id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
17,457 | 2026-02-24T13:49:48.516000Z | 2026-02-24T13:49:48.516000Z | Lec. | Гибридный подход: Комбинация децентрализованного взаимодействия между ближайшими автомобилями и централизованной координации на более высоком уровне | false | true | false | |
17,456 | 2026-02-24T13:49:46.030000Z | 2026-02-24T13:49:46.030000Z | Lec. | Централизованный подход: Центральный контроллер собирает информацию обо всех приближающихся AV и динамически генерирует виртуальные сигналы для каждого из них, координируя их движение; | false | true | false | |
17,455 | 2026-02-24T13:49:43.131000Z | 2026-02-24T13:49:43.131000Z | Lec. | Децентрализованный подход: Автомобили обмениваются информацией друг с другом (например, о своем местоположении, скорости и намерениях) и самостоятельно принимают решения о проезде на основе заданных правил и протоколов; | false | true | false | |
17,454 | 2026-02-24T13:49:40.223000Z | 2026-02-24T13:49:40.223000Z | Lec. | Существует несколько вариантов реализации виртуальных светофоров: | false | true | false | |
17,453 | 2026-02-24T13:49:37.794000Z | 2026-02-24T13:49:37.794000Z | Lec. | Каждое транспортное средство получает индивидуальные виртуальные сигнальные указания, определяющие приоритет проезда перекрестка или необходимость остановки | false | true | false | |
17,452 | 2026-02-24T13:49:34.942000Z | 2026-02-24T13:49:34.942000Z | Lec. | В данном подходе традиционные физические светофорные устройства заменяются динамическими виртуальными сигналами, формируемыми посредством взаимодействия между автономными транспортными средствами (AV) и/или централизованной системой управления [28] | false | true | false | |
17,451 | 2026-02-24T13:49:32.103000Z | 2026-02-24T13:49:32.103000Z | Lec. | Сложность оптимизации: найти оптимальную систему приоритетов, которая учитывала бы все аспекты, может быть сложно | false | true | false | |
17,450 | 2026-02-24T13:49:28.418000Z | 2026-02-24T13:49:28.418000Z | Lec. | Риск возникновения тупиковых ситуаций: неправильно разработанная система приоритетов может привести к ситуациям, когда ни один автомобиль не может проехать перекресток; | false | true | false | |
17,449 | 2026-02-24T13:49:25.798000Z | 2026-02-24T13:49:25.798000Z | Lec. | Потенциальная несправедливость: Участники движения с низким приоритетом могут испытывать длительные задержки; | false | true | false | |
17,448 | 2026-02-24T13:49:23.108000Z | 2026-02-24T13:49:23.108000Z | Lec. | Менее эффективное использование пропускной способности: Фиксированные приоритеты могут привести к тому, что полосы с высоким приоритетом будут перегружены, в то время как полосы с низким приоритетом будут простаивать; | false | true | false | |
17,447 | 2026-02-24T13:49:20.566000Z | 2026-02-24T13:49:20.566000Z | Lec. | Возможность учета различных факторов: Приоритеты могут назначаться с учетом различных критериев, таких как безопасность, эффективность и социальная значимость | false | true | false | |
17,446 | 2026-02-24T13:49:17.679000Z | 2026-02-24T13:49:17.679000Z | Lec. | Высокая масштабируемость: Интеграция новых участников транспортного потока не требует значительной модификации системной архитектуры; | false | true | false | |
17,445 | 2026-02-24T13:49:15.163000Z | 2026-02-24T13:49:15.163000Z | Lec. | Упрощенная архитектура реализации: Принятие решений на основе приоритетных правил характеризуется меньшей вычислительной сложностью по сравнению с алгоритмами пространственного резервирования; | false | true | false | |
17,444 | 2026-02-24T13:49:12.483000Z | 2026-02-24T13:49:12.483000Z | Lec. | В случае равных приоритетов могут использоваться дополнительные правила (например, "помеха справа") | false | true | false | |
17,443 | 2026-02-24T13:49:10.052000Z | 2026-02-24T13:49:10.052000Z | Lec. | Когда несколько AV одновременно приближаются к перекрестку, система сравнивает их приоритеты и предоставляет право проезда тем, у кого приоритет выше | false | true | false | |
