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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
17,807 | 2026-02-24T14:06:06.075000Z | 2026-02-24T14:06:06.075000Z | Lec. | В основе функционирования агента лежит метод обучения с подкреплением, где каждый автомобиль выступает в качестве агента, принимающего решения на основе текущего состояния среды и получающего обратную связь в виде наград или штрафов за свои действия | false | true | false | |
17,806 | 2026-02-24T14:06:03.226000Z | 2026-02-24T14:06:03.226000Z | Lec. | Multi_Agent_Intersection [52-53] представляет собой многоагентную систему, предназначенную для координации движения транспортных средств на перекрестке с целью предотвращения столкновений и оптимизации трафика | false | true | false | |
17,805 | 2026-02-24T14:06:00.227000Z | 2026-02-24T14:06:00.227000Z | Lec. | Такой подход способствует более глубокому пониманию взаимодействия между автономными агентами, их влиянию на общую транспортную сеть и потенциалу совместных стратегий для повышения безопасности и эффективности дорожного движения | false | true | false | |
17,804 | 2026-02-24T14:05:57.343000Z | 2026-02-24T14:05:57.343000Z | Lec. | Это позволяет исследователям и разработчикам объединить преимущества реалистичной сенсорной симуляции с возможностями моделирования транспортных потоков и V2X-коммуникаций, что открывает новые горизонты для разработки, тестирования и валидации передовых систем управления дорожным движением будущего | false | true | false | |
17,803 | 2026-02-24T14:05:54.152000Z | 2026-02-24T14:05:54.152000Z | Lec. | Комбинированное использование CARLA и SUMO представляет собой перспективный подход к созданию комплексных и многоуровневых моделей подключенного и беспилотного транспорта | false | true | false | |
17,802 | 2026-02-24T14:05:51.328000Z | 2026-02-24T14:05:51.328000Z | Lec. | Это делает его незаменимым инструментом для изучения влияния беспилотных и подключенных транспортных средств на транспортные потоки в масштабе сети, анализа эффективности совместных стратегий управления движением и оценки работы протоколов связи | false | true | false | |
17,801 | 2026-02-24T14:05:48.465000Z | 2026-02-24T14:05:48.465000Z | Lec. | SUMO, в свою очередь, обеспечивает мощную платформу для моделирования дорожного движения на микроскопическом уровне и обладает развитыми возможностями для симуляции V2X-коммуникаций благодаря интеграции с Veins [71] | false | true | false | |
17,800 | 2026-02-24T14:05:44.974000Z | 2026-02-24T14:05:44.974000Z | Lec. | Он позволяет создавать богатые на сенсорные данные сценарии, необходимые для обучения моделей машинного обучения и оценки работы систем автономного вождения на уровне принятия решений отдельным автомобилем | false | true | false | |
17,799 | 2026-02-24T14:05:41.998000Z | 2026-02-24T14:05:41.998000Z | Lec. | CARLA, с его фотореалистичной средой и детальной симуляцией сенсоров, идеально подходит для разработки, обучения и тестирования алгоритмов восприятия и локального управления беспилотных транспортных средств | false | true | false | |
17,798 | 2026-02-24T14:05:39.152000Z | 2026-02-24T14:05:39.152000Z | Lec. | Комбинированное использование CARLA и SUMO представляет собой многообещающий подход к комплексному моделированию подключенного и беспилотного транспорта, позволяя объединить сильные стороны каждого инструмента для решения более широкого спектра исследовательских задач | false | true | false | |
17,797 | 2026-02-24T14:05:35.850000Z | 2026-02-24T14:05:35.850000Z | Lec. | Выбор конкретного инструмента зависит от целей моделирования, требуемого уровня детализации, доступных ресурсов, а также опыта пользователя | false | true | false | |
