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
18,107
2026-02-24T14:20:17.311000Z
2026-02-24T14:20:17.312000Z
Lec.
Wang Z. et al
false
false
false
18,106
2026-02-24T14:20:14.802000Z
2026-02-24T14:20:14.802000Z
Lec.
Cooperative intersection management: A survey //IEEE transactions on intelligent transportation systems. – 2015. – Т. 17. – №. 2. – С. 570-586. 39
false
true
false
18,105
2026-02-24T14:20:11.612000Z
2026-02-24T14:20:11.612000Z
Lec.
Chen L., Englund C
true
false
false
18,104
2026-02-24T14:20:08.635000Z
2026-02-24T14:20:08.635000Z
Lec.
A review of connected and automated vehicle platoon merging and splitting operations //IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2022. – Т. 23. – №. 12. – С. 22790-22806. 38
false
false
false
18,103
2026-02-24T14:20:05.582000Z
2026-02-24T14:20:05.582000Z
Lec.
Li Q., Chen Z., Li X
false
false
false
18,102
2026-02-24T14:20:02.889000Z
2026-02-24T14:20:02.889000Z
Lec.
Cooperative adaptive cruise control using vehicle-to-vehicle communication and deep learning //2022 IEEE intelligent vehicles symposium (IV). – IEEE, 2022. – С. 435-440. 37
false
false
false
18,101
2026-02-24T14:19:58.850000Z
2026-02-24T14:19:58.850000Z
Lec.
Cooperative adaptive cruise control using vehicle-to-vehicle communication and deep learning //2022 IEEE intelligent vehicles symposium (IV). – IEEE, 2022. – С. 435-440. 36
false
true
false
18,100
2026-02-24T14:19:54.785000Z
2026-02-24T14:19:54.785000Z
Lec.
Ke H. et al
false
true
false
18,099
2026-02-24T14:19:52.087000Z
2026-02-24T14:19:52.087000Z
Lec.
Intention‐Aware Autonomous Driving Decision‐Making in an Uncontrolled Intersection //Mathematical Problems in Engineering. – 2016. – Т. 2016. – №. 1. – С. 1025349. 35
false
false
false
18,098
2026-02-24T14:19:48.359000Z
2026-02-24T14:19:48.359000Z
Lec.
Song W., Xiong G., Chen H
false
false
false
18,097
2026-02-24T14:19:45.749000Z
2026-02-24T14:19:45.749000Z
Lec.
V2vnet: Vehicle-to-vehicle communication for joint perception and prediction //Computer vision–ECCV 2020: 16th European conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, proceedings, part II 16. – Springer International Publishing, 2020. – С. 605-621. 34
false
false
false
18,096
2026-02-24T14:19:42.775000Z
2026-02-24T14:19:42.775000Z
Lec.
Caesar H. et al. nuscenes: A multimodal dataset for autonomous driving //Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. – 2020. – С. 11621-11631. 33
false
false
false
18,095
2026-02-24T14:19:39.596000Z
2026-02-24T14:19:39.596000Z
Lec.
Multi-sensor fusion and cooperative perception for autonomous driving: A review //IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. – 2023. – Т. 15. – №. 5. – С. 36-58. 32
false
true
false
18,094
2026-02-24T14:19:36.399000Z
2026-02-24T14:19:36.399000Z
Lec.
Xiang C. et al
false
false
false
18,093
2026-02-24T14:19:33.595000Z
2026-02-24T14:19:33.595000Z
Lec.
Reservation-prioritization-based mixed-traffic cooperative control at unsignalized intersections //IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. – 2024. 31
false
false
false
18,092
2026-02-24T14:19:30.575000Z
2026-02-24T14:19:30.575000Z
Lec.
Zhong W. et al
false
false
false
18,091
2026-02-24T14:19:27.616000Z
2026-02-24T14:19:27.616000Z
Lec.
Multi-agent reinforcement learning for traffic signal control //17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). – IEEE, 2014. – С. 2529-2534. 30
false
true
false
18,090
2026-02-24T14:19:24.203000Z
2026-02-24T14:19:24.203000Z
Lec.
K., Bhatnagar S
true
false
false
18,089
2026-02-24T14:19:21.377000Z
2026-02-24T14:19:21.377000Z
Lec.
Prabuchandran K
true
false
false
18,088
2026-02-24T14:19:18.880000Z
2026-02-24T14:19:18.880000Z
Lec.