17,442 | 2026-02-24T13:49:07.550000Z | 2026-02-24T13:49:07.550000Z | Lec. | Динамическое назначение приоритетов: Приоритеты могут меняться в зависимости от текущей ситуации на перекрестке и интенсивности движения | false | true | false | |
17,441 | 2026-02-24T13:49:05.065000Z | 2026-02-24T13:49:05.065000Z | Lec. | Приоритеты на основе типа транспортного средства: например, автомобили экстренных служб могут иметь наивысший приоритет; | false | true | false | |
17,440 | 2026-02-24T13:49:02.657000Z | 2026-02-24T13:49:02.657000Z | Lec. | Приоритеты на основе времени ожидания: чем дольше автомобиль ожидает у перекрестка, тем выше становиться его приоритет; | false | true | false | |
17,439 | 2026-02-24T13:49:00.089000Z | 2026-02-24T13:49:00.089000Z | Lec. | Фиксированные приоритеты для полос движения или направлений: например, главная дорога имеет более высокий приоритет, чем второстепенная; | false | true | false | |
17,438 | 2026-02-24T13:48:57.693000Z | 2026-02-24T13:48:57.693000Z | Lec. | Типы приоритетов: | false | true | false | |
17,437 | 2026-02-24T13:48:50.002000Z | 2026-02-24T13:48:50.002000Z | Lec. | Когда возникает конфликтная ситуация на перекрестке (например, несколько AV хотят проехать одновременно), решение о том, кому предоставить право проезда первым, принимается на основе этих приоритетов | false | true | false | |
17,436 | 2026-02-24T13:48:47.478000Z | 2026-02-24T13:48:47.478000Z | Lec. | В основе этого подхода лежит идея назначения различных уровней важности или срочности разным участникам движения или ситуациям [27] | false | true | false | |
17,435 | 2026-02-24T13:48:44.323000Z | 2026-02-24T13:48:44.323000Z | Lec. | Обработка НТС и пешеходами: Интеграция с непредсказуемым поведением людей и обычных автомобилей представляет собой серьезную проблему | false | true | false | |
17,434 | 2026-02-24T13:48:41.506000Z | 2026-02-24T13:48:41.506000Z | Lec. | Проблемы масштабируемости: Добавление новых участников движения может потребовать пересчета всех существующих резерваций, что может быть ресурсоемким | false | true | false | |
17,433 | 2026-02-24T13:48:39.010000Z | 2026-02-24T13:48:39.010000Z | Lec. | Чувствительность к задержкам распространения сигналов: Задержки в передаче запросов и ответов могут нарушить синхронизацию и потребовать дополнительных механизмов обеспечения отказоустойчивости | false | true | false | |
17,432 | 2026-02-24T13:48:36.376000Z | 2026-02-24T13:48:36.376000Z | Lec. | Неточности могут привести к неоптимальным резервациям или даже конфликтам | false | true | false | |
17,431 | 2026-02-24T13:48:33.808000Z | 2026-02-24T13:48:33.808000Z | Lec. | Требования к точности прогнозирования: Эффективность алгоритма зависит от точности прогнозирования времени прибытия и траектории каждого автомобиля | false | true | false | |
17,430 | 2026-02-24T13:48:31.140000Z | 2026-02-24T13:48:31.140000Z | Lec. | Центральный контроллер может стать потенциальным ограничивающим фактором производительности всей системы | false | true | false | |
17,429 | 2026-02-24T13:48:28.346000Z | 2026-02-24T13:48:28.346000Z | Lec. | Сложность централизованного управления: При большом количестве AV задача координации и планирования становится вычислительно сложной | false | true | false | |
17,428 | 2026-02-24T13:48:25.748000Z | 2026-02-24T13:48:25.748000Z | Lec. | Возможность интеграции с другими системами: Резервирование может быть интегрировано с системами оптимизации маршрутов и управления трафиком на более высоком уровне | false | true | false | |
17,427 | 2026-02-24T13:48:22.887000Z | 2026-02-24T13:48:22.887000Z | Lec. | Плавность движения: Заранее спланированные траектории могут обеспечить более плавное и комфортное движение без резких остановок и ускорений | false | true | false | |
17,426 | 2026-02-24T13:48:20.038000Z | 2026-02-24T13:48:20.038000Z | Lec. | Минимизация риска столкновений: Явное резервирование пространства и времени исключает возможность одновременного нахождения нескольких автомобилей в одной и той же точке перекрестка | false | true | false | |