17,796 | 2026-02-24T14:05:33.031000Z | 2026-02-24T14:05:33.031000Z | Lec. | Визуализация и анализ данных: Платформа предоставляет инструменты для визуализации результатов моделирования и анализа ключевых показателей эффективности (например, пропускная способность, задержки, безопасность) | false | true | false | |
17,795 | 2026-02-24T14:05:30.402000Z | 2026-02-24T14:05:30.402000Z | Lec. | Интеграция с другими инструментами: CAVISE может быть интегрирована с другими симуляторами и инструментами, такими как SUMO для расширения функциональности; | false | true | false | |
17,794 | 2026-02-24T14:05:27.959000Z | 2026-02-24T14:05:27.959000Z | Lec. | Различные уровни моделирования: CAVISE может поддерживать моделирование на различных уровнях детализации, от микроскопического до макроскопического; | false | true | false | |
17,793 | 2026-02-24T14:05:25.383000Z | 2026-02-24T14:05:25.383000Z | Lec. | Поддержка V2X коммуникаций: Платформа обеспечивает моделирование V2V и V2I с учетом различных протоколов и задержек; | false | true | false | |
17,792 | 2026-02-24T14:05:22.526000Z | 2026-02-24T14:05:22.526000Z | Lec. | Модульная архитектура: CAVISE имеет модульную структуру, позволяющую пользователям добавлять, удалять или модифицировать различные компоненты моделирования (например, модели транспортных средств, сенсоров, коммуникаций); | false | true | false | |
17,791 | 2026-02-24T14:05:19.705000Z | 2026-02-24T14:05:19.705000Z | Lec. | Основные характеристики CAVISE: | false | true | false | |
17,790 | 2026-02-24T14:05:16.682000Z | 2026-02-24T14:05:16.682000Z | Lec. | CAVISE (CAV Interoperability Simulation Environment) [66] — это платформа для имитационного моделирования, разработанная для оценки взаимодействия CAV в различных дорожных условиях и сценариях движения | false | true | false | |
17,789 | 2026-02-24T14:05:13.556000Z | 2026-02-24T14:05:13.556000Z | Lec. | Моделирование подключенных и беспилотных транспортных средств: Aimsun Next предоставляет специальные функции и инструменты для моделирования CAV и их влияния на транспортный поток | false | true | false | |
17,788 | 2026-02-24T14:05:10.734000Z | 2026-02-24T14:05:10.734000Z | Lec. | Это оптимизирует точность моделирования и вычислительную эффективность | false | true | false | |
17,787 | 2026-02-24T14:05:07.968000Z | 2026-02-24T14:05:07.968000Z | Lec. | Гибридное моделирование: Aimsun Next позволяет проводить гибридные симуляции, где различные части сети могут моделироваться на разных уровнях детализации (например, микроскопический для критических перекрестков и мезоскопический для окружающей сети) | false | true | false | |
17,786 | 2026-02-24T14:05:05.132000Z | 2026-02-24T14:05:05.132000Z | Lec. | Он имеет решающее значение для стратегического транспортного планирования и прогнозирования | false | true | false | |
17,785 | 2026-02-24T14:05:02.074000Z | 2026-02-24T14:05:02.074000Z | Lec. | Макроскопическое распределение: Этот уровень фокусируется на моделировании транспортного спроса и распределении трафика по различным маршрутам на основе характеристик сети и предпочтений пользователей | false | true | false | |
17,784 | 2026-02-24T14:04:59.249000Z | 2026-02-24T14:04:59.249000Z | Lec. | Он полезен для стратегического планирования и динамического распределения трафика в более крупном масштабе; | false | true | false | |
17,783 | 2026-02-24T14:04:56.419000Z | 2026-02-24T14:04:56.419000Z | Lec. | Мезоскопическое моделирование: Мезоскопический симулятор обеспечивает вычислительно эффективный способ моделирования больших сетей, фокусируясь на потоке трафика по сегментам, а не на отдельных транспортных средствах | false | true | false | |