Virtual traffic lights: System design and implementation //2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall). – IEEE, 2018. – С. 1-5. 29
false
true
false
18,087
2026-02-24T14:19:15.855000Z
2026-02-24T14:19:15.855000Z
Lec.
Zhang R. et al
false
false
false
18,086
2026-02-24T14:19:13.086000Z
2026-02-24T14:19:13.086000Z
Lec.
A priority-based autonomous intersection management (AIM) scheme for connected automated vehicles (CAVs) //Vehicles. – 2021. – Т. 3. – №. 3. – С. 533-544. 28
false
true
false
18,085
2026-02-24T14:19:09.589000Z
2026-02-24T14:19:09.589000Z
Lec.
Zhang H. et al
false
false
false
18,084
2026-02-24T14:19:06.780000Z
2026-02-24T14:19:06.780000Z
Lec.
Autonomous vehicle technology: A guide for policymakers. – Rand Corporation, 2014. 27
false
true
false
18,083
2026-02-24T14:19:03.442000Z
2026-02-24T14:19:03.442000Z
Lec.
A multiagent approach to autonomous intersection management //Journal of artificial intelligence research. – 2008. – Т. 31. – С. 591-656. 26
false
true
false
18,082
2026-02-24T14:19:00.360000Z
2026-02-24T14:19:00.360000Z
Lec.
Dresner K., Stone P
false
false
false
18,081
2026-02-24T14:18:57.829000Z
2026-02-24T14:18:57.829000Z
Lec.
Optimal hybrid perimeter and switching plans control for urban traffic networks //IEEE Transactions on Control Systems Technology. – 2014. – Т. 23. – №. 2. – С. 464-478. 25
false
true
false
18,080
2026-02-24T14:18:54.281000Z
2026-02-24T14:18:54.281000Z
Lec.
Hajiahmadi M. et al
false
false
false
18,079
2026-02-24T14:18:51.042000Z
2026-02-24T14:18:51.042000Z
Lec.
Improving the Urban Transport System Resilience Through Adaptive Traffic Signal Control Enabled by Decentralised Multiagent Reinforcement Learning //Journal of Advanced Transportation. – 2024. – Т. 2024. – №. 1. – С. 3035753. 24
false
true
false
18,078
2026-02-24T14:18:47.882000Z
2026-02-24T14:18:47.882000Z
Lec.
Yang X. et al
false
false
false
18,077
2026-02-24T14:18:45.072000Z
2026-02-24T14:18:45.072000Z
Lec.
Spaan, Bram Bakker, Traffic flow optimization: A reinforcement learning approach, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 52, 2016, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2016.01.001. 23
false
false
false
18,076
2026-02-24T14:18:41.900000Z
2026-02-24T14:18:41.900000Z
Lec.
Erwin Walraven, Matthijs T.J
true
false
false
18,075
2026-02-24T14:18:39.167000Z
2026-02-24T14:18:39.167000Z
Lec.
Tomlin, "Decentralized cooperative collision avoidance for acceleration constrained vehicles," 2008 47th IEEE Conference on Decision and Control, Cancun, Mexico, 2008, pp. 4357-4363, doi: 10.1109/CDC.2008.4739434. 22
false
false
false
18,074
2026-02-24T14:18:36.021000Z
2026-02-24T14:18:36.021000Z
Lec.
Hoffmann and C
false
true
false
18,073
2026-02-24T14:18:33.124000Z
2026-02-24T14:18:33.124000Z
Lec.
Performance analysis of decentralized vs centralized control for the traffic signal synchronization problem //Journal of Advanced Transportation. – 2020. – Т. 2020. – №. 1. – С. 8873962. 21
false
false
false
18,072
2026-02-24T14:18:30.095000Z
2026-02-24T14:18:30.095000Z
Lec.
Adacher L., Tiriolo M
false
false
false
18,071
2026-02-24T14:18:27.195000Z
2026-02-24T14:18:27.195000Z
Lec.
Transportation Research Record, 2557(1), 66-76. https://doi.org/10.3141/2557-07. 20
false
true
false
18,070
2026-02-24T14:18:24.065000Z
2026-02-24T14:18:24.065000Z
Lec.
Performance Analysis of Centralized and Distributed Systems for Urban Traffic Control
false
false
false
18,069
2026-02-24T14:18:21.373000Z
2026-02-24T14:18:21.373000Z
Lec.
F., & Sha, R. (2016)
false
false
false
18,068
2026-02-24T14:18:18.944000Z
2026-02-24T14:18:18.944000Z
Lec.
