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驾驶员辅助卡车编队行驶：佛罗里达州政府机构的考虑事项
图片列表 图 1：美国各州定性与定量跟车距离规则 47 图 2：允许商业 DATP 运营的州 52 图 3：欧洲卡车队列挑战赛车辆拖车上的文字标记 54 图 4：带协调 V2V 操作的制动应用时机 71 图 5：TRC II 型燃油经济性测试节省的燃油百分比 77 图 6：TNO 对高级卡车队列优势的总结 83 图 7：队列配对算法的示例结果 85 图 8：卡车队列的 TTI 交通模拟结果 110 图 9：EPTC 高空视频：两辆卡车队列接近匝道 113 图 10：EPTC 高空视频：队列分离并产生更大的间隙 113 图 11：EPTC 高空视频：合并卡车接受 3 米的间隔 113图 12：EPTC 高架视频：并线卡车在超车卡车 114 前面切入
电动汽车大规模发展的关键挑战：全面回顾
AC 交流电 ACO 蚁群优化 BEV 纯电动汽车 BMS 电池管理系统 BSS 电池换电站 BTMS 电池热管理系统 DC 直流电 DWPT 动态无线功率传输 E3G 第三代环保主义 EchM 电化学模型 ECM 等效电路模型 EVCS 电动汽车充电站 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供电设备 GA 遗传算法 HEV 混合动力电动汽车 HOV 高乘载汽车 ICEV 内燃机汽车 IEC 国际电工委员会 IP 整数规划 ISO 国际标准化组织 PCM 相变材料 PEV 插电式电动汽车 PSO 粒子群优化 PTC 正温度系数 RUL 剩余使用寿命 RTR 温升速率 SAE 汽车工程师协会 SOC 充电状态 SOH 健康状态 V2B 车对楼 V2G 车对电网 V2H 车对家 V2L 车对负载 V2V 车对车 V2X 车对万物 VCC蒸汽压缩循环 WPT 无线电力传输
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
deepSense-v2v：车辆到车辆多模式感应，定位和通信数据集
摘要 - 高数据速率和低延迟车辆到车辆（V2V）通信对于未来的智能运输系统至关重要，以实现协调，增强安全性和支持分布式计算和情报要求。但是，制定有效的沟通策略需要现实的测试场景和数据集。这在高频带中很重要，在高频带中，有更多的频谱可用但收获该带宽受到方向传输的需求和信号传播对阻塞的敏感性的挑战。这项工作介绍了第一个用于研究MMWave车辆到车辆通信的大规模多模式数据集。它提出了一个两辆车测试台，该床包括来自360º相机，四个雷达，四个60 GHz阶段阵列，一个3D激光雷达和两个精确的GPS的数据。数据集包含白天和黑夜驾驶的车辆，在城堡和农村环境中，速度为120公里，速度高达每小时100公里。从卡车到自行车的所有图像中都检测到超过一百万个物体。这项工作进一步包括详细的数据集统计信息，这些数据集统计数据证明了各种情况的覆盖范围，并突出了该数据集如何启用新颖的机器学习应用程序。
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
生成式 AI 支持的车载网络
摘要 — 认识到生成式人工智能的集成可以为智能交通系统带来巨大的改进，本文探讨了生成式人工智能技术在车载网络中的集成，重点关注其潜在的应用和挑战。生成式人工智能具有生成真实数据和促进高级决策过程的能力，与车载网络结合可增强各种应用，例如导航优化、交通预测、数据生成和评估。尽管这些应用前景光明，但生成式人工智能与车载网络的集成仍面临着多项挑战，例如实时数据处理和决策、适应动态和不可预测的环境，以及隐私和安全问题。为了应对这些挑战，我们提出了一个多模态语义感知框架来提高生成式人工智能的服务质量。该框架利用多模态和语义通信技术，能够利用文本和图像数据创建多模态内容，为接收车辆提供更可靠的指导，最终提高系统的可用性和效率。为了进一步提高框架内信息传输和重构的可靠性和效率，以生成式人工智能支持的车对车 (V2V) 为例，提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的资源分配方法。最后，我们讨论了生成式人工智能支持的车载网络领域的潜在研究方向和预期进展。