17,782 | 2026-02-24T14:04:53.551000Z | 2026-02-24T14:04:53.551000Z | Lec. | Он поддерживает поведение вне полос для мотоциклов и других типов транспортных средств, распространенных в определенных регионах; | false | true | false | |
17,781 | 2026-02-24T14:04:50.748000Z | 2026-02-24T14:04:50.748000Z | Lec. | Микроскопическое моделирование: В основе Aimsun Next лежит высокодетализированный микроскопический симулятор, который моделирует поведение отдельных транспортных средств, пешеходов и велосипедистов на основе сложных поведенческих моделей, включая следование за лидером, перестроение в полосе и принятие решения о проезде | false | true | false | |
17,780 | 2026-02-24T14:04:47.844000Z | 2026-02-24T14:04:47.844000Z | Lec. | Пользователи могут анализировать транспортные сети в различных масштабах и уровнях детализации, что позволяет использовать Aimsun для широкого спектра задач, включая моделирование CAV; | false | true | false | |
17,779 | 2026-02-24T14:04:44.983000Z | 2026-02-24T14:04:44.983000Z | Lec. | Интегрированное мультиразрешенное моделирование: Aimsun Next выделяется своей способностью интегрировать различные уровни моделирования трафика — микроскопический, мезоскопический и макроскопический — в рамках единой программной среды | false | true | false | |
17,778 | 2026-02-24T14:04:42.135000Z | 2026-02-24T14:04:42.135000Z | Lec. | Основные характеристики Aimsun Next: | false | true | false | |
17,777 | 2026-02-24T14:04:39.569000Z | 2026-02-24T14:04:39.569000Z | Lec. | Aimsun Next [70] — это комплексная и многомасштабная платформа для моделирования дорожного движения, разработанная компанией Aimsun (теперь часть Yunex Traffic, входящей в группу Mundys) | false | true | false | |
17,776 | 2026-02-24T14:04:36.728000Z | 2026-02-24T14:04:36.728000Z | Lec. | Для моделирования поведения пешеходов часто используется модель социальных сил [69] | false | true | false | |
17,775 | 2026-02-24T14:04:33.972000Z | 2026-02-24T14:04:33.972000Z | Lec. | Моделирование пешеходов и велосипедистов: VISSIM может моделировать движение пешеходов и велосипедистов, учитывая их взаимодействие с автомобильным транспортом и друг с другом | false | true | false | |
17,774 | 2026-02-24T14:04:31.102000Z | 2026-02-24T14:04:31.102000Z | Lec. | Моделирование общественного транспорта: Специализированные функции позволяют детально моделировать работу общественного транспорта, включая планирование маршрутов, расписания, время стоянки на остановках и меры приоритета на перекрестках; | false | true | false | |
17,773 | 2026-02-24T14:04:28.079000Z | 2026-02-24T14:04:28.079000Z | Lec. | Он может быть интегрирован с программным обеспечением управления светофорами для целей оптимизации; | false | true | false | |
17,772 | 2026-02-24T14:04:25.291000Z | 2026-02-24T14:04:25.291000Z | Lec. | Управление дорожным движением и оптимизация сигналов: VISSIM позволяет моделировать различные стратегии управления дорожным движением, включая светофоры с фиксированным временем цикла, светофоры, управляемые транспортным потоком, и координированные системы светофорного регулирования | false | true | false | |
17,771 | 2026-02-24T14:04:22.404000Z | 2026-02-24T14:04:22.404000Z | Lec. | Мультимодальное моделирование: VISSIM может моделировать различные виды транспорта, включая моторизованный частный транспорт (легковые и грузовые автомобили, автобусы), общественный транспорт (автобусы, трамваи, поезда), велосипеды и пешеходов, а также их взаимодействие в рамках одной модели; | false | true | false | |
