Zobrazeno 1 - 10
of 6 537
pro vyhledávání: '"Car following"'
Autor:
Hongsheng Qi
Publikováno v:
International Journal of Transportation Science and Technology, Vol 15, Iss , Pp 226-243 (2024)
Microscopic behavior modeling plays a critical role in traffic flow analyais, simulation, and autonomous vehicle algorithm development. Numerous efforts are devoted to the development of it in both longitudinal and lateral dimensions. Empirical obser
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a5c34a8be9ef4a30b3edf8b0f0822738
Publikováno v:
IATSS Research, Vol 48, Iss 2, Pp 163-179 (2024)
Following behavior, an integral part of driving, is vital in describing the longitudinal interaction among vehicles. The traffic composition of the stream influences the following behavior. Several studies have concentrated on developing the followin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/68fbca90e8be4eb5a8d837efecb53399
Calibrating Car-Following Models Using SUMO-in-the-Loop and Vehicle Trajectories From Roadside Radar
Publikováno v:
SUMO Conference Proceedings, Vol 5 (2024)
This paper presents an innovative calibration method for car-following (CF) models in the Simulation of Urban MObility (SUMO) using real-world trajectory data from a 1.5 km signalized urban corridor, captured by roadside radars. By applying a sophist
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/58780bae26db40c3b749883db9c1eb0b
Publikováno v:
IET Intelligent Transport Systems, Vol 18, Iss 3, Pp 450-466 (2024)
Abstract Vehicular trajectory data collected by connected automated vehicles (CAVs) is minimal due to the low penetration rates (PRs) of CAVs, and fail to capture the characteristics of traffic flow. This study proposes a fully sampled trajectory rec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/657bc31dd6374258bd4f4b81d63f8d72
Predicting Autonomous Driving Behavior through Human Factor Considerations in Safety-Critical Events
Autor:
Jamal Raiyn, Galia Weidl
Publikováno v:
Smart Cities, Vol 7, Iss 1, Pp 460-474 (2024)
This paper investigates the ability of autonomous driving systems to predict outcomes by considering human factors like gender, age, and driving experience, particularly in the context of safety-critical events. The primary objective is to equip auto
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/179d1dc911dc49a5b1ea2aaff1456e87
Publikováno v:
Smart Cities, Vol 7, Iss 1, Pp 518-540 (2024)
In the typical landscape of road transportation, about 90% of traffic accidents result from human errors. Vehicle automation enhances road safety by reducing driver fatigue and errors and improves overall mobility efficiency. The advancement of auton
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/23b31a2f6a40428c902c8db1eb7a9f65
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.