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
17,957
2026-02-24T14:13:10.568000Z
2026-02-24T14:13:10.568000Z
Lec.
Средняя скорость (м/с). 2.30. 8.91
false
false
false
17,956
2026-02-24T14:13:07.675000Z
2026-02-24T14:13:07.675000Z
Lec.
Количество столкновений. 1. 0
false
true
false
17,955
2026-02-24T14:13:05.108000Z
2026-02-24T14:13:05.108000Z
Lec.
TTC (сек). 5.93. 5.52
false
false
false
17,954
2026-02-24T14:13:02.109000Z
2026-02-24T14:13:02.109000Z
Lec.
Стандартное отклонение ускорения. 6.27. 4.67
false
false
false
17,953
2026-02-24T14:12:59.182000Z
2026-02-24T14:12:59.182000Z
Lec.
Ускорение (м/с²). 1.17. 1.38
false
false
false
17,952
2026-02-24T14:12:56.788000Z
2026-02-24T14:12:56.788000Z
Lec.
Стандартное отклонение скорости. 2.29. 3.78
false
false
false
17,951
2026-02-24T14:12:53.928000Z
2026-02-24T14:12:53.928000Z
Lec.
Средняя скорость (м/с). 2.30. 7.85
false
false
false
17,950
2026-02-24T14:12:51.063000Z
2026-02-24T14:12:51.063000Z
Lec.
Количество столкновений. 0
false
true
false
17,949
2026-02-24T14:12:48.883000Z
2026-02-24T14:12:48.883000Z
Lec.
TTC (сек). 4.49
false
false
false
17,948
2026-02-24T14:12:46.135000Z
2026-02-24T14:12:46.135000Z
Lec.
Стандартное отклонение ускорения. 4.46
false
true
false
17,947
2026-02-24T14:12:43.223000Z
2026-02-24T14:12:43.223000Z
Lec.
Ускорение (м/с²). 0.81
false
false
false
17,946
2026-02-24T14:12:40.821000Z
2026-02-24T14:12:40.821000Z
Lec.
Стандартное отклонение скорости. 3.17
false
true
false
17,945
2026-02-24T14:12:38.052000Z
2026-02-24T14:12:38.052000Z
Lec.
Средняя скорость (м/с). 6.12
false
false
false
17,944
2026-02-24T14:12:35.200000Z
2026-02-24T14:12:35.200000Z
Lec.
Количество столкновений. 1
false
true
false
17,943
2026-02-24T14:12:32.486000Z
2026-02-24T14:12:32.486000Z
Lec.
TTC (сек). 4.28
false
false
false
17,942
2026-02-24T14:12:29.556000Z
2026-02-24T14:12:29.556000Z
Lec.
Стандартное отклонение ускорения. 4.09
false
true
false
17,941
2026-02-24T14:12:26.862000Z
2026-02-24T14:12:26.862000Z
Lec.
Ускорение (м/с²). 0.51
false
false
false
17,940
2026-02-24T14:12:24.436000Z
2026-02-24T14:12:24.436000Z
Lec.
Стандартное отклонение скорости. 3.08
false
true
false
17,939
2026-02-24T14:12:21.589000Z
2026-02-24T14:12:21.589000Z
Lec.
Средняя скорость (м/с). 4.57
false
true
false
17,938
2026-02-24T14:12:18.675000Z
2026-02-24T14:12:18.675000Z
Lec.
Ср. значение
false
true
false
17,937
2026-02-24T14:12:15.872000Z
2026-02-24T14:12:15.873000Z
Lec.
Результаты моделирований
false
true
false
17,936
2026-02-24T14:12:12.262000Z
2026-02-24T14:12:12.262000Z
Lec.
Рис. 11 – Демонстрация симуляции
false
true
false
17,935
2026-02-24T14:12:09.473000Z
2026-02-24T14:12:09.473000Z
Lec.
Time To Collision (среднее и разброс)
false
false
false
17,934
2026-02-24T14:12:06.984000Z
2026-02-24T14:12:06.984000Z
Lec.
Ускорение (среднее и разброс)
false
true
false
17,933
2026-02-24T14:12:03.911000Z
2026-02-24T14:12:03.911000Z
Lec.
Скорость (средняя и разброс)
false
true
false
17,932
2026-02-24T14:12:01.101000Z
2026-02-24T14:12:01.101000Z
Lec.
Собираемые данные включали информацию о наблюдаемом автомобиле:
false
true
false
17,931
2026-02-24T14:11:58.195000Z
2026-02-24T14:11:58.195000Z
Lec.
