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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
13,957 | 2026-02-24T11:40:49.286000Z | 2026-02-24T11:40:49.286000Z | Lec. | Согласно требованиям регуляторов и результатам дорожных тестов, беспилотники должны уметь предотвратить столкновение даже при внезапном возникновении препятствия, если физически это возможно [26] | false | true | false | |
13,956 | 2026-02-24T11:40:47.654000Z | 2026-02-24T11:40:47.654000Z | Lec. | Он отражает то, что современные беспилотные автомобили оборудованы передовыми тормозными системами и электроникой (ABS, автоматическое экстренное торможение и пр.), способными среагировать быстрее человека | false | true | false | |
13,955 | 2026-02-24T11:40:45.863000Z | 2026-02-24T11:40:45.863000Z | Lec. | В обычных условиях CAV старается не доводить до столь резкого торможения (благодаря большим запасам по дистанции и времени), но высокий потенциал decel служит страхующей мерой | false | true | false | |
13,954 | 2026-02-24T11:40:44.107000Z | 2026-02-24T11:40:44.107000Z | Lec. | Хотя способность ускоряться у автономного ТС может быть высокой, консервативное поведение предполагает, что он не будет без необходимости использовать максимальные возможности двигателя | false | true | false | |
13,953 | 2026-02-24T11:40:42.336000Z | 2026-02-24T11:40:42.336000Z | Lec. | Автомобиль разгоняется достаточно плавно, что, во-первых, соответствует стилю осторожного водителя, а во-вторых, предотвращает ситуации, когда резкий разгон с последующим торможением мог бы создать конфликт | false | true | false | |
13,952 | 2026-02-24T11:40:40.564000Z | 2026-02-24T11:40:40.564000Z | Lec. | Параметр minGap вместе с tau контролирует пространство для манёвра и обеспечивает более плавное и безопасное управление дистанцией | false | true | false | |
13,951 | 2026-02-24T11:40:38.826000Z | 2026-02-24T11:40:38.827000Z | Lec. | Человеческие водители иногда игнорируют этот интервал, тогда как CAV всегда оставит небольшой запас на случай отката машины впереди или иных непредвиденных факторов | false | true | false | |
13,950 | 2026-02-24T11:40:37.059000Z | 2026-02-24T11:40:37.059000Z | Lec. | Это гарантирует, что даже в пробке или при резком торможении автономное ТС не подъедет вплотную к впереди стоящему | false | true | false | |
13,949 | 2026-02-24T11:40:35.595000Z | 2026-02-24T11:40:35.595000Z | Lec. | Значение minGap для профиля CAV взято не меньше, чем у обычных авто, порядка 2–3 метров | false | true | false | |
13,948 | 2026-02-24T11:40:34.080000Z | 2026-02-24T11:40:34.080000Z | Lec. | Исследования также подтверждают, что автономные системы, например, адаптивный круиз-контроль, при консервативных настройках удерживают большие интервалы, что напрямую снижает риск столкновений [11] | false | true | false | |
13,947 | 2026-02-24T11:40:32.477000Z | 2026-02-24T11:40:32.477000Z | Lec. | Увеличенное tau, например, 1,5–2,0 секунд вместо порядка 1,0 секунды у человека, означает, что автономное ТС держит больший запас времени до впереди идущего автомобиля, снижая вероятность резкого торможения при любых манёврах лидера | false | true | false | |
13,946 | 2026-02-24T11:40:30.605000Z | 2026-02-24T11:40:30.605000Z | Lec. | Для CAV выбран увеличенным по сравнению с обычным водителем (человеком) | false | true | false | |
13,945 | 2026-02-24T11:40:28.877000Z | 2026-02-24T11:40:28.877000Z | Lec. | Временной интервал следования (tau) – задаёт желаемый временной зазор до впереди идущей машины | false | false | false | |
13,944 | 2026-02-24T11:40:27.366000Z | 2026-02-24T11:40:27.366000Z | Lec. | Далее описаны основные параметры профиля и обоснования выбора их значений: | false | true | false | |