17,425 | 2026-02-24T13:48:17.533000Z | 2026-02-24T13:48:17.533000Z | Lec. | Потенциально высокая пропускная способность: Оптимизированное планирование движения позволяет эффективно использовать пространство перекрестка и сократить время ожидания в очереди | false | true | false | |
17,424 | 2026-02-24T13:48:15.040000Z | 2026-02-24T13:48:15.040000Z | Lec. | Также важна надежная связь между автомобилями и управляющей системой | false | true | false | |
17,423 | 2026-02-24T13:48:12.308000Z | 2026-02-24T13:48:12.308000Z | Lec. | Для реализации этого подхода необходимо точное знание местоположения, скорости и предполагаемой траектории каждого AV [26] | false | true | false | |
17,422 | 2026-02-24T13:48:09.585000Z | 2026-02-24T13:48:09.585000Z | Lec. | Если запрос не конфликтует с уже существующими резервациями, он одобряется, и автомобиль получает разрешение на проезд с указанием времени въезда и траектории движения | false | true | false | |
17,421 | 2026-02-24T13:48:07.112000Z | 2026-02-24T13:48:07.112000Z | Lec. | Центральный контроллер (или распределенная система принятия решений) получает запросы от всех приближающихся AV и планирует их проезд таким образом, чтобы избежать любых пересечений зарезервированных пространственно-временных слотов | false | true | false | |
17,420 | 2026-02-24T13:48:04.451000Z | 2026-02-24T13:48:04.451000Z | Lec. | Каждый AV, приближаясь к перекрестку, запрашивает у центрального контроллера (или координирующей децентрализованной системы) определенный "слот" в пространстве и времени для безопасного проезда | false | true | false | |
17,419 | 2026-02-24T13:48:01.597000Z | 2026-02-24T13:48:01.597000Z | Lec. | Типы резервирования для управления перекрестками | false | true | false | |
17,418 | 2026-02-24T13:47:59.128000Z | 2026-02-24T13:47:59.128000Z | Lec. | Типы резервирования для управления перекрестками [59]:. (а) на основе перекрестков;. (б) на основе плиток;. (в) на основе CP;. (г) на основе ТС | false | false | false | |
17,417 | 2026-02-24T13:47:56.295000Z | 2026-02-24T13:47:56.295000Z | Lec. | В отличие от традиционных светофоров, где фазы жестко фиксированы, в данном примере каждое ТС получает индивидуальный интервал для проезда | false | true | false | |
17,416 | 2026-02-24T13:47:53.478000Z | 2026-02-24T13:47:53.478000Z | Lec. | Алгоритмы резервирования организуют безопасное пересечение перекрестка за счет предварительного распределения временных или пространственных "слотов" между транспортными средствами [25] (рис .1) | false | true | false | |
17,415 | 2026-02-24T13:47:50.460000Z | 2026-02-24T13:47:50.460000Z | Lec. | Его универсальность позволяет успешно применять такие системы в различных условиях – от плотных городских потоков до участков со смешанным типом транспорта | false | true | false | |
17,414 | 2026-02-24T13:47:47.639000Z | 2026-02-24T13:47:47.639000Z | Lec. | Таким образом, для современных интеллектуальных транспортных систем, требующих как высокой эффективности, так и надежности, гибридный подход представляется наиболее перспективным направлением развития | false | true | false | |
17,413 | 2026-02-24T13:47:45.021000Z | 2026-02-24T13:47:45.021000Z | Lec. | При пилотных внедрениях – поэтапный переход от простых к сложным конфигурациям | false | true | false | |
17,412 | 2026-02-24T13:47:42.204000Z | 2026-02-24T13:47:42.204000Z | Lec. | В условиях неоднородного трафика – приоритет децентрализованным механизмам. 3 | false | true | false | |
17,411 | 2026-02-24T13:47:39.764000Z | 2026-02-24T13:47:39.764000Z | Lec. | Для городов с развитой инфраструктурой – акцент на централизованные компоненты. 2 | false | true | false | |
17,410 | 2026-02-24T13:47:37.037000Z | 2026-02-24T13:47:37.037000Z | Lec. | Практические рекомендации:. 1 | false | true | false | |