17,770 | 2026-02-24T14:04:19.527000Z | 2026-02-24T14:04:19.527000Z | Lec. | В основе моделирования поведения транспортных средств в VISSIM лежит модель следования за лидером Видемана [68], которая реалистично имитирует продольное взаимодействие водителей; | false | true | false | |
17,769 | 2026-02-24T14:04:16.661000Z | 2026-02-24T14:04:16.661000Z | Lec. | Это позволяет проводить детальный анализ взаимодействий и зависимостей в транспортном потоке | false | true | false | |
17,768 | 2026-02-24T14:04:13.845000Z | 2026-02-24T14:04:13.845000Z | Lec. | Микроскопическое моделирование: VISSIM моделирует поведение отдельных транспортных средств, пешеходов и других участников дорожного движения на основе сложных поведенческих моделей | false | true | false | |
17,767 | 2026-02-24T14:04:11.017000Z | 2026-02-24T14:04:11.017000Z | Lec. | Основные характеристики VISSIM: | false | true | false | |
17,766 | 2026-02-24T14:04:08.576000Z | 2026-02-24T14:04:08.576000Z | Lec. | VISSIM – это коммерческий программный пакет для микроскопического моделирования дорожного движения, разработанный компанией PTV Planung Transport Verkehr AG [50] | false | true | false | |
17,765 | 2026-02-24T14:04:05.746000Z | 2026-02-24T14:04:05.746000Z | Lec. | Фреймворки, такие как ScenarioRunner, построены на базовом API CARLA для облегчения создания и выполнения сценариев | false | true | false | |
17,764 | 2026-02-24T14:04:02.902000Z | 2026-02-24T14:04:02.902000Z | Lec. | Система сценариев (Scenario System): CARLA предоставляет инструменты и фреймворки для определения и выполнения сложных и воспроизводимых сценариев вождения, что крайне важно для тестирования надежности и безопасности систем автономного вождения | false | true | false | |
17,763 | 2026-02-24T14:04:00.018000Z | 2026-02-24T14:04:00.018000Z | Lec. | Пользователи могут настраивать поведение и сложность моделируемой среды; | false | true | false | |
17,762 | 2026-02-24T14:03:57.195000Z | 2026-02-24T14:03:57.195000Z | Lec. | Менеджер трафика (Traffic Manager): Встроенный модуль, который имитирует реалистичный поток ТС с автономными транспортными средствами, соблюдающими правила дорожного движения | false | false | false | |
17,761 | 2026-02-24T14:03:54.357000Z | 2026-02-24T14:03:54.357000Z | Lec. | Комплексный набор сенсоров: CARLA обладает набором моделей сенсоров для исследований в области автономного вождения; | false | true | false | |
17,760 | 2026-02-24T14:03:51.536000Z | 2026-02-24T14:03:51.536000Z | Lec. | Разнообразие транспортных средств и пешеходов: Симулятор включает библиотеку реалистичных моделей транспортных средств с динамическими свойствами и возможность моделирования поведения пешеходов, создавая сложные и интерактивные сценарии движения; | false | true | false | |
17,759 | 2026-02-24T14:03:48.502000Z | 2026-02-24T14:03:48.502000Z | Lec. | Эти среды могут создаваться, основываясь на стандарте ASAM OpenDRIVE, для определения дорог и городской застройки, что обеспечивает стандартизацию; | false | true | false | |
17,758 | 2026-02-24T14:03:45.681000Z | 2026-02-24T14:03:45.681000Z | Lec. | Реалистичные городские среды: CARLA предоставляет детализированные 3D-модели городских планировок, включая здания, растительность, дорожные знаки и инфраструктуру | false | true | false | |
17,757 | 2026-02-24T14:03:42.798000Z | 2026-02-24T14:03:42.798000Z | Lec. | Основные характеристики CARLA: | false | true | false | |
17,756 | 2026-02-24T14:03:40.235000Z | 2026-02-24T14:03:40.235000Z | Lec. | Реализованный в виде открытой программной платформы на базе движка Unreal Engine, симулятор CARLA обеспечивает: | false | true | false | |