Sotelo, "A Novel Multimode Hybrid Control Method for Cooperative Driving of an Automated Vehicle Platoon," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 7, pp. 5822-5838, 1 April1, 2021, DOI: 10.1109/JIOT.2020.3034221. 19
false
true
false
18,067
2026-02-24T14:18:15.932000Z
2026-02-24T14:18:15.932000Z
Lec.
Zheng and M
false
false
false
18,066
2026-02-24T14:18:13.274000Z
2026-02-24T14:18:13.274000Z
Lec.
Malekian, S
false
false
false
18,065
2026-02-24T14:18:10.872000Z
2026-02-24T14:18:10.872000Z
Lec.
URL: https://github.com/openai/maddpg. 18
false
false
false
18,064
2026-02-24T14:18:08.022000Z
2026-02-24T14:18:08.022000Z
Lec.
Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) [Электронный ресурс]
false
true
false
18,063
2026-02-24T14:18:05.044000Z
2026-02-24T14:18:05.044000Z
Lec.
Lee, "Autonomous and Semiautonomous Intersection Management: A Survey," in IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 13, no. 2, pp. 53-70, Summer 2021, DOI: 10.1109/MITS.2020.3014074. 17
false
true
false
18,062
2026-02-24T14:18:02.026000Z
2026-02-24T14:18:02.026000Z
Lec.
Nejad and E
false
true
false
18,061
2026-02-24T14:17:59.171000Z
2026-02-24T14:17:59.171000Z
Lec.
Zhang, "Cooperative Driving for Connected and Automated Vehicles at Non-signalized Intersection based on Model Predictive Control," 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Auckland, New Zealand, 2019, pp. 2121-2126, DOI: 10.1109/ITSC.2019.8916786. 16
false
true
false
18,060
2026-02-24T14:17:55.658000Z
2026-02-24T14:17:55.658000Z
Lec.
Barth, "Infrastructure-Based Object Detection and Tracking for Cooperative Driving Automation: A Survey," 2022 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Aachen, Germany, 2022, pp. 1366-1373, doi: 10.1109/IV51971.2022.9827461. 15
false
true
false
18,059
2026-02-24T14:17:52.051000Z
2026-02-24T14:17:52.051000Z
Lec.
Oguchi and M
false
false
false
18,058
2026-02-24T14:17:49.332000Z
2026-02-24T14:17:49.332000Z
Lec.
URL: https://www.transportation.gov/briefing-room/us-dot-advances-deployment-connected-vehicle-technology-prevent-hundreds-thousands (accessed: 13.05.2021). 14
false
false
false
18,057
2026-02-24T14:17:46.252000Z
2026-02-24T14:17:46.252000Z
Lec.
DOT Advances Deployment Of Connected Vehicle Technology To Prevent Hundreds Of Thousands Of Crashes | US Department of Transportation [Electronic resource]. 2016
false
true
false
18,056
2026-02-24T14:17:43.070000Z
2026-02-24T14:17:43.070000Z
Lec.
P. 143–163. 13
false
false
false
18,055
2026-02-24T14:17:40.250000Z
2026-02-24T14:17:40.250000Z
Lec.
Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12331-3_3/. 12
false
false
false
18,054
2026-02-24T14:17:37.332000Z
2026-02-24T14:17:37.332000Z
Lec.
In: Wehrle, K., Güneş, M., Gross, J. (eds) Modeling and Tools for Network Simulation
false
true
false
18,053
2026-02-24T14:17:34.380000Z
2026-02-24T14:17:34.380000Z
Lec.
Varga, A. (2010)
false
true
false
18,052
2026-02-24T14:17:31.457000Z
2026-02-24T14:17:31.457000Z
Lec.
ISBN 978-1-61208-169-4. 11
false
true
false
18,051
2026-02-24T14:17:28.572000Z
2026-02-24T14:17:28.572000Z
Lec.
SIMUL 2011, 2011-10-23 - 2011-10-28, Barcelona
false
false
false
18,050
2026-02-24T14:17:26.073000Z
2026-02-24T14:17:26.073000Z
Lec.
In: Proceedings of SIMUL 2011, The Third International Conference on Advances in System Simulation
false
true
false
18,049
2026-02-24T14:17:23.208000Z
2026-02-24T14:17:23.208000Z
Lec.
Behrisch, Michael and Bieker, Laura and Erdmann, Jakob and Krajzewicz, Daniel (2011) SUMO – Simulation of Urban MObility: An Overview
false
false
false
18,048
2026-02-24T14:17:20.128000Z
2026-02-24T14:17:20.128000Z
Lec.