17,409 | 2026-02-24T13:47:34.473000Z | 2026-02-24T13:47:34.473000Z | Lec. | Показатели времени реакции (70-150 мс) обеспечивают оптимальный баланс между быстродействием децентрализованных механизмов и аналитической глубиной централизованного управления | false | true | false | |
17,408 | 2026-02-24T13:47:31.947000Z | 2026-02-24T13:47:31.947000Z | Lec. | Несмотря на сохраняющуюся высокую сложность внедрения, гибридные системы демонстрируют существенные преимущества в виде повышенной адаптивности и устойчивости к отказам, что компенсирует дополнительные эксплуатационные затраты | false | true | false | |
17,407 | 2026-02-24T13:47:29.302000Z | 2026-02-24T13:47:29.302000Z | Lec. | Это обеспечивает бесперебойное функционирование даже при частичных отказах инфраструктуры, что критически важно для реальных условий эксплуатации | false | true | false | |
17,406 | 2026-02-24T13:47:26.467000Z | 2026-02-24T13:47:26.467000Z | Lec. | Особенно ценным качеством гибридных систем является их адаптивность – способность динамически перераспределять управление между централизованным координатором и локальными агентами в зависимости от условий работы | false | true | false | |
17,405 | 2026-02-24T13:47:23.587000Z | 2026-02-24T13:47:23.587000Z | Lec. | Их ключевое преимущество заключается в способности обеспечивать высокую пропускную способность (1100-1400 ТС/час), приближаясь к показателям полностью централизованных систем (1200-1500 ТС/час), при этом сохраняя устойчивость, характерную для децентрализованных решений | false | true | false | |
17,404 | 2026-02-24T13:47:20.919000Z | 2026-02-24T13:47:20.919000Z | Lec. | Гибридные системы управления перекрестками представляют собой оптимальный баланс между эффективностью централизованных и надежностью децентрализованных подходов | false | true | false | |
17,403 | 2026-02-24T13:47:18.084000Z | 2026-02-24T13:47:18.084000Z | Lec. | Максимальная | false | true | false | |
17,402 | 2026-02-24T13:47:15.297000Z | 2026-02-24T13:47:15.297000Z | Lec. | Сложность внедрения | false | true | false | |
17,401 | 2026-02-24T13:47:12.219000Z | 2026-02-24T13:47:12.219000Z | Lec. | Очень высокая | false | true | false | |
17,400 | 2026-02-24T13:47:09.641000Z | 2026-02-24T13:47:09.641000Z | Lec. | Устойчивость | false | false | false | |
17,399 | 2026-02-24T13:47:06.272000Z | 2026-02-24T13:47:06.272000Z | Lec. | Пропускная способность. 1100-1400 ТС/час. 1200-1500 ТС/час. 900-1100 ТС/час | false | false | false | |
17,398 | 2026-02-24T13:47:03.111000Z | 2026-02-24T13:47:03.111000Z | Lec. | Время реакции. 70-150 мс. 100-300 мс. 50-100 мс | false | false | false | |
17,397 | 2026-02-24T13:47:00.572000Z | 2026-02-24T13:47:00.572000Z | Lec. | Децентрализованные [17] | false | false | false | |
17,396 | 2026-02-24T13:46:57.812000Z | 2026-02-24T13:46:57.812000Z | Lec. | Централизованные [16] | false | false | false | |
17,395 | 2026-02-24T13:46:55.068000Z | 2026-02-24T13:46:55.068000Z | Lec. | Гибридные системы [18] | false | false | false | |
17,394 | 2026-02-24T13:46:51.861000Z | 2026-02-24T13:46:51.861000Z | Lec. | Сравнительные характеристики | false | true | false | |
17,393 | 2026-02-24T13:46:49.306000Z | 2026-02-24T13:46:49.306000Z | Lec. | Точная калибровка таких систем представляет значительную инженерную сложность, требующую сложных алгоритмов машинного обучения для оптимального распределения управляющих функций | false | true | false | |
17,392 | 2026-02-24T13:46:46.297000Z | 2026-02-24T13:46:46.297000Z | Lec. | Синхронизация данных между разными уровнями системы создает дополнительные задержки, а переход между режимами работы всегда сопряжен с временной деградацией характеристик | false | true | false | |
17,391 | 2026-02-24T13:46:43.322000Z | 2026-02-24T13:46:43.322000Z | Lec. | Однако сложность реализации подобных систем выявляет их ключевое уязвимое место – необходимость поддержания двух параллельных механизмов управления требует троекратных вычислительных ресурсов | false | true | false | |
