id
int64
18
21.1k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 16:54:39
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 16:54:39
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
9,707
2026-02-24T09:33:56.302000Z
2026-02-24T09:33:56.302000Z
Lec.
Для OMNeT++ предлагается исследовать возможность интеграции параллелизации, путем распределения вычислительной нагрузки между ядрами ЦП
false
true
false
9,706
2026-02-24T09:33:54.737000Z
2026-02-24T09:33:54.737000Z
Lec.
Серверная архитектура CARLA позволяет распределить управление различными группами агентов между клиентами, которые отправляют обработанные результаты на общий сервер
false
true
false
9,705
2026-02-24T09:33:53.089000Z
2026-02-24T09:33:53.089000Z
Lec.
Для решения проблемы масштабируемости предлагается интегрировать в среду CAVISE параллелизацию вычислений - задействование нескольких потоков/ядер или даже нескольких машин для одновременной симуляции разных частей задачи
false
true
false
9,704
2026-02-24T09:33:51.491000Z
2026-02-24T09:33:51.491000Z
Lec.
Моделирование каждого автономного транспортного средства в CARLA требует немалых ресурсов ЦП/ГП, а моделирование каждого пакета в OMNeT++ увеличивает время вычислений
false
true
false
9,703
2026-02-24T09:33:49.594000Z
2026-02-24T09:33:49.594000Z
Lec.
Хотя SUMO сама по себе рассчитана на серьезные нагрузки, добавление сложных компонентов, таких как CARLA и OMNeT++, приводит к увеличению вычислительной сложности
false
true
false
9,702
2026-02-24T09:33:47.840000Z
2026-02-24T09:33:47.840000Z
Lec.
Масштабируемость, или способность системы моделирования обрабатывать существенное количество агентов, имеет решающее значение, учитывая, что цель исследования включает в себя крупномасштабные сценарии, такие как масштабные городские районы и крупные дорожные развязки
false
true
false
9,701
2026-02-24T09:33:46.056000Z
2026-02-24T09:33:46.056000Z
Lec.
Даже автономные алгоритмы способны отклоняться, а связь прерываться, что приближает результаты симуляции к ожидаемой реальности и позволяет выявить сценарии, в которых даже при использовании CAV возникают пробки или аварии
false
true
false
9,700
2026-02-24T09:33:44.330000Z
2026-02-24T09:33:44.330000Z
Lec.
Кроме того, в симуляцию вводятся случайные факторы, чтобы предотвратить полностью детерминированное и идеальное поведение
false
true
false
9,699
2026-02-24T09:33:42.733000Z
2026-02-24T09:33:42.733000Z
Lec.
Для человекоуправляемых и автономных авто применяются калиброванные параметры реакции водителя, вероятность ошибок и т. д
false
true
false
9,698
2026-02-24T09:33:40.897000Z
2026-02-24T09:33:40.897000Z
Lec.
Реалистичность обеспечивается за счет использования разработанных моделей поведения автомобилей
false
true
false
9,697
2026-02-24T09:33:39.214000Z
2026-02-24T09:33:39.214000Z
Lec.
В рамках CAVISE для многоагентного моделирования необходимо решить проблемы реалистичности поведения и масштабируемости
false
true
false
9,696
2026-02-24T09:33:37.590000Z
2026-02-24T09:33:37.590000Z
Lec.
Концепция V2X-коммуникации является основополагающей для симуляции подключенного и беспилотного транспорта, и для получения достоверных результатов необходимо, чтобы моделирование несло многоагентный характер
false
true
false
9,695
2026-02-24T09:33:35.821000Z
2026-02-24T09:33:35.821000Z
Lec.
Затем сообщения обрабатываются логикой OpenCDA
false
true
false
9,694
2026-02-24T09:33:34.337000Z
2026-02-24T09:33:34.337000Z
Lec.
При возникновении события передачи пакета OMNeT++ уведомляет соответствующих агентов о получении сообщения
false
true
false
9,693
2026-02-24T09:33:32.585000Z
2026-02-24T09:33:32.585000Z
Lec.
Сетевой симулятор считывает текущие положения всех узлов из SUMO и использует данную информацию для расчета расстояний и силы сигнала
false
true
false
9,692
2026-02-24T09:33:30.652000Z
2026-02-24T09:33:30.652000Z
Lec.
Параллельно OMNeT++ подключается к SUMO через модуль TraCI Wrapper
false
true
false
9,691
2026-02-24T09:33:29.123000Z
2026-02-24T09:33:29.123000Z
Lec.