В процессе каждой симуляции осуществлялся сбор данных, которые впоследствии были сохранены в виде лог-файлов
false
true
false
17,930
2026-02-24T14:11:55.530000Z
2026-02-24T14:11:55.530000Z
Lec.
Это было сделано для обеспечения статистической значимости полученных результатов и учета случайных факторов, которые могут возникать в процессе моделирования
false
true
false
17,929
2026-02-24T14:11:52.717000Z
2026-02-24T14:11:52.717000Z
Lec.
Количество повторений для каждого сценария составило 10
false
true
false
17,928
2026-02-24T14:11:49.964000Z
2026-02-24T14:11:49.964000Z
Lec.
Для каждого из восьми сценариев была выполнена серия имитационных запусков
false
true
false
17,927
2026-02-24T14:11:47.517000Z
2026-02-24T14:11:47.517000Z
Lec.
Наличие и параметры работы Roadside Unit (RSU), если применимо к сценарию
false
true
false
17,926
2026-02-24T14:11:45.091000Z
2026-02-24T14:11:45.091000Z
Lec.
Параметры движения и максимальную скорость AV (50 км/ч)
false
true
false
17,925
2026-02-24T14:11:42.669000Z
2026-02-24T14:11:42.669000Z
Lec.
Количество и начальное расположение автоматизированных транспортных средств (AV) и автомобилей фонового трафика
false
true
false
17,924
2026-02-24T14:11:39.195000Z
2026-02-24T14:11:39.195000Z
Lec.
Конфигурацию дорожной сети (нерегулируемый перекресток)
false
true
false
17,923
2026-02-24T14:11:36.718000Z
2026-02-24T14:11:36.718000Z
Lec.
Для каждого сценария использовался соответствующий YAML-файл конфигурации (описанный в разделе 7.1), определяющий:
false
true
false
17,922
2026-02-24T14:11:33.788000Z
2026-02-24T14:11:33.788000Z
Lec.
Моделирование проводилось в среде CARLA с использованием фреймворка и инструмент для разработки и тестирования OpenCDA
false
true
false
17,921
2026-02-24T14:11:30.685000Z
2026-02-24T14:11:30.685000Z
Lec.
Рис. 10 – Доработанная конфигурация сценария
false
true
false
17,920
2026-02-24T14:11:27.815000Z
2026-02-24T14:11:27.815000Z
Lec.
Рис. 9 - Конфигурация сценария
false
true
false
17,919
2026-02-24T14:11:24.916000Z
2026-02-24T14:11:24.916000Z
Lec.
На рисунке 9 представлена первоначальная конфигурация с одним AV, а на рисунке 10 – пример доработанной конфигурации с несколькими AV
false
true
false
17,918
2026-02-24T14:11:22.200000Z
2026-02-24T14:11:22.200000Z
Lec.
В дальнейшем, для исследования взаимодействия нескольких AV, конфигурация сценария последовательно усложнялась путем добавления необходимых AV с северного, западного и восточного направлений
false
true
false
17,917
2026-02-24T14:11:19.638000Z
2026-02-24T14:11:19.638000Z
Lec.
Разработка сценария началась с базовой конфигурации, включающей одиночный AV, подъезжающий с южного направления, и фоновый трафик (рис
false
true
false
17,916
2026-02-24T14:11:16.616000Z
2026-02-24T14:11:16.616000Z
Lec.
Рис. 8 – Конфигурация фонового потока
false
true
false
17,915
2026-02-24T14:11:13.442000Z
2026-02-24T14:11:13.442000Z
Lec.
Конфигурация фонового потока, определяющая количество, расположение и характеристики движения фоновых автомобилей, представлена на рисунке 8
false
true
false
17,914
2026-02-24T14:11:11.125000Z
2026-02-24T14:11:11.125000Z
Lec.
Для имитации реалистичной дорожной обстановки в каждый сценарий был добавлен фоновый трафик
false
true
false
17,913
2026-02-24T14:11:08.642000Z
2026-02-24T14:11:08.642000Z
Lec.
Рис. 7 – Конфигурация сценария
false
true
false
17,912
2026-02-24T14:11:05.426000Z
2026-02-24T14:11:05.426000Z
Lec.
Рис. 6 – Конфигурация сценария
false
true
false
17,911
2026-02-24T14:11:02.801000Z
2026-02-24T14:11:02.801000Z
Lec.
На рисунках 6 - 7 представлена общая структура конфигурации сценария
false
true
false
17,910
2026-02-24T14:11:00.318000Z
2026-02-24T14:11:00.318000Z
Lec.