17,390 | 2026-02-24T13:46:40.815000Z | 2026-02-24T13:46:40.815000Z | Lec. | Динамическое перераспределение полномочий между центром и участниками позволяет системе автоматически подстраиваться под текущие условия – при нормальной работе преобладает глобальная оптимизация, а в случае сбоев управление плавно переходит к локальным агентам | false | true | false | |
17,389 | 2026-02-24T13:46:37.945000Z | 2026-02-24T13:46:37.945000Z | Lec. | Гибридные архитектуры, сочетая лучшие черты обоих подходов, предлагают компромисс – они сохраняют до 85% эффективности централизованных систем при почти полной устойчивости децентрализованных решений [24] | false | true | false | |
17,388 | 2026-02-24T13:46:35.267000Z | 2026-02-24T13:46:35.267000Z | Lec. | Пропускная способность таких систем принципиально ограничена физическими возможностями локальных вычислений и обычно не превышает 1100 автомобилей в час [58] | false | true | false | |
17,387 | 2026-02-24T13:46:32.752000Z | 2026-02-24T13:46:32.752000Z | Lec. | В плотных потоках транспортные средства, пытаясь оптимизировать собственное движение, неизбежно создают конфликтные ситуации, требующие сложных протоколов разрешения | false | true | false | |
17,386 | 2026-02-24T13:46:29.933000Z | 2026-02-24T13:46:29.933000Z | Lec. | Однако автономность принятия решений сопряжена с компромиссом в виде локальной оптимальности – отсутствие глобальной координации приводит к тому, что общая эффективность системы редко превышает 90% от теоретически возможной [23] | false | true | false | |
17,385 | 2026-02-24T13:46:27.082000Z | 2026-02-24T13:46:27.082000Z | Lec. | Отсутствие необходимости в сложной инфраструктуре делает эти системы подходящими для постепенного внедрения в существующую дорожную сеть | false | true | false | |
17,384 | 2026-02-24T13:46:24.506000Z | 2026-02-24T13:46:24.506000Z | Lec. | Гибкость такого решения позволяет ему одинаково эффективно работать как в условиях мегаполиса, так и в сельской местности, плавно адаптируясь к изменению числа участников движения | false | true | false | |
17,383 | 2026-02-24T13:46:21.674000Z | 2026-02-24T13:46:21.674000Z | Lec. | Децентрализованный подход демонстрирует высокую отказоустойчивость – каждый участник движения, принимая решения автономно, обеспечивает системе значительную устойчивость к единичным сбоям | false | true | false | |
17,382 | 2026-02-24T13:46:19.051000Z | 2026-02-24T13:46:19.051000Z | Lec. | Даже современные системы не могут полностью избавиться от фундаментальных задержек – 200 миллисекунд между сбором данных и выдачей управляющих команд становятся критичными в аварийных ситуациях [22] | false | true | false | |
17,381 | 2026-02-24T13:46:16.398000Z | 2026-02-24T13:46:16.398000Z | Lec. | Вычислительная сложность растет экспоненциально с увеличением числа транспортных средств, требуя мощных серверных ферм для обработки данных всего нескольких десятков автомобилей | false | true | false | |
17,380 | 2026-02-24T13:46:13.844000Z | 2026-02-24T13:46:13.844000Z | Lec. | Однако эти преимущества имеют жесткую зависимость от инфраструктуры – выход из строя центрального сервера или просто потеря связи с ним парализует всю систему | false | true | false | |
17,379 | 2026-02-24T13:46:11.215000Z | 2026-02-24T13:46:11.215000Z | Lec. | Более того, теоретическая безопасность таких систем базируется на математической гарантии отсутствия конфликтных траекторий при идеальных условиях работы [21] | false | true | false | |
17,378 | 2026-02-24T13:46:08.746000Z | 2026-02-24T13:46:08.746000Z | Lec. | Это обеспечивает высокую пропускную способность, которая, согласно некоторым исследованиям [19-20], может значительно превышать пропускную способность традиционных светофорных систем | false | true | false | |
17,377 | 2026-02-24T13:46:05.890000Z | 2026-02-24T13:46:05.890000Z | Lec. | Основное преимущество централизованного подхода кроется в его способности к глобальной оптимизации – единый контроллер, обладая полной информацией обо всех участниках движения, может вычислять идеальные траектории, минимизируя задержки для всего потока одновременно | false | true | false | |
