Neuste Artikel für Verkehrsmanagement

Eine neue Methode verbessert Evakuierungsrouten bei Erdbeben mithilfe von Quantencomputing und maschinellem Lernen.

Ein neuer Ansatz zur AV-Lokalisierung legt Wert auf Flexibilität und Sicherheit.

Fahrzeuginteraktionen verbessern für sichereres und effizienteres Reisen auf der Strasse.

Ein neuer Ansatz für Sicherheit und Effizienz bei platoonierenden Fahrzeugen.

Neue adaptive Algorithmen verbessern die Fahrzeugkommunikation für Sicherheit und Effizienz.

Ein Blick auf moderne Techniken zur Steuerung komplexer Systeme über Zeit und Raum.

Ein neues System kombiniert Herzüberwachung und Szenenanalyse für sichereres Fahren.

Eine neue Methode verbessert die Verkehrssteuerung mithilfe dezentraler Prinzipien für Energieeffizienz.

5G NR V2X-Kommunikation verbessert die Interaktionen zwischen Fahrzeugen für mehr Sicherheit und besseren Verkehrsfluss.

Eine neue Methode nutzt Reinforcement Learning, um das Verkehrsampelmanagement zu optimieren.

Ein neuer Ansatz, um mehrere Drohnen sicher im gemeinsamen Luftraum zu verwalten.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen von Verkehrsstaus und -geschwindigkeiten.

Ein neuer Ansatz zur genauen Schätzung des Menschenstroms an urbanen Anziehungspunkten.

Ein Blick darauf, wie diese Systeme die Interaktionen von Agenten lenken.

Diese Studie verbessert die Koordination von CAVs in schwankenden Verkehrsbedingungen.

Untersuchen, wie Fahrstreifenwechsel die Verkehrsgeschwindigkeit und Staus beeinflussen.

Ein Modell kombiniert grafische neuronale Netze und Zero-Inflation-Strategien für bessere Verkehrsprognosen.

Untersuchung der Schätzung von Reisezeiten in Mobilitäts-on-Demand-Systemen und deren Auswirkungen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Verteilung von Fahrzeugen für On-Demand-Ride-Pooling-Dienste.

CAVs werden sicherer mit smarter Infrastruktur für bessere Vorhersagen zur Verkehrsbewegung.

In diesem Artikel geht's um den Einsatz von Machine Learning im Verkehrsmanagement.

Untersuchung, wie die Oberflächenreflexion die Sensorleistung in autonomen Fahrzeugen beeinflusst.

DJINN erstellt realistische Verkehrsszenarien zum Testen von selbstfahrenden Autos.

Überprüfung von Steuerungsmethoden zur Verbesserung des Verkehrsflusses mit autonomen und menschgesteuerten Fahrzeugen.

Erforschen, wie AVs ihre zukünftigen Aktionen kommunizieren können, um sichereres Fahren zu gewährleisten.

Eine Studie stellt eine verbesserte Methode vor, um die Vorhersage von Fussgängern für autonome Fahrzeuge zu optimieren.

Eine neue Methode verbessert die Kennzeichenerkennung, indem sie Bilder aus verschiedenen Kamerawinkeln nutzt.

Ein neues System verbessert die AV-Entscheidungsfindung während Strassenbauarbeiten.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit in der Verkehrsflussverwaltung und -planung.

Das neue Modell MemDA passt sich an Veränderungen in städtischen Daten an, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Dieser Artikel untersucht, wie Ähnlichkeiten in historischen Mustern die Vorhersagen zum Verkehrsfluss verbessern können.

Ein neuer Spielansatz verbessert die Evakuierungsplanung während Katastrophen.

Eine neue Methode, um die Effizienz im Transport zu verbessern, indem reale Einschränkungen integriert werden.

Eine neue Methode, um Strömungen mit Zellkomplexen darzustellen.

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.