Abstract-En av de viktigaste idéerna inom området intelligenta transportsystem är att använda all möjlig information, som kommer från fordon och infrastruktur, för att göra systemet "smartare" och undvika potentiellt farliga situationer -kollisioner, olyckor, flaskhalsar... Data är dock ibland opålitliga på grund av käll- och kommunikationsnätens kvalitet, vilket leder fordonen eller till och med hela systemet till felaktiga beslut. Vi presenterar en generisk metod för att upptäcka farliga händelser på vägen. För att stödja opålitliga datakällor använder den distribuerad datafusion. Dessutom, för att hantera nätverksfel, är det beroende av en självstabiliserande generisk distribuerad algoritm. Vår metod blandar mätningar erhållna från fordonsbaserade sensorer samt trådlösa sensorer placerade nära vägen och anslutna till vägenheter. Varje fordon beräknar hur säkert det är om en potentiell farlig händelse med hjälp av både lokala och fjärrdata. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt implementerade vi det med hjälp av en specifik hård- och mjukvaruplattform. Dessutom påskyndade vi en enkel, men ändå effektiv tillämpning för att upptäcka isiga vägar, baserat på temperaturmätningar. Tack vare både i-lab och faktiska på väg experiment, visar vi möjligheten att härleda korrekta resultat från opålitliga data och, följaktligen, riktigheten och användbarheten av vår strategi.
I REF, Radak et al. använde en så kallad försiktig operatör för att hantera data från olika källor för att upptäcka farliga händelser på vägen.
Detecting Road Events Using Distributed Data Fusion: Experimental Evaluation for the Icy Roads Case
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}