Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Besenski, Dejan"'
The connected vehicle (CV) data could potentially revolutionize the traffic monitoring landscape as a new source of CV data that are collected exclusively from original equipment manufactures (OEMs) have emerged in the commercial market in recent yea
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.14245
This paper applies a classical physics-based model to control platooning AVs in a commercial traffic simulation software. In Spring-Mass-Damper model, each vehicle is assumed as a mass coupled with its preceding vehicle with a spring and a damper: th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.00174
This paper presents a signal-free intersection control system for CAVs by combination of a pixel reservation algorithm and a Deep Reinforcement Learning (DRL) decision-making logic, followed by a corridor-level impact assessment of the proposed model
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.09973
The connected vehicle data (CVD) is one of the most promising emerging mobility data that greatly increases the ability to effectively monitor transportation system performance. A commercial vehicle trajectory dataset was evaluated for market penetra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.04703
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Future Transportation; Jun2023, Vol. 3 Issue 2, p552-567, 16p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.