SUMO действует как сервер TraCI, а CARLA — как клиент, обновляя положение своих автомобилей в SUMO при каждой итерации
false
true
false
9,690
2026-02-24T09:33:27.163000Z
2026-02-24T09:33:27.163000Z
Lec.
Через интерфейс TraCI подмножество агентов в CARLA синхронизируется с SUMO: либо SUMO получает обновленные координаты автомобилей от CARLA и включает их в общее моделирование, либо, наоборот, SUMO передает информацию об изменениях окружающей среды в CARLA
false
true
false
9,689
2026-02-24T09:33:25.458000Z
2026-02-24T09:33:25.458000Z
Lec.
На каждом шаге CARLA рассчитывает динамику автомобилей, назначенных ей, а SUMO рассчитывает динамику всех остальных автомобилей
false
true
false
9,688
2026-02-24T09:33:23.701000Z
2026-02-24T09:33:23.701000Z
Lec.
SUMO обеспечивает глобальный таймер и шаг моделирования
false
true
false
9,687
2026-02-24T09:33:21.972000Z
2026-02-24T09:33:21.972000Z
Lec.
Компоненты архитектуры CAVISE соединены между собой с помощью комбинации подходов совместного моделирования и обмена сообщениями
false
true
false
9,686
2026-02-24T09:33:20.173000Z
2026-02-24T09:33:20.173000Z
Lec.
Модули обрабатывают поступающую информацию от проприетарных датчиков и сообщений V2X и принимают решения для автономных транспортных средств [30]
false
true
false
9,685
2026-02-24T09:33:18.331000Z
2026-02-24T09:33:18.331000Z
Lec.
Упомянутые модули реализуют алгоритмы, которые работают на данных из симуляторов CARLA, SUMO и OMNeT++
false
true
false
9,684
2026-02-24T09:33:16.683000Z
2026-02-24T09:33:16.683000Z
Lec.
CAVISE дополнительно включает модули OpenCDA, которые обеспечивают логический уровень совместного вождения
false
true
false
9,683
2026-02-24T09:33:14.874000Z
2026-02-24T09:33:14.874000Z
Lec.
Он генерирует кооперативные сообщения, моделирует передачу и прием пакетов по беспроводной сети IEEE 802.11p и учитывает задержки распространения, помехи и другие характеристики радиоканала [2]
false
true
false
9,682
2026-02-24T09:33:13.023000Z
2026-02-24T09:33:13.023000Z
Lec.
Модуль Artery построен на базе OMNeT++ и реализует модель связи, соответствующую стандарту ETSI ITS-G5
false
true
false
9,681
2026-02-24T09:33:11.258000Z
2026-02-24T09:33:11.258000Z
Lec.
Artery моделирует обмен данными между транспортными средствами, а также между транспортными средствами и инфраструктурой с помощью протоколов связи, таких как ITS-G5 (IEEE 802.11p)
false
true
false
9,680
2026-02-24T09:33:09.479000Z
2026-02-24T09:33:09.479000Z
Lec.
Artery — платформа для моделирования подключенных транспортных средств (CV) на базе OMNeT++
false
true
false
9,679
2026-02-24T09:33:07.582000Z
2026-02-24T09:33:07.582000Z
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., что 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
9,678
2026-02-24T09:33:05.694000Z
2026-02-24T09:33:05.694000Z
Lec.
С помощью фреймворка Artery OMNeT++ позволяет изучать влияние технологий V2X на безопасность и эффективность дорожного движения [2]
false
true
false
9,677
2026-02-24T09:33:03.843000Z
2026-02-24T09:33:03.843000Z
Lec.
Также OMNeT++ является универсальной системой разработки и тестирования протоколов связи, что делает ее стандартным инструментом для моделирования связи между подключенными транспортными средствами
false
true
false
9,676
2026-02-24T09:33:02.084000Z
2026-02-24T09:33:02.084000Z
Lec.
OMNeT++ — платформа для моделирования дискретных событий, которая широко используется для моделирования сетей связи, в том числе сетей V2X
false
true
false
9,675
2026-02-24T09:33:00.287000Z
2026-02-24T09:33:00.287000Z
Lec.
SUMO обновляет положение каждого транспортного средства с короткими интервалами на основе заранее определенных моделей поведения водителей (например, алгоритма следования за лидером типа IDM)
false
true
false
9,674
2026-02-24T09:32:58.406000Z
2026-02-24T09:32:58.406000Z
Lec.
