Neuste Artikel für Verkehrsmanagement

Dieser Artikel bespricht Strategien zur Verbesserung der Sicherheit in automatisierten Fahrzeugsystemen.

Wie automatisierte Fahrzeuge das Verkehrsverhalten und das Management verändern.

In diesem Artikel geht's darum, wie HOT-Spuren den Verkehrsfluss in Städten verbessern können.

Fortschritte in der Kameratechnologie verbessern die Nachverfolgung von Fahrzeugen und Fussgängern.

SpecSTG verbessert Verkehrsvorhersagen, indem es räumliche und zeitliche Daten integriert.

Ein neuer Ansatz, um die Strategien der Spieler in Stau-Spielen mit begrenzten Informationen zu stabilisieren.

Diese Studie untersucht die Stau-Muster beim Bike-Sharing, um die städtischen Verkehrssysteme zu verbessern.

Aktuelle Studien zeigen, dass Überbeschleunigung Staus mehr verursacht als das Reagieren der Fahrer.

Eine neue Methode, um das Verhalten von Agenten vorherzusagen, trotz unvollständiger Beobachtungen.

Neue Methoden optimieren die PageRank-Updates, während sich Netzwerke ändern.

Dieses Papier präsentiert eine innovative Methode zur Steuerung der Geschwindigkeiten von automatisierten Fahrzeugen im dichten Verkehr.

Die Verbesserung der Verkehrssicherheit und Effizienz durch bessere Fahrzeugkommunikationssysteme.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Schätzung von Verkehrsfluss und Reisezeit.

In diesem Artikel geht's um die Vorteile von Zeitmultiplexverfahren in vernetzten Fahrzeugen.

Die Erwartungen an zukünftige Ereignisse beeinflussen Entscheidungen im Alltag und bei Technologien.

Das STDDE-Modell verbessert die Verkehrsprognosen, indem es Verzögerungen und kontinuierliche Änderungen einbezieht.

Ein neues System verbessert die Vorhersage und Planung in autonomen Fahrzeugen.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Klassifizierung von Netzwerkverkehr zu beschleunigen.

Die Nutzung von Digital Twin-Technologie, um den urbanen Verkehr durch Mobilitätsprofiling zu verbessern.

Dieser Artikel erklärt, wie Masse sich bewegt und in verschiedenen Systemen verändert.

Die Synergie zwischen Reinforcement Learning und Mean-Field-Problemen für die Optimierung komplexer Systeme erkunden.

Diese Studie untersucht das Finden von Nash-Gleichgewichten unter individuellen Einschränkungen in wettbewerbsorientierten Szenarien.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Schätzung der Busgeschwindigkeiten, während die Privatsphäre geschützt wird.

Ein Simulator wirft Licht auf die Herausforderungen im städtischen Verkehr und mögliche Lösungen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung im autonomen Fahren für ein besseres Verkehrsmanagement.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheitstests von selbstfahrenden Fahrzeugen unter realen Bedingungen.

GPDiff bietet Lösungen für begrenzte städtische Daten in Smart-City-Anwendungen.

Verbesserte Methoden zur Analyse und Gruppierung von Bewegungsbahnen.

Eine neue Methode verbessert die Datenverarbeitung in intelligenten Fahrzeugen.

Algorithmen verbessern die Spielerstrategien in unsicheren Spielumgebungen.

Lern, wie Staukontrolle die Fahrzeugkommunikation verbessert und die Strassenicherheit erhöht.

Ein Modell, das die Verkehrsprognosen durch innovative räumliche Techniken verbessert.

UXsim bietet Einblicke in Verkehrsmanagement und Simulationen.

Ein Blick auf unlösbare und kritisch lösbare Probleme in der optimalen Steuerung.

Neuer Datensatz hilft bei der automatischen Erkennung von Wurfaktionen in Überwachungsaufnahmen.

Neue Techniken verbessern die Test-Sicherheit für autonome Autos.

Neues Framework verbessert die Vorhersage der Absichten von Fussgängern für selbstfahrende Autos.

Ein neues Verfahren sorgt für sicheres Navigieren von selbstfahrenden Autos in belebten Umgebungen.

Erforscht Lösungen für Agenten, die sich durch gemeinsame Räume bewegen, ohne zusammenzustossen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Fahrzeugtrajektoriendaten mithilfe von vernetzten Fahrzeugen.