交通系统的发展国家发挥了重要作用。信息通信技术的进步提供了新颖的机会在运输部门发展智能交通系统(ITS)。一个包括所有的远程信息处理模式和人们之间的动态交互多模型提供了集成的通信系统(例如,驱动程序和用户)、汽车(如V2V)和基础设施(例如,V2I)来实现增强的安全性和流动性,同时减少交通对环境的影响。其关注的四个基本原则,可持续发展,安全、集成,和响应性的实现主要目标:访问和流动性,环境可持续性和经济发展。

是它的核心信息,包括静态和实时交通数据。的成功依赖于收集、处理、集成和提供的信息。研究人员已经提出了提取的几种表现形式和交流信息的传感器技术被用作主要的组件。政府、汽车工业和社区发展命题的研究制造传感器的道路和车载来确保安全,舒适,和性能。现代汽车有几个车载传感器(如GPS、雷达、麦克风、摄像头、超声波、压力,红外线,等等),从而为应用程序提供信息包括提高车辆的性能和增强驾驶体验。公路传感器(如交通摄像头,多普勒雷达,等等)位于路边的交通网络和智能城市为司机提供信息新颖的服务如智能停车,减少定价根据拥堵水平。然而,这些命题安装成本高的缺点,在安装期间交通中断,维护和维修,防止大规模部署实时交通监控和控制。无线传感器网络和物联网提供机会连接车载和道路传感器网络中,提供传感器获取实时交通、道路和环境数据的多模型vehicle-to-vehicle vehicle-to-infrastructure范例。传感器所产生的巨大的数据需要处理,维护,和聪明的利用率。基于ai机器学习技术可以利用传感器数据科学分析为绿色的好处提供自主运输车辆,减少交通事故,有效的交通设计和管理,减少污染排放,有效的流量分析。 Therefore, developments in both sensing material (i.e., precision, functionality, durability, and energy consumption) and data management (i.e., collecting, processing, sharing, and providing valuable information) in ITS are serious challenges and have been of great interest to researchers in recent years.

这个特殊问题的目的是为传播车载作为一个出口,在道路和物联网传感器设计和传感器对会议的期望其创新的解决方案。最初的研究和评论文章是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 新颖的传感器其架构与类型、数量和位置的传感器
• 低功率/低成本设计的传感器
• 传感器结构设计使用能量收获电源管理的原则
• 下一代CMOS传感器的电路设计
• 低功耗传感器设计计算和物联网应用程序在其边缘
• 智能传感器和可穿戴传感器设计的
• 传感器信号和数据处理(验证、选择和特征提取)基于数据驱动技术和算法,以知识为基础的,或为实时传感器数据的混合方法
• 传感器提高了建模与仿真
• 挑战和机遇与传感器相关的访问,可持续发展,和经济
• 传感器数据融合和分销平台的
• 的作用和使用物联网(物联网)、专家系统、云计算、区块链和大数据技术的
• 传感器和基于实时传感自主车辆和人工智能的使用
• 汽车嵌入式系统技术的新兴的传感器
• 传感器网络优化和提高QoS自主车辆感知的
• 调查和原始的贡献对传感器和传感器数据的可行性和应用程序支持智能移动解决方案的实际应用