В среде CAVISE SUMO моделирует все транспортные средства в дорожной сети, включая обычные автомобили с водителями и, при необходимости, упрощенные автономные транспортные средства, действующие в качестве фона транспортного потока
false
true
false
9,673
2026-02-24T09:32:56.619000Z
2026-02-24T09:32:56.619000Z
Lec.
SUMO имеет модульную архитектуру и предоставляет интерфейс управления движением TraCI (Traffic Control Interface) для внешнего управления объектами во время моделирования [7]
false
true
false
9,672
2026-02-24T09:32:54.860000Z
2026-02-24T09:32:54.860000Z
Lec.
Его основным преимуществом является способность эффективно рассчитывать динамику тысяч агентов в режиме реального времени, что критически важно для крупномасштабных сценариев
false
true
false
9,671
2026-02-24T09:32:53.104000Z
2026-02-24T09:32:53.104000Z
Lec.
Он предназначен для моделирования движения большого количества транспортных средств на заданной дорожной сети с учетом правил дорожного движения, светофоров и маршрутов [14, 15, 18]
false
true
false
9,670
2026-02-24T09:32:51.343000Z
2026-02-24T09:32:51.343000Z
Lec.
SUMO (Simulation of Urban MObility) — открытый, масштабируемый микроскопический симулятор дорожного движения
false
true
false
9,669
2026-02-24T09:32:49.618000Z
2026-02-24T09:32:49.618000Z
Lec.
Благодаря серверно-клиентской архитектуре CARLA поддерживает одновременную работу нескольких клиентов в одном виртуальном мире
false
true
false
9,668
2026-02-24T09:32:47.851000Z
2026-02-24T09:32:47.851000Z
Lec.
В контексте CAV CARLA отвечает за динамику отдельных автономных транспортных средств и эмуляцию их бортовых систем восприятия окружающей среды
false
true
false
9,667
2026-02-24T09:32:46.065000Z
2026-02-24T09:32:46.065000Z
Lec.
CARLA также предоставляет API для управления транспортными средствами и телеметрии, что позволяет определять логику поведения автономных агентов
false
true
false
9,666
2026-02-24T09:32:44.307000Z
2026-02-24T09:32:44.307000Z
Lec.
Его главное преимущество — наличие подробных моделей датчиков, которые предоставляют реалистичные данные для алгоритмов компьютерного зрения и автопилота [7]
false
true
false
9,665
2026-02-24T09:32:42.556000Z
2026-02-24T09:32:42.556000Z
Lec.
CARLA основан на Unreal Engine и представляет собой 3D-движок с ядром физического моделирования, способным воспроизводить городские сцены, транспортные средства, пешеходов и различные погодные условия [1, 20]
false
true
false
9,664
2026-02-24T09:32:40.775000Z
2026-02-24T09:32:40.775000Z
Lec.
CARLA — высокореалистичный симулятор автономного вождения
false
true
false
9,663
2026-02-24T09:32:38.847000Z
2026-02-24T09:32:38.847000Z
Lec.
CAVISE — архитектура, представляющая собой комбинацию нескольких специализированных симуляторов, каждый из которых отвечает за определенный аспект моделирования транспортной системы
false
true
false
9,662
2026-02-24T09:32:37.089000Z
2026-02-24T09:32:37.089000Z
Lec.
В данной работе используется среда моделирования CAVISE (Connected and Autonomous Vehicles Integrated Simulation Environment) [25] для проведения комплексных экспериментов с подключенными автономными транспортными средствами
false
true
false
9,661
2026-02-24T09:32:35.253000Z
2026-02-24T09:32:35.253000Z
Lec.
Для данной цели используются симуляторы дискретно-событийных сетей, такие как OMNeT++
false
true
false
9,660
2026-02-24T09:32:32.882000Z
2026-02-24T09:32:32.882000Z
Lec.
Необходимо оценить задержки в передаче сообщений безопасности или потери пакетов в периоды высокой загруженности сети, и учесть упомянутое в поведении агентов
false
true
false
9,659
2026-02-24T09:32:31.273000Z
2026-02-24T09:32:31.273000Z
Lec.
Такой подход известен как совместное моделирование транспортных и коммуникационных процессов
false
true
false
9,658
2026-02-24T09:32:29.620000Z
2026-02-24T09:32:29.620000Z
Lec.
