Neuste Artikel für Verkehrsmanagement

Traditionelle Sensoren mit vernetzten Fahrzeugdaten kombinieren, um die Warteschlangenlängen an Rampen abzuschätzen.

Ein Blick auf die OpenLane Topology Challenge und ihre innovativen Methoden.

Studie zeigt wichtige Erkenntnisse zu Mean-Field-Spielen unter verschiedenen Randbedingungen.

Ein umfassender Datensatz zur Verbesserung des Verkehrsverständnisses an städtischen Kreuzungen.

Verbesserung des Verkehrsflusses mit modernen Steuerungsmethoden für städtische Kreuzungen.

Ein Überblick über Mean Field Spiele und ihren Einfluss auf strategische Entscheidungen.

Eine Studie über die Taxifahrten in Chicago zeigt die Vernetzung der Viertel und Reisegewohnheiten.

Untersuchen, wie Autos und Motorräder im Verkehrsfluss interagieren.

AutoGraph nutzt Verkehrsdaten zur Schätzung der Fahrbahn und verringert damit die Abhängigkeit von manuellen Eingaben.

Die Rolle von Kommunikationsprotokollen für die Verkehrssicherheit bei vernetzten Fahrzeugen bewerten.

Untersuchung der Integration von O-RAN und V2X für eine verbesserte Fahrzeugkommunikation.

Ein detaillierter Blick auf Methoden zur Schätzung des Fahrers Blickverhaltens und deren Einfluss auf die Sicherheit.

Ein neues Modell verbessert die Entscheidungsfindung bei verzögerter Information für mehrere Agenten.

Hier kommt CongestEXP, ein Algorithmus, der die Entscheidungen von Spielern in gemeinsamen Ressourcen-Szenarien verbessert.

Diese Studie konzentriert sich auf Verkehrselemente und Fahrspurverbindungen für selbstfahrende Autos.

Neuer Algorithmus verbessert die Fahrzeugsicherheit und erkennt Cyberangriffe effektiv.

AGC-net verbessert Verkehrsvorhersagen durch Kontext und Anpassungsfähigkeit.

Untersuchung des Fahrverhaltens und der Einfluss von V2V-Technologie auf die Verkehrssicherheit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Fairness im Reinforcement Learning mithilfe von menschlichem Feedback.

Neue Methoden des maschinellen Lernens verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Verkehrsmodellen.

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz im städtischen Lufttransport.

Eine neue Methode verbessert, wie grosse Sprachmodelle aktualisiert und genutzt werden.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von kontrollierten Invarianten für die Aufrechterhaltung der Systemsicherheit.

Diese Studie untersucht Fahrzeuginteraktionen mit einem Zwei-Klassen-Verkehrsmodell.

Ein Blick auf Transportgleichungen und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Kennzeichenerkennungssystemen.

Ein Blick darauf, wie die zweistufige Optimierung das Verkehrsmanagement und die Planung verbessert.

Ein neuer Algorithmus zum Gruppieren ähnlicher Bewegungswege in grossen Datensätzen.

Untersuchen, wie Technologie Verkehrsunfälle reduzieren und die Verkehrssicherheit verbessern kann.

Eine neue Methode zur Steuerung von PWA-Systemen mit Einschränkungen mithilfe von ADP-Techniken.

Eine neue Methode zeigt, wie sich verschiedene Fahrer im Strassenverkehr verhalten.

Ein Blick auf die Komplexität, grosse Schwärme von unbemannten Fahrzeugen einzusetzen.

PeRP bietet massgeschneiderte Unterstützung, um die Fahreffizienz zu verbessern und den Stadtverkehr zu reduzieren.

Autonome Fahrzeuge verbessern die Schätzung von Parkplätzen, um die Stauverwaltung zu optimieren.

Lerne, wie Regeln selbstfahrende Autos in Verkehrssituationen leiten.

Ein Machine-Learning-Verfahren zur Schätzung von Ampelschaltungen mithilfe von Daten aus Fahrzeugen.

Datenrouting-Strategien analysieren, um Paketverlust in geteilten Netzwerken zu minimieren.

Diese Studie zeigt, wie Fahrer mit Merge-Situationen auf der Strasse umgehen.

Ein Blick auf LPVMPC und NMPC für sicheres Fahren.

Erforschen, wie skalare Erhaltungsgesetze auf die Analyse des Verkehrsflusses angewendet werden.