В качестве отправной точки был выбран типовой файл конфигурации сценария [73], который затем был адаптирован и расширен для соответствия требованиям разработанных сценариев
false
true
false
17,909
2026-02-24T14:10:57.459000Z
2026-02-24T14:10:57.459000Z
Lec.
Эти файлы содержат информацию о параметрах генерируемых объектов, таких как автоматизированные транспортные средства, автомобили фонового трафика и дорожные объекты
false
true
false
17,908
2026-02-24T14:10:54.871000Z
2026-02-24T14:10:54.871000Z
Lec.
Для настройки и инициализации сценариев в среде моделирования CARLA использовались YAML-файлы конфигурации [72]
false
true
false
17,907
2026-02-24T14:10:52.139000Z
2026-02-24T14:10:52.139000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является эффективность использования информации от RSU для координации движения четырех AV в условиях насыщенного фонового трафика
false
true
false
17,906
2026-02-24T14:10:49.285000Z
2026-02-24T14:10:49.285000Z
Lec.
На перекрестке размещена RSU, которая передает всем четырем подъезжающим AV информацию о средней скорости, количестве автомобилей и плотности фонового трафика на всех направлениях
false
true
false
17,905
2026-02-24T14:10:46.264000Z
2026-02-24T14:10:46.264000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия четырех AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестку со всех четырех направлений, в условиях фонового трафика и при наличии RSU
false
true
false
17,904
2026-02-24T14:10:43.253000Z
2026-02-24T14:10:43.253000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является взаимодействие четырех AV между собой на основе локальных правил и их взаимодействие с фоновым трафиком
false
true
false
17,903
2026-02-24T14:10:40.428000Z
2026-02-24T14:10:40.428000Z
Lec.
Все четыре AV планируют продолжить движение прямо через перекресток
false
true
false
17,902
2026-02-24T14:10:37.626000Z
2026-02-24T14:10:37.626000Z
Lec.
Четыре легковых автомобиля, оборудованных технологиями автономного управления и имеющих максимальную скорость 50 км/ч, создаются на расстоянии 25 метров от центра перекрестка, подъезжая с южного, северного, западного и восточного направлений
false
true
false
17,901
2026-02-24T14:10:34.579000Z
2026-02-24T14:10:34.579000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия четырех AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестку со всех четырех направлений, в условиях фонового трафика
false
true
false
17,900
2026-02-24T14:10:31.628000Z
2026-02-24T14:10:31.628000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является влияние информации от RSU на взаимодействие трех AV между собой и с фоновым трафиком
false
true
false
17,899
2026-02-24T14:10:29.154000Z
2026-02-24T14:10:29.154000Z
Lec.
Каждый AV использует модель принятия решений, которая учитывает информацию от RSU и, возможно, информацию от других AV, при выборе скорости подъезда и момента начала маневра проезда перекрестка
false
true
false
17,898
2026-02-24T14:10:26.295000Z
2026-02-24T14:10:26.295000Z
Lec.
На перекрестке размещена RSU, которая передает всем трем подъезжающим AV информацию о средней скорости, количестве автомобилей и плотности фонового трафика на всех направлениях
false
true
false
17,897
2026-02-24T14:10:23.229000Z
2026-02-24T14:10:23.229000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия трех AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестке с трех направлений (юг, север, запад), в условиях фонового трафика и при наличии RSU
false
true
false
17,896
2026-02-24T14:10:20.201000Z
2026-02-24T14:10:20.201000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является взаимодействие трех AV между собой на основе локальных правил и их взаимодействие с фоновым трафиком
false
true
false
17,895
2026-02-24T14:10:17.022000Z
2026-02-24T14:10:17.022000Z
Lec.
Все три AV планируют продолжить движение прямо через перекресток
false
true
false
17,894
2026-02-24T14:10:14.241000Z
2026-02-24T14:10:14.241000Z
Lec.
Три легковых автомобиля, оборудованных технологиями автономного управления и имеющих максимальную скорость 50 км/ч, создаются на расстоянии 25 метров от центра перекрестка, подъезжая с южного, северного и западного направлений
false
true
false
17,893
2026-02-24T14:10:11.243000Z
2026-02-24T14:10:11.243000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия трех AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестку с трех направлений (юг, север, запад), в условиях фонового трафика
false
true
false
17,892
2026-02-24T14:10:08.276000Z
2026-02-24T14:10:08.276000Z
Lec.
Каждый AV использует модель принятия решений, которая учитывает информацию, полученную от RSU, а также информацию о другом AV, при выборе скорости подъезда и момента начала маневра проезда перекрестка
false
true
false
17,891
2026-02-24T14:10:05.232000Z
2026-02-24T14:10:05.232000Z
Lec.