Поэтому в исследованиях часто используется комбинация дорожных и сетевых симуляторов для моделирования как движения транспортных средств, так и обмена пакетами данных
false
true
false
9,657
2026-02-24T09:32:27.738000Z
2026-02-24T09:32:27.738000Z
Lec.
Помимо дорожной среды, для CAV критически важна передача сообщений между транспортными средствами и инфраструктурой
false
true
false
9,656
2026-02-24T09:32:26.123000Z
2026-02-24T09:32:26.123000Z
Lec.
Отдельно следует отметить важность симуляторов коммуникации и взаимодействия для моделирования связанного транспорта
false
true
false
9,655
2026-02-24T09:32:24.363000Z
2026-02-24T09:32:24.363000Z
Lec.
В то же время их сложно выявить с помощью чисто аналитического подхода
false
true
false
9,654
2026-02-24T09:32:22.794000Z
2026-02-24T09:32:22.794000Z
Lec.
Такие явления, как самоформирующиеся пробки или эффект «тормозной волны», естественным образом возникают в микросимуляции в результате взаимодействия отдельных агентов
false
true
false
9,653
2026-02-24T09:32:21.150000Z
2026-02-24T09:32:21.150000Z
Lec.
Многоагентные системы способны воспроизводить сложные нестационарные эффекты и внезапные поведения, которые невозможно предсказать с помощью простых уравнений [8]
false
true
false
9,652
2026-02-24T09:32:19.379000Z
2026-02-24T09:32:19.379000Z
Lec.
В отличие от агрегированных моделей, многоагентная микромодель явно моделирует каждый автомобиль и его реакции в каждый момент времени, что позволяет учитывать широкий спектр человеческих факторов и алгоритмов автопилота
false
true
false
9,651
2026-02-24T09:32:17.605000Z
2026-02-24T09:32:17.605000Z
Lec.
Такое условие подходит для моделирования дорожного движения, поскольку оно является результатом взаимодействия многих независимых объектов [8]
false
true
false
9,650
2026-02-24T09:32:16.038000Z
2026-02-24T09:32:16.038000Z
Lec.
Современные исследования опираются на многоагентное моделирование, в котором каждый транспортный средство рассматривается как отдельный агент со своими характеристиками и правилами поведения
false
true
false
9,649
2026-02-24T09:32:14.279000Z
2026-02-24T09:32:14.279000Z
Lec.
Упомянутые модели позволяют воспроизводить движение сотен или тысяч агентов в виртуальной среде, что дает возможность анализировать различные показатели в контролируемых условиях
false
true
false
9,648
2026-02-24T09:32:12.620000Z
2026-02-24T09:32:12.620000Z
Lec.
Поэтому основным инструментом в данной области является имитационное моделирование с использованием специализированных компьютерных симуляторов
false
true
false
9,647
2026-02-24T09:32:10.861000Z
2026-02-24T09:32:10.861000Z
Lec.
Учитывая сложность и масштабность предполагаемых сценариев, изучить влияние подключенных и беспилотных транспортных средств на транспортную систему с помощью аналитических методов или полевых экспериментов в отдельности довольно сложно
false
true
false
9,646
2026-02-24T09:32:09.097000Z
2026-02-24T09:32:09.097000Z
Lec.
Поэтому необходимы комплексные исследования, учитывающие безопасность, эффективность и другие факторы в различных сценариях внедрения CAV
false
true
false
9,645
2026-02-24T09:32:07.426000Z
2026-02-24T09:32:07.426000Z
Lec.
Кроме того, различные модели поведения CAV по-разному влияют на дорожную ситуацию
false
true
false
9,644
2026-02-24T09:32:05.837000Z
2026-02-24T09:32:05.837000Z
Lec.
Данное явление связано с тем, что малое количество CAV способно предотвращать некоторые аварии, но для заметного влияния на плотность и стабильность дорожного движения требуется высокая насыщенность автопарка
false
true
false
9,643
2026-02-24T09:32:04.026000Z
2026-02-24T09:32:04.026000Z
Lec.
Например, было отмечено, что даже на упомянутом этапе показатели безопасности ощутимо улучшаются при низкой доле автоматизированного транспорта, в то время как улучшение пропускной способности дорог незначительно
false
true
false
9,642
2026-02-24T09:32:02.232000Z
2026-02-24T09:32:02.232000Z
Lec.
На этапе частичного внедрения, когда обычные автомобили и CAV совместно используют дорогу, возможны сложные взаимодействия [21]
false
true
false
9,641
2026-02-24T09:32:00.394000Z
2026-02-24T09:32:00.394000Z
Lec.