13,943 | 2026-02-24T11:40:25.855000Z | 2026-02-24T11:40:25.855000Z | Lec. | Концепция подключенного и беспилотного транспорта в данном эксперименте подразумевает максимально осторожное и безопасное поведение на дороге, эмулируемое через настройки модели движения | false | true | false | |
13,942 | 2026-02-24T11:40:23.975000Z | 2026-02-24T11:40:23.975000Z | Lec. | Также будет уместным учесть среднюю скорость транспортных средств и количество завершенных маршрутов за ограниченное время симуляции | false | true | false | |
13,941 | 2026-02-24T11:40:22.428000Z | 2026-02-24T11:40:22.428000Z | Lec. | В городских условиях, где скорости ниже и дистанции между ТС ограничены, зачастую используют более низкие пороги для выделения серьезных конфликтов | false | true | false | |
13,940 | 2026-02-24T11:40:20.670000Z | 2026-02-24T11:40:20.670000Z | Lec. | Например, в модели FHWA SSAM порог по умолчанию установлен именно 1,5 с [24] | false | true | false | |
13,939 | 2026-02-24T11:40:19.075000Z | 2026-02-24T11:40:19.075000Z | Lec. | В отрасли безопасности дорожного движения широко применяется порог TTC равный 1,5 с для классификации конфликтов: случаи с TTC ниже этого значения рассматриваются как опасные конфликты, требующие реакции водителя, тогда как при больших TTC сближение считается относительно безопасным | false | true | false | |
13,938 | 2026-02-24T11:40:17.289000Z | 2026-02-24T11:40:17.289000Z | Lec. | TTC интерпретируется как запас времени до аварии: чем меньше TTC, тем критичнее ситуация | false | true | false | |
13,937 | 2026-02-24T11:40:15.712000Z | 2026-02-24T11:40:15.712000Z | Lec. | Для простого случая движения по одной полосе время до столкновения можно выразить как отношение расстояния между автомобилями к разности их скоростей: | false | true | false | |
13,936 | 2026-02-24T11:40:14.181000Z | 2026-02-24T11:40:14.181000Z | Lec. | Метрика TTC выбрана потому, что она непосредственно отражает степень опасного сближения: чем меньше TTC, тем меньше времени остается водителям (или автоматизированным системам) для предотвращения столкновения | false | true | false | |
13,935 | 2026-02-24T11:40:12.607000Z | 2026-02-24T11:40:12.607000Z | Lec. | В отличие от данных о реальных ДТП, которые редки и запаздывают во времени, выбранная метрика позволяет выявлять опасные сближения значительно чаще, что повышает статистическую достоверность выводов о безопасности движения [27] | false | true | false | |
13,934 | 2026-02-24T11:40:10.830000Z | 2026-02-24T11:40:10.830000Z | Lec. | Он получает от SUMO информацию о каждом транспортном средстве и либо создаёт или удаляет соответствующие узлы OMNeT++ динамически, либо управляет их положением через сообщения | false | true | false | |
13,933 | 2026-02-24T11:40:09.171000Z | 2026-02-24T11:40:09.171000Z | Lec. | Если разделить узлы (транспортные средства) по partition-id и запустить несколько экземпляров OMNeT++-процесса, которые будут синхронно эмулировать одну и ту же дорожную обстановку, то возникает проблема: модуль TraCIScenarioManager (менеджер взаимодействия с SUMO) в текущей архитектуре рассчитан на работу в одном проц... | false | true | false | |
13,932 | 2026-02-24T11:40:07.030000Z | 2026-02-24T11:40:07.030000Z | Lec. | Основываясь на принципах параллелизации OMNeT++, можно рассмотреть возможность реализации параллелизацию вычислений Artery в рамках архитектуры CAVISE | false | true | false | |
13,931 | 2026-02-24T11:40:05.392000Z | 2026-02-24T11:40:05.392000Z | Lec. | OMNeT++ инициирует шаг времени, запрашивает у SUMO просчитать движение за этот шаг (SUMO выполняется параллельно, но OMNeT++ обычно приостанавливается в ожидании ответа), затем получает от SUMO новые позиции транспортных средств и генерирует соответствующие события в сети (обновление положения узлов, генерация сообщени... | false | true | false | |