Alexey Dosovitskiy, German Ros, Felipe Codevilla, Antonio Lopez, Vladlen Koltun, CARLA: An Open Urban Driving Simulator Proceedings of the 1st Annual Conference on Robot Learning, PMLR 78:1-16, 2017. 10
true
false
false
18,047
2026-02-24T14:17:16.818000Z
2026-02-24T14:17:16.818000Z
Lec.
P. 12–22. 9
false
true
false
18,046
2026-02-24T14:17:13.835000Z
2026-02-24T14:17:13.835000Z
Lec.
P. 167–181. 8
false
false
false
18,045
2026-02-24T14:17:10.940000Z
2026-02-24T14:17:10.940000Z
Lec.
Pergamon, 2015
false
false
false
18,044
2026-02-24T14:17:08.036000Z
2026-02-24T14:17:08.036000Z
Lec.
Part A Policy Pract
false
false
false
18,043
2026-02-24T14:17:05.394000Z
2026-02-24T14:17:05.394000Z
Lec.
Preparing a nation for autonomous vehicles: opportunities, barriers and policy recommendations // Transp
false
false
false
18,042
2026-02-24T14:17:02.342000Z
2026-02-24T14:17:02.342000Z
Lec.
Fagnant D.J., Kockelman K
false
false
false
18,041
2026-02-24T14:16:59.787000Z
2026-02-24T14:16:59.787000Z
Lec.
P. 289–299. 7
false
false
false
18,040
2026-02-24T14:16:57.379000Z
2026-02-24T14:16:57.379000Z
Lec.
Vol. 1, № 4
false
false
false
18,039
2026-02-24T14:16:54.470000Z
2026-02-24T14:16:54.470000Z
Lec.
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2014
false
false
false
18,038
2026-02-24T14:16:51.644000Z
2026-02-24T14:16:51.644000Z
Lec.
Connected Vehicles: Solutions and Challenges // IEEE Internet Things J
false
false
false
18,037
2026-02-24T14:16:48.811000Z
2026-02-24T14:16:48.811000Z
Lec.
Lu N. et al
false
false
false
18,036
2026-02-24T14:16:45.816000Z
2026-02-24T14:16:45.816000Z
Lec.
P. 39–50. 6
false
true
false
18,035
2026-02-24T14:16:42.859000Z
2026-02-24T14:16:42.859000Z
Lec.
Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015
false
false
false
18,034
2026-02-24T14:16:40.430000Z
2026-02-24T14:16:40.430000Z
Lec.
The impact of cooperative perception on decision making and planning of autonomous vehicles // IEEE Intell
false
false
false
18,033
2026-02-24T14:16:37.489000Z
2026-02-24T14:16:37.489000Z
Lec.
Kim S.W. et al
false
false
false
18,032
2026-02-24T14:16:34.409000Z
2026-02-24T14:16:34.409000Z
Lec.
Summary for urban policymakers – what the IPCC special report on 1.5C means for cities. 2018. № December. 1–30 p. 5
false
true
false
18,031
2026-02-24T14:16:31.712000Z
2026-02-24T14:16:31.712000Z
Lec.
Bazaz A. et al
false
false
false
18,030
2026-02-24T14:16:28.733000Z
2026-02-24T14:16:28.733000Z
Lec.
Annual Report on Road Safety in EU. 4
false
true
false
18,029
2026-02-24T14:16:25.743000Z
2026-02-24T14:16:25.743000Z
Lec.
European Transport Safety Council. (2022)
false
true
false
18,028
2026-02-24T14:16:22.392000Z
2026-02-24T14:16:22.392000Z
Lec.
P. e390–e398. 3
false
true
false
18,027
2026-02-24T14:16:19.437000Z
2026-02-24T14:16:19.437000Z
Lec.
Vol. 3, № 9
false
false
false
18,026
2026-02-24T14:16:16.876000Z
2026-02-24T14:16:16.876000Z
Lec.
The global macroeconomic burden of road injuries: estimates and projections for 166 countries // Lancet Planet
false
true
false
18,025
2026-02-24T14:16:13.677000Z
2026-02-24T14:16:13.677000Z
Lec.
Chen S. et al
false
false
false
18,024
2026-02-24T14:16:11.037000Z
2026-02-24T14:16:11.037000Z
Lec.
Geneva, 2018. 2
false
true
false
18,023
2026-02-24T14:16:08.238000Z
2026-02-24T14:16:08.238000Z
Lec.