公路自动化车辆的标准和性能指标
2023年9月5日至8日，美国国家标准技术研究所（NIST）持有公路自动化车辆的第二个标准和性能指标。这项为期四天的虚拟活动提供了NIST最近在自动化车辆（AVS）的工作的最新信息，并为利益相关者提供了提供有关当前和未来NIST研究的反馈和意见的机会。研讨会包括高级主题演讲，一系列行业主题演讲以及有关其当前AV活动的NIST演示。行业的主旨演讲和NIST演示与突破性会议配对，讨论了NIST在六个关键领域的进步，社区挑战和利益相关者的研究需求：系统互动，感知，网络安全，通信，人工智能和数字基础设施。普遍同意，延期标准可以更好地比较新兴技术。其他关键主题包括：1）用于自动化和相关性的数字技术问题，包括人工智能，机器学习和智能连通技术（即车辆到车辆（V2V），车辆到车辆到媒介物（V2i），v2i），以及车辆到达的everyverthing（V2X）； 2）需要标准化或通用语言来改善信息共享； 3）开放数据集，以支持和验证系统组件和领域的技术进步和标准化（即与技术并行演变的标准）； 4）NIST作为召集人将各种利益相关者聚集在一起进行知识交流和跨行业对话的关键作用。
概率3D多对象合作跟踪，用于自动驾驶通过可区分的多传感器kalman filter
摘要 - 当前的最新自动驾驶车辆主要依靠每个传感器系统来执行感知任务。这样的框架的可靠性可能会受到阻塞或传感器故障的限制。为了解决这个问题，最新的研究建议使用车辆到车辆（V2V）通信与他人共享感知信息。但是，大多数相关的作品仅着眼于合作探测，并让合作社跟踪一个未充满刺激的研究领域。最近的一些数据集（例如V2V4Real）提供3D多对象合作跟踪基准。但是，他们提出的方法主要使用合作检测结果作为标准单传感器Kalman滤波器基于基于Kalman滤波器的跟踪算法的输入。在他们的方法中，可能无法正确估计来自不同连接的自动驾驶汽车（CAVS）的不同传感器的测量不确定性，以利用基于卡尔曼滤波器的基于卡尔曼滤波器的跟踪算法的理论优化属性。在本文中，我们提出了一种新颖的3D多对象合作跟踪算法，用于通过可区分的多传感器卡尔曼滤波器自动驾驶。我们的算法学会了每种检测的测量不确定性，以更好地利用基于卡尔曼滤波器基于卡尔曼滤波器的跟踪方法的理论属性。实验结果表明，与V2V4REAL中最新方法相比，我们的算法仅用0.037倍的通信成本提高了17％的跟踪精度。我们的代码和视频可在URL和URL上找到。
生成AI支持的车辆网络
认识到生成人工智力（AI）的整合可以带给智能运输系统的巨大改进，本文探讨了在车辆网络中生成的AI技术的整合，重点是他们的潜在应用和挑战。生成的AI及其生成现实数据并促进高级决策过程的质量，在与车辆网络结合使用时，可以增强各种应用程序，例如导航优化，流量预测，数据生成和评估。尽管有这些有希望的应用，但将生成AI与车辆网络的集成面临着几个挑战，例如实时数据处理和决策，适应动态和不可预测的环境，以及隐私和安全问题。为了应对这些挑战，我们提出了一个多模式语义感知框架，以提高生成AI的服务质量。通过利用多模式和语义通信技术，该框架可以使用文本和图像数据来创建多模式内容，从而为接收车辆提供更可靠的指导，并最终提高系统的可用性和效率。为了进一步提高框架内信息传输和重新策略的可靠性和效率，以案例研究为基于深度加固学习（DRL）的方法，以资源分配提出了深入的加固学习（DRL）方法。最后，我们讨论了潜在的研究方向和预期的一般AI-ai-ai-ai-ai-ai-a-a-ai-ai-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-nevent车辆车辆车辆发展方案进步。
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