4 resultados para Intelligent Tutoring System

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Sviluppo ed implementazione di protocolli per il monitoraggio di traffico stradale sulla piattaforma di simulazione iTETRIS per la raccolta di informazioni da utilizzare in applicazioni di Intelligent Transport System.

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Grazie al continuo affinamento dell'elettronica di consumo e delle tecnologie di telecomunicazione, ad oggi sempre più "cose" sono dotate di capacità sensoriali, computazionali e comunicative, si parla così di Internet delle cose e di oggetti "smart". Lo scopo di questo elaborato è quello di approfondire e illustrare questo nuovo paradigma nell'ambito dell'automotive, evidenziandone caratteristiche, potenzialità e limiti. Ci riferiremo quindi più specificatamente al concetto di Internet dei veicoli per una gestione ottimale della mobilità su strada. Parleremo di questa tecnologia non solo per il supporto che può dare alla guida manuale, ma anche in funzione del concetto di guida autonoma, di come quest'ultima beneficerà di un'interconnessione capillare di tutti gli utenti, i veicoli e le infrastrutture presenti sulla strada, il tutto in un'ottica cooperativa. Illustreremo quali sono le principali sfide per raggiungere uno scenario del genere e quali potrebbero essere le implicazioni più rilevanti.

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The large scale development of an Intelligent Transportation System is very close. The main component of such a smart environment is the network that provides connectivity for all vehicles. Public safety is the most demanding application because requires a fast, reliable and secure communication. Although IEEE 802.11p is presently the only full wireless standard for vehicular communications, recent advancements in 3GPP LTE provide support to direct communications and the ongoing activities are also addressing the vehicle to vehicle case. This thesis focuses on the resource allocation procedures and performance of LTE-V2V. To this aim, a MATLAB simulator has been implemented and results have been obtained adopting different mobility models for both in-coverage and out-of-coverage scenarios.

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With the development of the embedded application and driving assistance systems, it becomes relevant to develop parallel mechanisms in order to check and to diagnose these new systems. In this thesis we focus our research on one of this type of parallel mechanisms and analytical redundancy for fault diagnosis of an automotive suspension system. We have considered a quarter model car passive suspension model and used a parameter estimation, ARX model, method to detect the fault happening in the damper and spring of system. Moreover, afterward we have deployed a neural network classifier to isolate the faults and identifies where the fault is happening. Then in this regard, the safety measurements and redundancies can take into the effect to prevent failure in the system. It is shown that The ARX estimator could quickly detect the fault online using the vertical acceleration and displacement sensor data which are common sensors in nowadays vehicles. Hence, the clear divergence is the ARX response make it easy to deploy a threshold to give alarm to the intelligent system of vehicle and the neural classifier can quickly show the place of fault occurrence.