На перекрестке размещена RSU, которая передает обоим подъезжающим AV информацию о средней скорости, количестве автомобилей и плотности фонового трафика на всех направлениях
false
true
false
17,890
2026-02-24T14:10:02.197000Z
2026-02-24T14:10:02.197000Z
Lec.
На каждом подъезде размещено по 5 равномерно распределенных автомобилей фонового трафика, движущихся с постоянной скоростью
false
true
false
17,889
2026-02-24T14:09:59.659000Z
2026-02-24T14:09:59.659000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия двух AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестку с противоположных направлений (юг и север), в условиях фонового трафика и при наличии RSU
false
true
false
17,888
2026-02-24T14:09:56.661000Z
2026-02-24T14:09:56.661000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является взаимодействие двух AV между собой на основе локальных правил и их взаимодействие с фоновым трафиком
false
true
false
17,887
2026-02-24T14:09:53.977000Z
2026-02-24T14:09:53.977000Z
Lec.
Каждый AV использует модель принятия решений при проезде перекрестка, основанную на стандартных правилах приоритета "помеха справа" и не имеет доступа к информации от инфраструктуры
false
true
false
17,886
2026-02-24T14:09:50.833000Z
2026-02-24T14:09:50.833000Z
Lec.
Оба AV планируют продолжить движение прямо через перекресток
false
true
false
17,885
2026-02-24T14:09:48.073000Z
2026-02-24T14:09:48.073000Z
Lec.
Два легковых автомобиля, оборудованных технологиями автономного управления и имеющих максимальную скорость 50 км/ч, создаются на расстоянии 25 метров от центра перекрестка, подъезжая с южного и северного направлений
false
true
false
17,884
2026-02-24T14:09:45.069000Z
2026-02-24T14:09:45.069000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия двух AV, подъезжающих к нерегулируемому перекрестку с противоположных направлений (юг и север), в условиях фонового трафика
false
true
false
17,883
2026-02-24T14:09:42.253000Z
2026-02-24T14:09:42.253000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является влияние информации от RSU на взаимодействие двух AV между собой и с фоновым трафиком
false
true
false
17,882
2026-02-24T14:09:39.609000Z
2026-02-24T14:09:39.609000Z
Lec.
AV использует модель принятия решений, которая учитывает информацию, полученную от RSU, при выборе скорости подъезда и момента начала маневра проезда перекрестка
false
true
false
17,881
2026-02-24T14:09:36.484000Z
2026-02-24T14:09:36.484000Z
Lec.
На перекрестке размещена RSU, которая передает подъезжающему AV информацию о средней скорости, количестве автомобилей и плотности фонового трафика на всех направлениях
false
true
false
17,880
2026-02-24T14:09:33.683000Z
2026-02-24T14:09:33.683000Z
Lec.
На каждом подъезде (север, юг, запад, восток) размещено по 5 равномерно распределенных автомобилей фонового трафика, движущихся с постоянной скоростью
false
true
false
17,879
2026-02-24T14:09:31.012000Z
2026-02-24T14:09:31.012000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование взаимодействия одиночного AV, подъезжающего к нерегулируемому перекрестку с южного направления, в условиях фонового трафика и при наличии
false
true
false
17,878
2026-02-24T14:09:28.239000Z
2026-02-24T14:09:28.240000Z
Lec.
Основным аспектом, изучаемым в этом сценарии, является взаимодействие AV с фоновым трафиком на всех направлениях при его приближении и проезде перекрестка
false
true
false
17,877
2026-02-24T14:09:25.370000Z
2026-02-24T14:09:25.370000Z
Lec.
Модель принятия решений для AV при проезде перекрестка основана на стандартных правилах приоритета "помеха справа"
false
true
false
17,876
2026-02-24T14:09:22.966000Z
2026-02-24T14:09:22.966000Z
Lec.
Автоматизированный автомобиль продолжает движение прямо через перекресток
false
true
false
17,875
2026-02-24T14:09:20.211000Z
2026-02-24T14:09:20.211000Z
Lec.
На каждом подъезде размещено по 5 равномерно распределенных автомобилей, все автомобили фонового трафика движутся с постоянной скоростью
false
true
false
17,874
2026-02-24T14:09:17.544000Z
2026-02-24T14:09:17.544000Z
Lec.
Один легковой автомобиль, оборудованный технологиями автономного управления и имеющий максимальную скорость 50 км/ч, создается на расстоянии 25 метров от центра перекрестка, подъезжая с южного направления
false
true
false
17,873
2026-02-24T14:09:14.938000Z
2026-02-24T14:09:14.938000Z
Lec.