Влияние CAV на транспортную систему варьируется и зависит от множества факторов
false
true
false
9,640
2026-02-24T09:31:58.780000Z
2026-02-24T09:31:58.780000Z
Lec.
На высоких уровнях автоматизации упомянутые функции ощутимо повышают безопасность
false
true
false
9,639
2026-02-24T09:31:57.057000Z
2026-02-24T09:31:57.057000Z
Lec.
Такой результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, способны предотвратить значительную часть типичных аварий
false
true
false
9,638
2026-02-24T09:31:55.488000Z
2026-02-24T09:31:55.488000Z
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 наиболее высокого уровня [13]
false
true
false
9,637
2026-02-24T09:31:53.628000Z
2026-02-24T09:31:53.628000Z
Lec.
Даже частичная автоматизация, такая как системы экстренного торможения AEB и системы предупреждения о выезде с полосы движения LDW, существенно сокращает количество столкновений
false
true
false
9,636
2026-02-24T09:31:51.837000Z
2026-02-24T09:31:51.837000Z
Lec.
Следовательно, полностью автономные транспортные средства теоретически способны устранять большинство ДТП
false
true
false
9,635
2026-02-24T09:31:50.288000Z
2026-02-24T09:31:50.288000Z
Lec.
По данным Национальной администрации безопасности дорожного движения США, около 94 % ДТП происходят по вине человека
false
true
false
9,634
2026-02-24T09:31:48.532000Z
2026-02-24T09:31:48.532000Z
Lec.
Обмен данными также позволяет предотвращать опасные ситуации
false
true
false
9,633
2026-02-24T09:31:46.810000Z
2026-02-24T09:31:46.810000Z
Lec.
Указанный эффект объясняется тем, что автоматизированные системы управления реагируют быстрее, чем люди, и не подвержены усталости или невнимательности
false
true
false
9,632
2026-02-24T09:31:45.173000Z
2026-02-24T09:31:45.173000Z
Lec.
Внедрение CAV позволяет сократить количество ДТП и смертельных случаев на дорогах, увеличить пропускную способность дорог и сократить задержки в движении
false
true
false
9,631
2026-02-24T09:31:43.314000Z
2026-02-24T09:31:43.314000Z
Lec.
Все вышеупомянутое призвано повысить безопасность и эффективность транспортной системы
false
true
false
9,630
2026-02-24T09:31:41.563000Z
2026-02-24T09:31:41.563000Z
Lec.
Во-вторых, существует возможность реализации алгоритмов совместного управления дорожным движением, такие как синхронизированный проезд перекрестков без светофоров, скоординированная смена полос движения или движение колоннами с минимальными интервалами между транспортными средствами
false
true
false
9,629
2026-02-24T09:31:39.620000Z
2026-02-24T09:31:39.620000Z
Lec.
Во-первых, расширяется поле зрения и время реакции, что означает, что автомобили способны получать предупреждения о состоянии дорог за сотни метров до появления препятствия
false
true
false
9,628
2026-02-24T09:31:38.016000Z
2026-02-24T09:31:38.016000Z
Lec.
Такой подход дает ряд преимуществ [17]
false
true
false
9,627
2026-02-24T09:31:36.425000Z
2026-02-24T09:31:36.425000Z
Lec.
Основная идея заключается в том, что CAV, оснащенные датчиками зрения и интеллектуальными компьютерами, обмениваются данными друг с другом для получения дополнительной информации о дорожной ситуации
false
true
false
9,626
2026-02-24T09:31:34.571000Z
2026-02-24T09:31:34.571000Z
Lec.
Объединение упомянутых двух областей дает возникновение концепции CAV, которые способны как самостоятельно управлять, так и координировать свои действия с другими участниками дорожного движения посредством связи [17]
false
true
false
9,625
2026-02-24T09:31:32.911000Z
2026-02-24T09:31:32.911000Z
Lec.
Беспилотный транспорт основан на бортовых системах автоматического управления, включающих датчики, камеры, лидары и алгоритмы искусственного интеллекта, которые способны частично или полностью выполнять функции водителя
false
true
false
9,624
2026-02-24T09:31:31.271000Z
2026-02-24T09:31:31.271000Z
Lec.
