接的多模式路线来满足其社区的旅行需求。航天飞机在现有路线上提供了已建立服务的冗余。从数据中的发现和分析表明，尽管一些社区成员很欣赏能够通过自动穿梭和服务来体验和支持新技术，但大多数人都选择其他选择来到达校园目的地，无论是由于舒适，便利性，可靠性，可靠性还是其他因素。航天飞机的慢速速度，延迟段落的范围何时需要解决问题或手动操作班车的速度，以及与常规运输选项相比，目的地之间导致班车较低绩效的路线约束。此外，由于技术问题，航天飞机在大量时间内停止使用，尤其是由于全球导航卫星系统（GNSS）信号损失和电池不足。在路线上的信号交叉点上，航天飞机从自主模式脱离自主模式到手动模式的最常见原因是失去了连接或沟通不畅。这些发现表明，与校园其他选择相比，使用班车没有时间或连接性。总体而言，班车的技术需要进一步发展，以有效地满足大学校园的需求及其社区成员的期望。
智能流量系统中的V2V通信
智能交通系统中的Div> V2V通信：当前状态，挑战和未来观点Ketut Bayu Yogha Bintoro 1，SDH Permana 2，Ade Syahputra 3，Yaddarabullah 4，Budi Arifitama 5 1,2,3,4,4,4,4,5印度尼西亚三部曲，12760摘要 - V2V通信在智能交通系统中的应用已成为一个越来越有趣的话题，因为它有可能提高高速公路和交通流量的安全性。但是，智能交通系统中广泛的V2V通信的应用可能是由各种挑战引起的，例如基础设施成本，安全性和互操作性。必须克服这些挑战，以增加V2V通信的潜在益处。这项研究的问题表达是测试智能交通系统中V2V通信的潜在收益和挑战，并洞悉V2V通信研究中当前情况。建议的方法是对智能交通系统中V2V通信的最新研究进行文献综述，以确定V2V通信的潜在收益和挑战以及V2V通信研究中的最新条件。本研究旨在通过全面了解V2V通信在智能流量系统中的应用，并为该领域的未来研究的潜力提供信息。V2V通信可以改善智能交通系统中的道路安全性和交通流量。但是，需要更多的研究来克服这一挑战，并开发出复杂且成本效益的V2V通信系统。Kata Kunci：Komunikasi V2V; Sistem Lalu Lintas Cerdas； Manfaat Dan Tantangan V2V; Adopsi V2V;它是。摘要 - 在智能交通系统中实施V2V通信一直是人们越来越兴趣的话题，因为它有可能提高道路安全性和交通流量。但是，可以通过各种挑战（例如基础设施成本，安全性和互操作性）提高智能交通系统中V2V通信的广泛采用。必须解决这些挑战，以提高V2V通信的潜在好处。这项研究的问题陈述是研究智能交通系统中V2V通信的潜在益处和挑战，并提供有关V2V通信研究中最新现状的见解。拟议的方法是对智能交通系统中V2V通信的最新研究进行文献综述，以确定V2V通信的潜在收益和挑战以及V2V通信研究中的最新技术状况。该研究旨在通过全面了解智能交通系统中V2V通信的实施并为该领域的潜在研究提供信息，从而为该领域做出贡献。V2V通信可以改善智能交通系统中的道路安全性和交通流量。但是，需要更多的研究来应对挑战并发展高级且具有成本效益的V2V通信系统。关键字：V2V通信；智能交通系统； V2V的好处和挑战； V2V采用；它是。1。几项研究检查了V2V通信在智能交通系统中的潜在好处。引言V2V（车辆到车辆）在智能交通系统中的通信近年来引起了人们的关注，以提高运输的效率和安全性[1]，[2]。V2V通信使车辆能够相互通信，并共享有关交通，天气和其他条件的实时数据，这些数据可用于优化路线，减少拥塞[3]并改善道路上的安全性[4]，[5]。有关V2V通信的调查研究，例如，一项调查研究[6]发现，V2V通信可以通过允许车辆协调其运动并优化路线来提高交通流效率。另一项研究[7]证明了对路口的离散事件模拟的可行性，该路口集成了V2V和V2I（车辆到基础结构）以改善交通流量。V2V通信可能在OBU（董事会单位）之间或通过RSUS（路边单位）等中介[8]发生。但是，尽管V2V通信在智能交通系统中具有潜在的好处，但在广泛采用之前必须解决一些挑战。主要挑战之一是与实施V2V通信系统以及建立安全协议以防止网络攻击和数据泄露相关的高基础架构成本[9]。此外，有必要确保不同的V2V通信系统之间的互操作性，这可能是一个挑战，鉴于车辆的各种范围