UAV-based Intelligent Information Systems on Winter Road Safety for Autonomous Vehicles

要約

自動運転車が交通機関に革命をもたらし続ける中、特に冬季の悪天候によってもたらされる課題に対処することが、安全で効率的な運行を確保するために最も重要になります。
悪天候時の交通安全検査で最も重要な側面の 1 つは、車線幅が制限されて道路の容量が減少し、自動運転車が関与する重大事故のリスクが高まる場合です。
この研究では、無人航空機と自動運転車の観点から道路の幅をセグメント化して推定するモデルを使用して、冬季の道路での運転の課題を改善する方法を研究します。
この記事で提案されているアプローチは、最新かつ正確な洞察を自動運転車に提供し、冬季の環境における適応性と意思決定能力を強化するために必要です。

要約(オリジナル)

As autonomous vehicles continue to revolutionize transportation, addressing challenges posed by adverse weather conditions, particularly during winter, becomes paramount for ensuring safe and efficient operations. One of the most important aspects of a road safety inspection during adverse weather is when a limited lane width can reduce the capacity of the road and raise the risk of serious accidents involving autonomous vehicles. In this research, a method for improving driving challenges on roads in winter conditions, with a model that segments and estimates the width of the road from the perspectives of Uncrewed aerial vehicles and autonomous vehicles. The proposed approach in this article is needed to empower self-driving cars with up-to-date and accurate insights, enhancing their adaptability and decision-making capabilities in winter landscapes.

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