13,930 | 2026-02-24T11:40:03.569000Z | 2026-02-24T11:40:03.569000Z | Lec. | Эти процессы работают в паре, синхронизируясь на каждом такте | false | true | false | |
13,929 | 2026-02-24T11:40:02.023000Z | 2026-02-24T11:40:02.023000Z | Lec. | Почти каждый сценарий можно адаптировать для параллельных вычислений, но это не всегда будет эффективно по скорости вычислений | false | true | false | |
13,928 | 2026-02-24T11:40:00.476000Z | 2026-02-24T11:40:00.476000Z | Lec. | Динамическое создание модулей должно избегаться, так как id для модулей определяется заранее и не может быть изменено в ходе моделирования | false | true | false | |
13,927 | 2026-02-24T11:39:58.924000Z | 2026-02-24T11:39:58.924000Z | Lec. | Модули не должны напрямую вызывать методы или обращаться к памяти модулей из другого раздела; | false | true | false | |
13,926 | 2026-02-24T11:39:57.376000Z | 2026-02-24T11:39:57.376000Z | Lec. | Сценарий, в котором может быть реализована параллелизация вычислений, должен обладать следующими требованиями: | false | true | false | |
13,925 | 2026-02-24T11:39:55.229000Z | 2026-02-24T11:39:55.229000Z | Lec. | Важный отметить, что разделять сценарий можно только по границам модулей, один и тот же модуль не может одновременно исполняться на двух логических процессах и необходимо минимизировать количество сообщений между подмножествами | false | true | false | |
13,924 | 2026-02-24T11:39:53.216000Z | 2026-02-24T11:39:53.216000Z | Lec. | В данном примере все модули внутри subnetA будут запущены в логическом процессе с индексом 0, внутри subnetB под индексом 1 и так далее. “**” После названия подсети означает рекурсивное применение ко вложенным в подмножество модулей | false | true | false | |
13,923 | 2026-02-24T11:39:51.515000Z | 2026-02-24T11:39:51.515000Z | Lec. | Задаётся атрибутом parsim-nullmessageprotocol-laziness в диапазоне значений от 0 до 1 | false | true | false | |
13,922 | 2026-02-24T11:39:50.006000Z | 2026-02-24T11:39:50.006000Z | Lec. | Данный параметр никогда не будет равен нулю и рассчитываться автоматически если указать для атрибута parsim-nullmessageprotocol-lookahead-class значение cLinkDelayLookahead | false | true | false | |
13,921 | 2026-02-24T11:39:48.446000Z | 2026-02-24T11:39:48.446000Z | Lec. | Для корректной работы симуляции данный параметр должен быть отличен от нуля, иначе могут возникнуть ситуации, когда алгоритм просто не сможет выдать гарантированное время без отправки сообщений | false | true | false | |
13,920 | 2026-02-24T11:39:46.919000Z | 2026-02-24T11:39:46.919000Z | Lec. | Из вышеупомянутых алгоритмов, практическую ценность имеет только Null Message Algorithm | false | true | false | |
13,919 | 2026-02-24T11:39:44.835000Z | 2026-02-24T11:39:44.835000Z | Lec. | Практической ценности не имеет, так как без знания будущих результатов будет выдавать только неверные результаты | false | true | false | |
13,918 | 2026-02-24T11:39:43.051000Z | 2026-02-24T11:39:43.051000Z | Lec. | Это предотвращает тупики и позволяет логическим процессам частично параллельно выполнять события, зная безопасный горизонт времени | false | true | false | |
13,917 | 2026-02-24T11:39:41.519000Z | 2026-02-24T11:39:41.519000Z | Lec. | Null Message Algorithm [3] – Каждый логический процесс регулярно отсылает соседям «нулевые сообщения» с указанием времени, до которого у него гарантированно нет событий, тем самым информируя другие процессы, что они могут продвигаться вперёд во времени хотя бы до этого момента | false | true | false | |
13,916 | 2026-02-24T11:39:39.536000Z | 2026-02-24T11:39:39.536000Z | Lec. | Данный алгоритм реализован в классе cNamedPipeCommunications в атрибуте parsim-communications-class | false | true | false | |
13,915 | 2026-02-24T11:39:37.985000Z | 2026-02-24T11:39:37.985000Z | Lec. | Данный алгоритм реализован в классе cMPICommunications в атрибуте parsim-communications-class | false | true | false | |