Global status report on road safety 2018
false
true
false
18,022
2026-02-24T14:16:05.317000Z
2026-02-24T14:16:05.317000Z
Lec.
Полученные в данной работе результаты могут служить основой для разработки и внедрения интеллектуальных транспортных систем нового поколения. 1
false
true
false
18,021
2026-02-24T14:16:02.288000Z
2026-02-24T14:16:02.288000Z
Lec.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на изучение более сложных сценариев взаимодействия, оптимизацию разработанных алгоритмов и оценку влияния факторов неопределенности и задержек связи на эффективность совместной автоматизации
false
true
false
18,020
2026-02-24T14:15:59.444000Z
2026-02-24T14:15:59.444000Z
Lec.
Результаты проведенного исследования подтверждают гипотезу о том, что совместная автоматизация управления дорожным движением является перспективным направлением для повышения эффективности и безопасности дорожного движения в условиях широкого распространения подключенных беспилотных транспортных средств
false
true
false
18,019
2026-02-24T14:15:56.375000Z
2026-02-24T14:15:56.375000Z
Lec.
Кроме того, совместная автоматизация способствует более равномерному распределению скорости транспортных средств, что потенциально снижает вероятность возникновения заторов и повышает пропускную способность дорожной сети
false
true
false
18,018
2026-02-24T14:15:53.722000Z
2026-02-24T14:15:53.722000Z
Lec.
В частности, наблюдается увеличение средней скорости автоматизированных транспортных средств, существенное снижение количества столкновений и повышение общего уровня безопасности дорожного движения
false
true
false
18,017
2026-02-24T14:15:50.870000Z
2026-02-24T14:15:50.870000Z
Lec.
Полученные данные свидетельствуют о том, что совместное взаимодействие между транспортными средствами и элементами дорожной инфраструктуры приводит к значительному улучшению ключевых показателей движения
false
true
false
18,016
2026-02-24T14:15:47.988000Z
2026-02-24T14:15:47.988000Z
Lec.
Представленный анализ и сравнение результатов моделирования различных сценариев дорожного движения четко демонстрирует преимущества использования совместной автоматизации управления
false
true
false
18,015
2026-02-24T14:15:45.335000Z
2026-02-24T14:15:45.335000Z
Lec.
Эти эксперименты были направлены на оценку эффективности интегрированных моделей CDA в сравнении со сценариями, где транспортные средства оборудованы исключительно беспилотными технологиями
false
true
false
18,014
2026-02-24T14:15:42.499000Z
2026-02-24T14:15:42.499000Z
Lec.
Кульминацией исследования стало проведение серии экспериментов с использованием имитационного моделирования
false
true
false
18,013
2026-02-24T14:15:39.695000Z
2026-02-24T14:15:39.695000Z
Lec.
Для последующего тестирования были разработаны разнообразные сценарии дорожного движения, охватывающие различные условия трафика и взаимодействия между автоматизированными транспортными средствами
false
true
false
18,012
2026-02-24T14:15:36.875000Z
2026-02-24T14:15:36.875000Z
Lec.
Одним из ключевых этапов работы стала доработка алгоритмов совместной автоматизации дорожного движения в выбранной среде моделирования CAVISE
false
true
false
18,011
2026-02-24T14:15:33.827000Z
2026-02-24T14:15:33.827000Z
Lec.
Также был выполнен анализ существующих инструментов для имитационного моделирования подключенного и беспилотного транспорта, определены наиболее подходящие из них для целей исследования
false
true
false
18,010
2026-02-24T14:15:31.374000Z
2026-02-24T14:15:31.374000Z
Lec.
В рамках исследования был проведен всесторонний анализ существующих алгоритмов регулирования проезда автоматизированными транспортными средствами перекрестков, алгоритмов совместного восприятия для подключенного беспилотного транспорта и подходов к CDA
false
false
false
18,009
2026-02-24T14:15:28.266000Z
2026-02-24T14:15:28.266000Z
Lec.
Данная работа была посвящена исследованию и оценке влияния CDA на поведение подключенных беспилотных транспортных средств
false
true
false
18,008
2026-02-24T14:15:24.859000Z
2026-02-24T14:15:24.859000Z
Lec.
Использование дорожной инфраструктуры, предоставляющей своевременную и релевантную информацию (RSU), позволяет значительно улучшить ключевые показатели движения, особенно в условиях сложного трафика и при взаимодействии нескольких автономных участников движения
false
true
false