17,376 | 2026-02-24T13:46:02.901000Z | 2026-02-24T13:46:02.901000Z | Lec. | Комбинирует резервирование времени (как в AIM) с локальным принятием решений | false | true | false | |
17,375 | 2026-02-24T13:46:00.473000Z | 2026-02-24T13:46:00.473000Z | Lec. | Примеры:. - H-AIM (Hybrid Autonomous Intersection Management) [18] | false | true | false | |
17,374 | 2026-02-24T13:45:57.546000Z | 2026-02-24T13:45:57.546000Z | Lec. | В случае частичного отказа инфраструктуры - локальная координация между кластерами ТС | false | true | false | |
17,373 | 2026-02-24T13:45:54.946000Z | 2026-02-24T13:45:54.946000Z | Lec. | При перегрузке центрального узла - автоматический переход к децентрализованному режиму; | false | true | false | |
17,372 | 2026-02-24T13:45:52.330000Z | 2026-02-24T13:45:52.330000Z | Lec. | При нормальных условиях - централизованная оптимизация; | false | true | false | |
17,371 | 2026-02-24T13:45:49.873000Z | 2026-02-24T13:45:49.873000Z | Lec. | Эти системы особенно актуальны в условиях смешанного трафика, где одновременно присутствуют подключенные автономные транспортные средства (ТС) и обычные автомобили | false | true | false | |
17,370 | 2026-02-24T13:45:47.027000Z | 2026-02-24T13:45:47.027000Z | Lec. | Гибридные системы представляют собой компромиссное решение, сочетающее преимущества централизованного и децентрализованного подходов | false | true | false | |
17,369 | 2026-02-24T13:45:44.553000Z | 2026-02-24T13:45:44.553000Z | Lec. | Он основывается на архитектуре с централизованным критиком и локальными актёрами для каждого агента | false | true | false | |
17,368 | 2026-02-24T13:45:41.736000Z | 2026-02-24T13:45:41.736000Z | Lec. | Это алгоритм глубокого обучения с подкреплением, предназначенный для взаимодействия нескольких агентов в общей среде | false | true | false | |
17,367 | 2026-02-24T13:45:38.900000Z | 2026-02-24T13:45:38.900000Z | Lec. | ТС проезжают в порядке приближения к перекрестку. - MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) [17] | false | true | false | |
17,366 | 2026-02-24T13:45:36.069000Z | 2026-02-24T13:45:36.069000Z | Lec. | Примеры:. - FIFO (First-In-First-Out) | false | true | false | |
17,365 | 2026-02-24T13:45:33.730000Z | 2026-02-24T13:45:33.730000Z | Lec. | Решения принимаются на основе локальных алгоритмов с учетом полученной информации | false | true | false | |
17,364 | 2026-02-24T13:45:30.933000Z | 2026-02-24T13:45:30.933000Z | Lec. | Осуществляется ограниченный обмен данными с ближайшими ТС (радиус обычно 100–300 м) | false | true | false | |
17,363 | 2026-02-24T13:45:28.288000Z | 2026-02-24T13:45:28.288000Z | Lec. | ТС самостоятельно оценивают обстановку с помощью бортовых сенсоров | false | true | false | |
17,362 | 2026-02-24T13:45:25.468000Z | 2026-02-24T13:45:25.468000Z | Lec. | Принципы работы: | false | true | false | |
17,361 | 2026-02-24T13:45:23.123000Z | 2026-02-24T13:45:23.123000Z | Lec. | Этот метод устраняет зависимость от центрального контроллера, повышая надежность системы | false | true | false | |
17,360 | 2026-02-24T13:45:20.619000Z | 2026-02-24T13:45:20.619000Z | Lec. | Децентрализованные системы представляют альтернативный подход к организации движения на перекрестках, где каждое ТС самостоятельно принимает решения на основе локальной информации и ограниченного обмена данными с другими участниками движения | false | true | false | |
17,359 | 2026-02-24T13:45:17.544000Z | 2026-02-24T13:45:17.544000Z | Lec. | Транспортные средства "бронируют" временные интервалы для проезда через облачный сервер | false | true | false | |
17,358 | 2026-02-24T13:45:14.696000Z | 2026-02-24T13:45:14.696000Z | Lec. | Использует прогнозирование траекторий для оптимизации очереди на перекрестке. - AIM (Autonomous Intersection Management) [16] | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.