13,914 | 2026-02-24T11:39:36.472000Z | 2026-02-24T11:39:36.472000Z | Lec. | При разбиении модели, если два модуля-соседа находятся на разных процессах, в каждом LP создаётся модуль-плейсхолдер, фиктивная копия удалённого модуля, и proxy-gate (проксирующий шлюз) на месте соединения | false | true | false | |
13,913 | 2026-02-24T11:39:34.821000Z | 2026-02-24T11:39:34.821000Z | Lec. | На уровне сети (внутри одного сценария): В контексте параллельной симуляции это касается коммуникации между модулями, находящимися в разных разделах | false | true | false | |
13,912 | 2026-02-24T11:39:33.294000Z | 2026-02-24T11:39:33.294000Z | Lec. | На уровне событий (синхронизация по времени): OMNeT++ запускает несколько инстанций одного сценария, поэтому необходимо синхронизировать их вычисления для предотвращения ситуаций, когда одна инстанция будет слишком долго ждать вычисления других | false | true | false | |
13,911 | 2026-02-24T11:39:31.522000Z | 2026-02-24T11:39:31.522000Z | Lec. | На уровне модулей (агентов): Модель разбивается на подмножества моделей, за которыми закрепляются логические процессы, чтобы потом их поведение могло вычисляться параллельно | false | true | false | |
13,910 | 2026-02-24T11:39:29.316000Z | 2026-02-24T11:39:29.316000Z | Lec. | При этом каждый LP обрабатывает своё подмножество модулей, а между LP происходит обмен сообщениями для синхронизации событий | false | true | false | |
13,909 | 2026-02-24T11:39:27.743000Z | 2026-02-24T11:39:27.743000Z | Lec. | В условиях реальной городской сети (Китай-город) также отмечается значительное улучшение показателей загруженности и уменьшение средних задержек на 9% | false | true | false | |
13,908 | 2026-02-24T11:39:25.995000Z | 2026-02-24T11:39:25.995000Z | Lec. | При тестировании на сети Braess Simple алгоритм успешно предотвратил появление парадокса Браесса, обеспечив равномерное распределение транспортного потока | false | true | false | |
13,907 | 2026-02-24T11:39:24.520000Z | 2026-02-24T11:39:24.520000Z | Lec. | Сеть Braess Complex: более сложная сеть с дополнительными узлами и перемычками, что позволяет протестировать работу алгоритма в более реалистичных условиях с увеличенной сложностью маршрутов (Рисунок 2); | false | true | false | |
13,906 | 2026-02-24T11:39:22.761000Z | 2026-02-24T11:39:22.761000Z | Lec. | В алгоритме также используются виртуальные резервации – временные отметки на участках дороги, отражающие планируемое размещение автомобилей, которые предотвращают возникновение перегрузок за счёт предварительного учета будущей загруженности | false | true | false | |
13,905 | 2026-02-24T11:39:20.850000Z | 2026-02-24T11:39:20.850000Z | Lec. | Фактически, при централизованной маршрутизации парадокс Браесса не проявляется, так как система не позволит ситуации, когда добавленная дорога используется сверх меры до деградации общего времени | false | true | false | |
13,904 | 2026-02-24T11:39:19.212000Z | 2026-02-24T11:39:19.212000Z | Lec. | Поскольку центральный координатор учитывает влияние каждого решения на других, он может избежать избыточного использования привлекательных, но ограниченных по пропускной способности путей | false | true | false | |
13,903 | 2026-02-24T11:39:17.450000Z | 2026-02-24T11:39:17.450000Z | Lec. | Предполагается, централизованный алгоритм с применением Model Predictive Control (MPC) способен устранить эту неэффективность | false | true | false | |
13,902 | 2026-02-24T11:39:15.825000Z | 2026-02-24T11:39:15.825000Z | Lec. | В научной литературе это иллюстрируется на классической модели Пигу-Бресса, где добавление «нулевого» по времени ребра между двумя дорогами заставляет всех водителей ехать по новому маршруту, и итоговое время увеличивается [31] | false | true | false | |