Моделируется нерегулируемый перекресток двух дорог
false
true
false
17,872
2026-02-24T14:09:12.279000Z
2026-02-24T14:09:12.279000Z
Lec.
Целью данного сценария является исследование поведения одиночного AV при подъезде и проезде стандартного нерегулируемого перекрестка в условиях фонового трафика, присутствующего на всех четырех направлениях
false
true
false
17,871
2026-02-24T14:09:09.285000Z
2026-02-24T14:09:09.285000Z
Lec.
Рис. 5 Карта Town04
false
false
false
17,870
2026-02-24T14:09:06.950000Z
2026-02-24T14:09:06.950000Z
Lec.
Все сценарии будут на основе перекрестка на карте Town04 (рис. 5)
false
true
false
17,869
2026-02-24T14:09:04.885000Z
2026-02-24T14:09:04.885000Z
Lec.
Интеграция данного конфигурационного файла в кодовую базу проекта позволила значительно упростить процесс настройки и запуска экспериментов, повысить прозрачность и воспроизводимость исследований за счет явного отделения параметров от исполняемого кода, а также облегчить дальнейшее масштабирование и модификацию экспериментальных установок
false
true
false
17,868
2026-02-24T14:09:01.676000Z
2026-02-24T14:09:01.676000Z
Lec.
Рис. 4 – Конфигурационный файл
false
true
false
17,867
2026-02-24T14:08:58.832000Z
2026-02-24T14:08:58.832000Z
Lec.
Рис. 3 – Конфигурационный файл
false
true
false
17,866
2026-02-24T14:08:56.123000Z
2026-02-24T14:08:56.123000Z
Lec.
В config.yaml были структурированы такие параметры, как длительность генерируемых сценариев, вероятность появления новых транспортных средств, пути к директориям с данными, количество эпох обучения, размер пакета и другие важные настройки
false
true
false
17,865
2026-02-24T14:08:53.686000Z
2026-02-24T14:08:53.686000Z
Lec.
Целью создания данного файла являлось централизованное управление всеми параметрами, необходимыми для различных этапов работы проекта, включая генерацию синтетических данных для обучения и валидации модели, а также настройку процесса обучения
false
true
false
17,864
2026-02-24T14:08:50.709000Z
2026-02-24T14:08:50.709000Z
Lec.
В дополнение к экспериментальной работе, в рамках данного исследования была разработана и внедрена система конфигурации на основе файла config.yaml (рис. 3-4)
false
true
false
17,863
2026-02-24T14:08:47.887000Z
2026-02-24T14:08:47.887000Z
Lec.
Понимание внутренних механизмов работы модели является необходимым условием для разработки более эффективных стратегий ее улучшения, которые могут включать модификацию архитектуры, применение более совершенных алгоритмов обучения или разработку более качественных методов представления входных данных
false
true
false
17,862
2026-02-24T14:08:44.693000Z
2026-02-24T14:08:44.693000Z
Lec.
Такой анализ позволит выявить потенциальные архитектурные ограничения, неэффективные алгоритмические решения или ошибки в реализации, которые могут препятствовать достижению желаемого уровня производительности
false
true
false
17,861
2026-02-24T14:08:42.038000Z
2026-02-24T14:08:42.038000Z
Lec.
На основании результатов проведенных экспериментов был сделан вывод о том, что для достижения значительного улучшения производительности модели Multi_Agent_Intersection необходимо провести более глубокий и всесторонний анализ ее исходного кода и заложенных алгоритмов
false
true
false
17,860
2026-02-24T14:08:38.858000Z
2026-02-24T14:08:38.858000Z
Lec.
Данные результаты свидетельствуют о том, что простое увеличение объема данных и продолжительности обучения без учета других факторов (таких как архитектура модели или качество данных) может быть недостаточным для существенного повышения производительности
false
true
false
17,859
2026-02-24T14:08:36Z
2026-02-24T14:08:36Z
Lec.
В некоторых случаях увеличение количества эпох приводило к признакам переобучения, когда модель начинала демонстрировать хорошие результаты на обучающем наборе данных, но теряла способность к обобщению на новых, ранее не виданных данных
false
true
false
17,858
2026-02-24T14:08:33.140000Z
2026-02-24T14:08:33.140000Z
Lec.
Это может указывать на то, что для решения данных проблем требуются более существенные изменения в архитектуре модели, алгоритмах обучения или способе представления входных данных, а не просто увеличение объема данных и времени обучения
false
true
false