交通管理 に関する最新の記事

新しいアルゴリズムが複雑なスイッチドシステムの分析を向上させる。

エージェントに専門家の行動をうまく学ばせるためのテクニックを見てみよう。

都市ネットワークにおける整数交通流の課題に取り組むアルゴリズムに関する研究。

この記事では、安全な自動運転のためのハイブリッドモーションプランニング手法について探ってるよ。

研究は、混沌とした交通の中での車両の追従行動とリーダー-フォロワーのペアに焦点を当てている。

高度な信号制御を通じて都市交通管理を改善する方法。

新しいモデルは、高度な技術を使って都市部の交通予測を改善する。

高性能な交通シミュレーターで都市交通を革新中。

この記事では、交通渋滞の原因とその管理戦略について考察してるよ。

都市交通統計を共有しながらプライバシーを維持する方法。

新しい戦略は、レーンなしの環境でCAVの安全性と効率性を向上させることを目指している。

A-TEAMはデータ駆動のツールやモジュールアプリで交通管理を簡単にするよ。

エージェントが時間をかけてどうやって相互作用し、決定を下すかを見てみよう。

ユーザーの行動を分析して、都市の公共交通システムを改善する。

詳細な知識がなくてもシステム効率を向上させる方法。

接続された環境でリアルタイムデータを常に relevan に保つ新しい方法。

LCSimはリアルな都市交通シナリオのための改良されたツールを提供してるよ。

新しい方法で3Dデータの統合を使って物体追跡が向上するよ。

渋滞を減らすために、ドライバーにリアルタイムのアドバイスを提供する斬新なアプローチ。

この記事では、より良いモデリングのためにバーガーズ方程式を安定化させる方法について話してるよ。

都市部における道路脇センサーの位置精度を向上させる方法。

新しい方法が、自律走行車の協調知覚を通じて物体検出を強化する。

VA-Countは見えない物体のカウントの精度と柔軟性を向上させる。

研究が高速道路の織り交ぜエリアでの車両の挙動に関する洞察を明らかにした。

都市部の交通ルーティングを改善して混雑を減らすための新しいアプローチ。

大規模グラフにおける交通流の近似器について学ぼう。

新しい方法が駐車場の検出と状態確認を自動化して、よりスマートなシステムを実現するよ。

研究によれば、戦略的な画像キャプチャ領域を通じて、より良い車両マッチングができるらしい。

時間制限のあるシナリオでの駐車のダイナミクスを探る。

イスラマバードの混雑したルートの移動時間予測に関する研究。

新しい方法が、接続された車両のデータを使って交通流の推定を改善する。

ST-Mambaは、限られた車両データを使って交通流の推定を改善する。

都市の移動やプライバシーの課題に対する合成データ生成の考察。

動的システムの予測と補完を改善するためにSTD-LLMを紹介します。

NeighborFLは、データプライバシーを守りながら交通予測の精度を向上させるよ。

Crowd-SAMは、忙しい環境でラベル付き画像が少なくても物体検出を強化するよ。

非局所確率モデルは、交通管理を改善して混雑を減らすんだ。

この研究は、車両自動運転（CAV）のためにレーン変更を予測することでエネルギーを節約できるかを探ってるんだ。

GPSデータが交通の流れのマッピング精度をどう向上させるかの見方。

自己運転車のレーン検出をより正確に、理解を深めて革新する。