13,901 | 2026-02-24T11:39:14.045000Z | 2026-02-24T11:39:14.045000Z | Lec. | Например, известен типичный сценарий: при заторе на магистрали навигаторы рекомендовали бы свернуть на локальную улицу, но если так сделают многие, на этой улице образуется новый затор и итоговое время в пути окажется даже больше, чем если бы никто не свернул [31] | false | true | false | |
13,900 | 2026-02-24T11:39:12.260000Z | 2026-02-24T11:39:12.260000Z | Lec. | Когда каждому автомобилю предоставляется информация о текущих заторах и он сам перестраивает маршрут на самый быстрый, возникает эффект «самонадеянного навигатора»: многие машины одновременно перестраиваются на якобы свободный путь, и тем самым создают на нём пробку | false | true | false | |
13,899 | 2026-02-24T11:39:10.579000Z | 2026-02-24T11:39:10.579000Z | Lec. | В симуляционных экспериментах SUMO проявление парадокса Браесса чётко наблюдается при децентрализованной маршрутизации | false | true | false | |
13,898 | 2026-02-24T11:39:08.827000Z | 2026-02-24T11:39:08.827000Z | Lec. | Впервые это показал Дитрих Бресс на примере простой сети: когда каждый водитель выбирает минимальное индивидуальное время, общий равновесный поток может оказаться менее эффективным, чем до введения новой связи [19] | false | true | false | |
13,897 | 2026-02-24T11:39:07.166000Z | 2026-02-24T11:39:07.166000Z | Lec. | С учетом реализации параллелизации, архитектура CAVISE позволяет проводить эксперименты в многоагентной среде, близкой к реальности, и на достаточно большой масштабе | false | true | false | |
13,896 | 2026-02-24T11:39:05.393000Z | 2026-02-24T11:39:05.393000Z | Lec. | Серверная архитектура CARLA позволяет распределить управление различными группами агентов между клиентами, которые будут отправлять обработанные результаты на общий сервер | false | true | false | |
13,895 | 2026-02-24T11:39:03.630000Z | 2026-02-24T11:39:03.630000Z | Lec. | Моделирование каждого автономного транспортного средства в CARLA требует значительных ресурсов ЦП/ГП, а моделирование каждого пакета в OMNeT++ увеличивает время вычислений | false | true | false | |
13,894 | 2026-02-24T11:39:01.868000Z | 2026-02-24T11:39:01.868000Z | Lec. | Хотя SUMO сама по себе рассчитана на большие нагрузки, добавление сложных компонентов, таких как CARLA и OMNeT++, приводит к увеличению вычислительной сложности | false | true | false | |
13,893 | 2026-02-24T11:39:00.314000Z | 2026-02-24T11:39:00.314000Z | Lec. | Масштабируемость, или способность системы моделирования обрабатывать большое количество агентов, имеет решающее значение, учитывая, что цель исследования включает в себя крупномасштабные сценарии, такие как большие городские районы и крупные дорожные развязки | false | true | false | |
13,892 | 2026-02-24T11:38:58.657000Z | 2026-02-24T11:38:58.657000Z | Lec. | Это приближает результаты симуляции к ожидаемой реальности и позволяет выявить сценарии, в которых даже при использовании CAV могут возникать пробки или аварии | false | true | false | |
13,891 | 2026-02-24T11:38:56.881000Z | 2026-02-24T11:38:56.881000Z | Lec. | Даже автономные алгоритмы могут отклоняться, а связь может прерываться | false | true | false | |
13,890 | 2026-02-24T11:38:55.128000Z | 2026-02-24T11:38:55.128000Z | Lec. | Концепция V2X-коммуникации основополагающей для симуляции подключенного и беспилотного транспорта и для получения достоверных результатов моделирование должно нести многоагентный характер | false | true | false | |
13,889 | 2026-02-24T11:38:53.247000Z | 2026-02-24T11:38:53.247000Z | Lec. | Затем эти сообщения обрабатываются логикой OpenCDA | false | true | false | |
13,888 | 2026-02-24T11:38:51.752000Z | 2026-02-24T11:38:51.752000Z | Lec. | Сетевой симулятор считывает текущие положения всех узлов из SUMO и использует эту информацию для расчета расстояний и силы сигнала | false | true | false | |