17,755 | 2026-02-24T14:03:37.745000Z | 2026-02-24T14:03:37.745000Z | Lec. | CARLA (CAR Learning to Act) представляет собой специализированный симулятор автономного вождения с открытым исходным кодом, изначально разработанный для поддержки полного цикла разработки, обучения и верификации систем автономного управления в условиях городской среды [49] | false | true | false | |
17,754 | 2026-02-24T14:03:34.148000Z | 2026-02-24T14:03:34.148000Z | Lec. | Это позволяет контролировать поведение транспортных средств, получать данные о симуляции и реализовывать сложные алгоритмы управления, включая логику автономного вождения и V2X взаимодействия | false | true | false | |
17,753 | 2026-02-24T14:03:31.106000Z | 2026-02-24T14:03:31.106000Z | Lec. | Traffic Control Interface – возможность внешним программам (написанным на Python, C++, Java и других языках) взаимодействовать с запущенной симуляцией SUMO в режиме реального времени | false | true | false | |
17,752 | 2026-02-24T14:03:28.274000Z | 2026-02-24T14:03:28.274000Z | Lec. | Поддержка различных форматов входных данных: SUMO может импортировать дорожные сети из различных форматов (например, OpenStreetMap [63]) и принимать описания трафика в различных форматах XML; | false | true | false | |
17,751 | 2026-02-24T14:03:25.798000Z | 2026-02-24T14:03:25.798000Z | Lec. | Гибкость: SUMO предлагает широкие возможности для настройки дорожных сетей, транспортных потоков, поведения водителей, моделей транспортных средств и правил дорожного движения; | false | true | false | |
17,750 | 2026-02-24T14:03:23.013000Z | 2026-02-24T14:03:23.013000Z | Lec. | Открытый исходный код: SUMO предоставляет пользователям полный доступ к коду, возможность его модификации и расширения, а также бесплатное использование; | false | true | false | |
17,749 | 2026-02-24T14:03:20.232000Z | 2026-02-24T14:03:20.232000Z | Lec. | Микроскопическое моделирование: SUMO моделирует поведение каждого транспортного средства индивидуально, учитывая его динамические характеристики (ускорение, торможение, максимальная скорость), взаимодействие с другими участниками движения и правила дорожного движения; | false | true | false | |
17,748 | 2026-02-24T14:03:17.403000Z | 2026-02-24T14:03:17.403000Z | Lec. | Основные характеристики SUMO: | false | true | false | |
17,747 | 2026-02-24T14:03:15.010000Z | 2026-02-24T14:03:15.010000Z | Lec. | Благодаря своей гибкости, обширным возможностям настройки и активному сообществу, SUMO стал популярным инструментом для исследований в области транспортного планирования, оптимизации трафика, а также для моделирования поведения подключенного и беспилотного транспорта | false | true | false | |
17,746 | 2026-02-24T14:03:12.169000Z | 2026-02-24T14:03:12.169000Z | Lec. | SUMO позволяет моделировать движение каждого отдельного транспортного средства на дорожной сети | false | true | false | |
17,745 | 2026-02-24T14:03:09.349000Z | 2026-02-24T14:03:09.349000Z | Lec. | Simulation of Urban Mobility (SUMO) — это бесплатный и открытый микроскопический симулятор дорожного движения [48] | false | true | false | |
17,744 | 2026-02-24T14:03:06.362000Z | 2026-02-24T14:03:06.362000Z | Lec. | Ниже представлен анализ наиболее распространенных | false | true | false | |
17,743 | 2026-02-24T14:03:03.918000Z | 2026-02-24T14:03:03.918000Z | Lec. | Используются методы квантовой механики | false | true | false | |
17,742 | 2026-02-24T14:03:01.377000Z | 2026-02-24T14:03:01.377000Z | Lec. | Наноскопический уровень – моделирование квантовых эффектов, наноструктур (например, углеродные нанотрубки, квантовые точки) | false | true | false | |
