交通管理 に関する最新の記事

この記事では、自動運転車両システムの安全性を向上させるための戦略について話してるよ。

自動運転車が交通の行動や管理をどう変えてるか。

この記事では、都市の交通の流れを改善するためにHOTレーンを利用することについて話してるよ。

カメラ技術の進歩が車両や歩行者の追跡をより良くしてるよ。

SpecSTGは、空間データと時間データを統合することで交通予測を改善するんだ。

限られた情報で混雑ゲームのプレイヤー戦略を安定させる新しいアプローチ。

この研究では、自転車シェアの混雑パターンを調べて、都市交通システムを改善することを目的にしてるよ。

最近の研究では、過剰加速が交通渋滞を引き起こす原因として、ドライバーの反応よりも大きいことがわかった。

不完全な観察にもかかわらず、エージェントの行動を予測する新しい方法。

新しい方法で、ネットワークの変化に合わせてPageRankの更新がスムーズになったよ。

この論文は、渋滞時に自動車の速度を管理するための革新的な方法を紹介してるよ。

車両のコミュニケーションシステムを改善して、道路の安全性と効率を高める。

新しいモデルが交通の流れと移動時間の推定精度と適応性を向上させたよ。

この記事は、接続された車両における時分割多重化の利点について話してるよ。

未来の出来事を予測することで、日常生活や技術における決定が影響される。

STDDEモデルは、遅延や継続的な変化を取り入れることで交通予測を強化するよ。

新しいシステムが自動運転車の予測と計画を強化するよ。

この記事では、ネットワークトラフィックの分類をスピードアップする方法を紹介します。

デジタルツイン技術を使って、モビリティプロファイリングを通じて都市交通を改善する。

この記事では、質量がどのように動いたり、さまざまなシステムで変化したりするかを説明しています。

強化学習と平均場問題の相乗効果を探って、複雑なシステムの最適化を目指す。

この研究は、競争シナリオにおける個々の制約の中でナッシュ均衡を見つけることを調べてる。

この記事では、プライバシーを守りながらバスの速度を推定する方法について説明しています。

シミュレーターが都市交通の課題と解決策を明らかにする。

新しい方法が自動運転の意思決定を改善して、交通管理をより良くするんだ。

新しい方法が、自動運転車の実際の条件での安全テストを改善するよ。

GPDiffはスマートシティアプリ向けに限られた都市データの解決策を提供してるよ。

移動物体の軌道を分析してグループ化する方法が改善された。

新しい方法が知能車両のデータ処理を改善する。

アルゴリズムは不確定なゲーム環境でプレイヤーの戦略を強化する。

渋滞コントロールが車両のコミュニケーションをどう改善して、道路の安全を高めるかを学ぼう。

革新的な空間技術を使って交通予測を改善するモデルを紹介するよ。

UXsimは、交通管理やシミュレーションに関する洞察を提供します。

最適制御における非実行可能な問題とクリティカルに実行可能な問題についての考察。

新しいデータセットが監視映像における投げる動作の自動検出を助ける。

新しい技術が自動運転車のテスト安全性を向上させる。

新しいフレームワークが自動運転車のための歩行者の意図予測を改善。

新しい方法が、自動運転車が混雑した環境で安全にナビゲートできるようにしてるよ。

共有スペースを移動するエージェントが衝突しないような解決策を探ろう。

新しい方法で、接続された車両を使って車両の軌跡データの精度が向上するんだ。