13,887 | 2026-02-24T11:38:49.941000Z | 2026-02-24T11:38:49.941000Z | Lec. | Эти модули реализуют алгоритмы, которые работают на данных из симуляторов CARLA, SUMO и OMNeT++ | false | true | false | |
13,886 | 2026-02-24T11:38:48.189000Z | 2026-02-24T11:38:48.189000Z | Lec. | Artery — это платформа для моделирования подключенных транспортных средств (CV) на базе OMNeT++ | false | true | false | |
13,885 | 2026-02-24T11:38:46.409000Z | 2026-02-24T11:38:46.409000Z | Lec. | Это позволяет моделировать реалистичное поведение сети, включая конкуренцию за время доступа к каналу, потенциальную потерю пакетов при перегрузке и ограниченный радиус действия связи | false | true | false | |
13,884 | 2026-02-24T11:38:44.643000Z | 2026-02-24T11:38:44.643000Z | Lec. | В контексте CAVISE OMNeT++ представляет собой сетевой симулятор, в котором транспортные средства и узлы инфраструктуры представлены сетевыми узлами, которые обмениваются пакетами в соответствии с заранее заданными сценариями | false | true | false | |
13,883 | 2026-02-24T11:38:42.797000Z | 2026-02-24T11:38:42.797000Z | Lec. | OMNeT++ — это универсальная система разработки и тестирования протоколов связи, что делает ее стандартным инструментом для моделирования связи между подключенными транспортными средствами | false | true | false | |
13,882 | 2026-02-24T11:38:41.015000Z | 2026-02-24T11:38:41.015000Z | Lec. | OMNeT++ — это платформа для моделирования дискретных событий, которая широко используется для моделирования сетей связи, в том числе сетей V2X | false | true | false | |
13,881 | 2026-02-24T11:38:39.252000Z | 2026-02-24T11:38:39.252000Z | Lec. | В среде CAVISE SUMO моделирует все транспортные средства в большой дорожной сети, включая обычные автомобили с водителями и, при необходимости, упрощенные автономные транспортные средства, действующие в качестве фона транспортного потока | false | true | false | |
13,880 | 2026-02-24T11:38:37.478000Z | 2026-02-24T11:38:37.478000Z | Lec. | SUMO (Simulation of Urban MObility) — это открытый, масштабируемый микроскопический симулятор дорожного движения | false | true | false | |
13,879 | 2026-02-24T11:38:35.649000Z | 2026-02-24T11:38:35.649000Z | Lec. | CARLA — это высокореалистичный симулятор автономного вождения | false | true | false | |
13,878 | 2026-02-24T11:38:33.731000Z | 2026-02-24T11:38:33.731000Z | Lec. | CAVISE — это архитектура, представляющая собой комбинацию нескольких специализированных симуляторов, каждый из которых отвечает за определенный аспект моделирования транспортной системы | false | true | false | |
13,877 | 2026-02-24T11:38:31.754000Z | 2026-02-24T11:38:31.754000Z | Lec. | Для этой цели используются симуляторы дискретно-событийных сетей, такие как OMNeT++ | false | true | false | |
13,876 | 2026-02-24T11:38:29.415000Z | 2026-02-24T11:38:29.415000Z | Lec. | Необходимо оценить задержки в передаче сообщений безопасности или потери пакетов в периоды высокой загруженности сети, например, и учесть это в поведении агентов | false | true | false | |
13,875 | 2026-02-24T11:38:27.801000Z | 2026-02-24T11:38:27.801000Z | Lec. | Этот подход известен как совместное моделирование транспортных и коммуникационных процессов | false | true | false | |
13,874 | 2026-02-24T11:38:26.048000Z | 2026-02-24T11:38:26.048000Z | Lec. | Однако их трудно вывести с помощью чисто аналитического подхода | false | true | false | |
13,873 | 2026-02-24T11:38:24.527000Z | 2026-02-24T11:38:24.527000Z | Lec. | Такие явления, как самоформирующиеся пробки или эффект «тормозной волны», например, могут естественным образом возникать в микросимуляции в результате взаимодействия отдельных агентов | false | true | false | |