17,741 | 2026-02-24T14:02:57.879000Z | 2026-02-24T14:02:57.879000Z | Lec. | Позволяет изучать фазовые переходы, диффузию, химические реакции | false | true | false | |
17,740 | 2026-02-24T14:02:55.104000Z | 2026-02-24T14:02:55.104000Z | Lec. | Микроскопический уровень – моделирование на уровне атомов и молекул | false | true | false | |
17,739 | 2026-02-24T14:02:52.726000Z | 2026-02-24T14:02:52.726000Z | Lec. | Применяются методы кинетических уравнений, метода дискретных элементов, моделирования методом решеточных Больцмановских уравнений [68] | false | true | false | |
17,738 | 2026-02-24T14:02:49.729000Z | 2026-02-24T14:02:49.729000Z | Lec. | Мезоскопический уровень – промежуточный масштаб между макро- и микроуровнями | false | true | false | |
17,737 | 2026-02-24T14:02:47.241000Z | 2026-02-24T14:02:47.241000Z | Lec. | Используются методы механики сплошных сред, термодинамики и уравнений в частных производных | false | true | false | |
17,736 | 2026-02-24T14:02:44.340000Z | 2026-02-24T14:02:44.340000Z | Lec. | Макроскопический уровень – моделирование крупных систем (например, инженерные конструкции, атмосферные явления, гидродинамика) | false | true | false | |
17,735 | 2026-02-24T14:02:41.176000Z | 2026-02-24T14:02:41.176000Z | Lec. | Симулятор позволяет моделировать физические, химические и биологические процессы на разных уровнях детализации [66 - 67]: | false | true | false | |
17,734 | 2026-02-24T14:02:38.414000Z | 2026-02-24T14:02:38.414000Z | Lec. | Существует множество программных средств, каждое из которых обладает своими особенностями, преимуществами и недостатками | false | true | false | |
17,733 | 2026-02-24T14:02:35.815000Z | 2026-02-24T14:02:35.815000Z | Lec. | В конечном итоге, комбинированное использование различных подходов может привести к созданию более интеллектуальной, безопасной и эффективной транспортной системы будущего | false | true | false | |
17,732 | 2026-02-24T14:02:32.987000Z | 2026-02-24T14:02:32.987000Z | Lec. | Внедрение этих технологий, вероятно, будет поэтапным, начиная с более простых сценариев и постепенно охватывая более сложные и масштабные системы | false | true | false | |
17,731 | 2026-02-24T14:02:29.921000Z | 2026-02-24T14:02:29.921000Z | Lec. | Масштабируемость и сложность реализации возрастают при переходе от локальных решений к управлению на уровне сети | false | true | false | |
17,730 | 2026-02-24T14:02:27.304000Z | 2026-02-24T14:02:27.304000Z | Lec. | Важно отметить, что эффективность каждого подхода тесно связана с надежностью и своевременностью обмена информацией по V2X коммуникациям, а также с проблемой интеграции с существующим, неавтоматизированным трафиком | false | true | false | |
17,729 | 2026-02-24T14:02:24.417000Z | 2026-02-24T14:02:24.417000Z | Lec. | Наконец, оптимизация трафика на уровне сети ставит своей целью глобальное улучшение транспортной ситуации за счет скоординированных мер управления в масштабе всей дорожной сети | false | true | false | |
17,728 | 2026-02-24T14:02:21.416000Z | 2026-02-24T14:02:21.416000Z | Lec. | Совместное слияние потоков и изменение полосы движения направлены на улучшение маневрирования в зонах слияния и при перестроениях, повышая безопасность и пропускную способность | false | true | false | |
17,727 | 2026-02-24T14:02:18.458000Z | 2026-02-24T14:02:18.459000Z | Lec. | CACC и управление караванами фокусируются на повышении эффективности и безопасности движения в группах на прямых участках дорог, в то время как совместное управление на перекрестках стремится оптимизировать проезд через узловые точки транспортной сети | false | true | false | |