Подключенный транспорт предполагает оснащение транспортных средств устройствами беспроводной связи, которые позволяют им обмениваться данными друг с другом (V2V - vehicle-to-vehicle) и с элементами дорожной инфраструктуры, например, светофорами, датчиками и облачными сервисами, в режиме реального времени
false
true
false
9,623
2026-02-24T09:31:29.466000Z
2026-02-24T09:31:29.466000Z
Lec.
Исследование также охватывает методы моделирования упомянутых процессов в многоагентной среде
false
true
false
9,622
2026-02-24T09:31:27.721000Z
2026-02-24T09:31:27.721000Z
Lec.
Предмет исследования – процессы дорожного движения и их параметры (например, безопасность, пропускная способность и стабильность), которые формируются под влиянием технологий связи (коммуникации V2X) и автоматизированного управления транспортными средствами
false
true
false
9,621
2026-02-24T09:31:25.797000Z
2026-02-24T09:31:25.797000Z
Lec.
Объект исследования – транспортная система в условиях присутствия подключенных и автономных транспортных средств, рассматриваемая в масштабных сценариях
false
true
false
9,620
2026-02-24T09:31:24.109000Z
2026-02-24T09:31:24.109000Z
Lec.
Описать теоретические основы и архитектуру интегрированной симуляционной среды CAVISE, включающей подсистемы имитации дорожного движения (SUMO), беспроводных коммуникаций (OMNeT++ и др.) и высокодетализированной визуальной среды для автономных автомобилей (CARLA), а также принципы взаимодействия компонентов (V2X-взаимодействие) в рамках данной среды
false
true
false
9,619
2026-02-24T09:31:21.858000Z
2026-02-24T09:31:21.858000Z
Lec.
Определить характеристики многоагентного моделирования дорожного движения и методы масштабирования симуляций, включая параллелизацию
false
true
false
9,618
2026-02-24T09:31:19.931000Z
2026-02-24T09:31:19.931000Z
Lec.
Систематизировать существующие подходы к моделированию транспортных систем с подключенными и автономными транспортными средствами
false
true
false
9,617
2026-02-24T09:31:17.981000Z
2026-02-24T09:31:17.981000Z
Lec.
Затем проанализировать модели и инструменты моделирования, используемые для изучения CAV
false
true
false
9,616
2026-02-24T09:31:16.319000Z
2026-02-24T09:31:16.319000Z
Lec.
Изучить влияние внедрения CAV на безопасность дорожного движения и эффективность транспортного потока
false
true
false
9,615
2026-02-24T09:31:14.452000Z
2026-02-24T09:31:14.452000Z
Lec.
Провести обзор литературы по текущему состоянию исследований в области подключенного и автономного (беспилотного) транспорта
false
true
false
9,614
2026-02-24T09:31:12.875000Z
2026-02-24T09:31:12.875000Z
Lec.
Для достижения упомянутой цели требуется решение следующих задач:
false
true
false
9,613
2026-02-24T09:31:11.112000Z
2026-02-24T09:31:11.112000Z
Lec.
Цель исследования – выявить и изучить влияние технологий подключенного и автономного транспорта на характеристики транспортных систем в многоагентных и крупномасштабных сценариях с использованием современных средств моделирования
false
true
false
9,612
2026-02-24T09:31:09.326000Z
2026-02-24T09:31:09.326000Z
Lec.
Данная работа актуальна в связи с необходимостью комплексного анализа влияния технологий CAV на транспортные потоки и безопасность дорожного движения в крупномасштабных многоагентных моделях, а также разработки инструментов моделирования
false
true
false
9,611
2026-02-24T09:31:07.469000Z
2026-02-24T09:31:07.469000Z
Lec.
Компьютерное моделирование, с другой стороны, предоставляет экономичный и безопасный способ изучения таких сценариев
false
true
false
9,610
2026-02-24T09:31:05.720000Z
2026-02-24T09:31:05.720000Z
Lec.
Вместе с тем проведение полевых экспериментов со значительным количеством реальных транспортных средств чрезвычайно дорого и сложно
false
true
false
9,609
2026-02-24T09:31:03.975000Z
2026-02-24T09:31:03.975000Z
Lec.
Вышеуказанная ситуация требует исследования влияния частичной автоматизации на существующую транспортную систему, а также разработки сценариев кооперативного вождения
false
true
false
9,608
2026-02-24T09:31:02.264000Z
2026-02-24T09:31:02.264000Z
Lec.
В ближайшие десятилетия на дорогах предполагается сосуществование традиционных автомобилей с водителями и различных уровней автономных и подключенных транспортных средств
false
true
false