13,872 | 2026-02-24T11:38:22.743000Z | 2026-02-24T11:38:22.743000Z | Lec. | Многоагентные системы могут воспроизводить сложные, нестационарные эффекты и внезапные поведения, которые невозможно предсказать с помощью простых уравнений [8] | false | true | false | |
13,871 | 2026-02-24T11:38:20.980000Z | 2026-02-24T11:38:20.980000Z | Lec. | Это позволяет учитывать широкий спектр человеческих факторов и алгоритмов автопилота | false | true | false | |
13,870 | 2026-02-24T11:38:19.246000Z | 2026-02-24T11:38:19.246000Z | Lec. | В отличие от агрегированных моделей, многоагентная микромодель явно моделирует каждый автомобиль и его реакции в каждый момент времени | false | true | false | |
13,869 | 2026-02-24T11:38:17.482000Z | 2026-02-24T11:38:17.482000Z | Lec. | Этот подход особенно хорошо подходит для моделирования дорожного движения, поскольку оно является результатом взаимодействия многих независимых объектов [8] | false | true | false | |
13,868 | 2026-02-24T11:38:15.619000Z | 2026-02-24T11:38:15.619000Z | Lec. | Эти модели позволяют воспроизводить движение сотен или тысяч агентов в виртуальной среде, что дает возможность анализировать различные показатели в контролируемых условиях | false | true | false | |
13,867 | 2026-02-24T11:38:13.856000Z | 2026-02-24T11:38:13.856000Z | Lec. | Поэтому основным инструментом в этой области является имитационное моделирование с использованием специализированных компьютерных симуляторов | false | true | false | |
13,866 | 2026-02-24T11:38:12.221000Z | 2026-02-24T11:38:12.221000Z | Lec. | Кроме того, различные модели поведения CAV могут по-разному влиять на дорожную ситуацию | false | true | false | |
13,865 | 2026-02-24T11:38:10.484000Z | 2026-02-24T11:38:10.484000Z | Lec. | Это связано с тем, что небольшое количество CAV может предотвратить некоторые аварии, но для заметного влияния на плотность и стабильность дорожного движения требуется более высокая насыщенность автопарка | false | true | false | |
13,864 | 2026-02-24T11:38:08.684000Z | 2026-02-24T11:38:08.684000Z | Lec. | Например, было отмечено, что даже на этом этапе показатели безопасности могут значительно улучшиться при низкой доле автоматизированного транспорта, в то время как улучшение пропускной способности дорог будет незначительным | false | true | false | |
13,863 | 2026-02-24T11:38:06.912000Z | 2026-02-24T11:38:06.912000Z | Lec. | На более высоких уровнях автоматизации эти функции еще больше повышают безопасность | false | true | false | |
13,862 | 2026-02-24T11:38:05.277000Z | 2026-02-24T11:38:05.277000Z | Lec. | Этот результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, могут предотвратить значительную часть типичных аварий | false | true | false | |
13,861 | 2026-02-24T11:38:03.822000Z | 2026-02-24T11:38:03.822000Z | Lec. | В исследовательском моделировании городской зоны Цукуба в Японии, предполагающем постепенное увеличение доли автоматизированных транспортных средств, количество моделируемых ДТП сократилось с 859 до 156 при внедрении технологий помощи водителю самого высокого уровня [13] | false | true | false | |
13,860 | 2026-02-24T11:38:02.033000Z | 2026-02-24T11:38:02.033000Z | Lec. | Даже частичная автоматизация, такая как системы экстренного торможения AEB и системы предупреждения о выезде с полосы движения LDW, значительно сокращает количество столкновений | false | true | false | |
13,859 | 2026-02-24T11:38:00.269000Z | 2026-02-24T11:38:00.269000Z | Lec. | Это означает, что полностью автономные транспортные средства теоретически могут устранить большинство ДТП | false | true | false | |
13,858 | 2026-02-24T11:37:58.520000Z | 2026-02-24T11:37:58.520000Z | Lec. | Это связано с тем, что автоматизированные системы управления реагируют быстрее, чем люди, и не подвержены усталости или невнимательности | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.