17,726 | 2026-02-24T14:02:15.315000Z | 2026-02-24T14:02:15.315000Z | Lec. | Анализ существующих подходов к CDA для подключенного беспилотного транспорта показывает, что каждый из них нацелен на решение специфических задач и оптимизацию движения на различных уровнях дорожной сети | false | true | false | |
17,725 | 2026-02-24T14:02:12.510000Z | 2026-02-24T14:02:12.510000Z | Lec. | Низкий (концептуальные разработки и исследовательские проекты) | false | true | false | |
17,724 | 2026-02-24T14:02:10.046000Z | 2026-02-24T14:02:10.046000Z | Lec. | Средний (активные исследования и экспериментальные внедрения) | false | true | false | |
17,723 | 2026-02-24T14:02:07.618000Z | 2026-02-24T14:02:07.618000Z | Lec. | Относительно высокий (активные испытания и некоторые ограниченные внедрения) | false | true | false | |
17,722 | 2026-02-24T14:02:05.183000Z | 2026-02-24T14:02:05.183000Z | Lec. | Уровень зрелости технологии | false | true | false | |
17,721 | 2026-02-24T14:02:01.576000Z | 2026-02-24T14:02:01.576000Z | Lec. | Сложность реализации и масштабирования, требования к инфраструктуре, безопасность и конфиденциальность данных, управление смешанным трафиком | false | false | false | |
17,720 | 2026-02-24T14:01:58.814000Z | 2026-02-24T14:01:58.814000Z | Lec. | Управление смешанным трафиком, реакция на непредсказуемое поведение, масштабируемость, отказоустойчивость связи | false | true | false | |
17,719 | 2026-02-24T14:01:56.418000Z | 2026-02-24T14:01:56.418000Z | Lec. | Управление смешанным трафиком (пешеходы, неавтоматизированные автомобили), безопасность, масштабируемость, переходные стратегии | false | true | false | |
17,718 | 2026-02-24T14:01:53.225000Z | 2026-02-24T14:01:53.225000Z | Lec. | Устойчивость цепочки, управление смешанным трафиком, формирование и роспуск караванов, отказоустойчивость связи | false | true | false | |
17,717 | 2026-02-24T14:01:50.761000Z | 2026-02-24T14:01:50.761000Z | Lec. | Основные недостатки и проблемы | false | false | false | |
17,716 | 2026-02-24T14:01:48.369000Z | 2026-02-24T14:01:48.369000Z | Lec. | Увеличение пропускной способности сети, снижение заторов, времени в пути и выбросов | false | true | false | |
17,715 | 2026-02-24T14:01:45.434000Z | 2026-02-24T14:01:45.434000Z | Lec. | Повышение безопасности и плавности смены полосы, снижение помех для других участников движения | false | true | false | |
17,714 | 2026-02-24T14:01:42.823000Z | 2026-02-24T14:01:42.823000Z | Lec. | Снижение заторов на полосах слияния, предотвращение резких маневров, увеличение пропускной способности | false | true | false | |
17,713 | 2026-02-24T14:01:39.590000Z | 2026-02-24T14:01:39.590000Z | Lec. | Увеличение пропускной способности, снижение задержек, повышение безопасности на перекрестках | false | true | false | |
17,712 | 2026-02-24T14:01:36.708000Z | 2026-02-24T14:01:36.708000Z | Lec. | Увеличение пропускной способности, снижение расхода топлива (в караванах), повышение безопасности (за счет быстрого реагирования) | false | true | false | |
17,711 | 2026-02-24T14:01:33.850000Z | 2026-02-24T14:01:33.850000Z | Lec. | Основные преимущества | false | true | false | |
17,710 | 2026-02-24T14:01:31.310000Z | 2026-02-24T14:01:31.310000Z | Lec. | V2I и V2V (для сбора данных о трафике и распространения команд управления) | false | false | false | |
17,709 | 2026-02-24T14:01:28.520000Z | 2026-02-24T14:01:28.520000Z | Lec. | V2V (для обмена информацией о положении, скорости и намерениях) | false | false | false | |
17,708 | 2026-02-24T14:01:25.833000Z | 2026-02-24T14:01:25.833000Z | Lec. | V2I и V2V (надежность и низкая задержка для обмена информацией о намерениях и резервациях) | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.