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
17,707
2026-02-24T14:01:23.236000Z
2026-02-24T14:01:23.236000Z
Lec.
V2V (высокая надежность и низкая задержка для поддержания малых интервалов)
false
true
false
17,706
2026-02-24T14:01:20.374000Z
2026-02-24T14:01:20.374000Z
Lec.
Требования к коммуникации
false
true
false
17,705
2026-02-24T14:01:17.652000Z
2026-02-24T14:01:17.652000Z
Lec.
Глобальная координация на уровне всей дорожной сети (централизованная или распределенная)
false
true
false
17,704
2026-02-24T14:01:15.161000Z
2026-02-24T14:01:15.161000Z
Lec.
Локальная координация между автомобилем, меняющим полосу, и автомобилями в целевой полосе
false
true
false
17,703
2026-02-24T14:01:12.670000Z
2026-02-24T14:01:12.670000Z
Lec.
Локальная координация между автомобилями в зоне слияния
false
true
false
17,702
2026-02-24T14:01:10.243000Z
2026-02-24T14:01:10.243000Z
Lec.
Локальная координация на уровне перекрестка (между приближающимися автомобилями и/или инфраструктурой)
false
true
false
17,701
2026-02-24T14:01:07.764000Z
2026-02-24T14:01:07.764000Z
Lec.
В основном локальная координация внутри группы (каравана)
false
true
false
17,700
2026-02-24T14:01:05.342000Z
2026-02-24T14:01:05.342000Z
Lec.
Уровень координации
false
true
false
17,699
2026-02-24T14:01:02.621000Z
2026-02-24T14:01:02.621000Z
Lec.
Городские и междугородние дорожные сети
false
true
false
17,698
2026-02-24T14:01:00.145000Z
2026-02-24T14:01:00.145000Z
Lec.
Многополосные дороги с интенсивным движением, где часто происходят смены полос
false
true
false
17,697
2026-02-24T14:00:57.314000Z
2026-02-24T14:00:57.314000Z
Lec.
Зоны слияния (съезды на автомагистрали, перестроения из вспомогательных полос)
false
false
false
17,696
2026-02-24T14:00:54.755000Z
2026-02-24T14:00:54.755000Z
Lec.
Перекрестки (регулируемые и нерегулируемые)
false
true
false
17,695
2026-02-24T14:00:52.301000Z
2026-02-24T14:00:52.301000Z
Lec.
Автомагистрали, прямые участки дорог с интенсивным движением
false
true
false
17,694
2026-02-24T14:00:49.890000Z
2026-02-24T14:00:49.890000Z
Lec.
Основной сценарий применения
false
false
false
17,693
2026-02-24T14:00:44.203000Z
2026-02-24T14:00:44.203000Z
Lec.
Оптимизация трафика в масштабе сети, снижение заторов, времени в пути и выбросов
false
true
false
17,692
2026-02-24T14:00:41.165000Z
2026-02-24T14:00:41.165000Z
Lec.
Безопасное, плавное и эффективное перестроение между полосами движения
false
true
false
17,691
2026-02-24T14:00:38.733000Z
2026-02-24T14:00:38.733000Z
Lec.
Безопасное и эффективное объединение транспортных потоков, снижение заторов на полосах слияния
false
true
false
17,690
2026-02-24T14:00:36.207000Z
2026-02-24T14:00:36.207000Z
Lec.
Увеличение пропускной способности перекрестков, снижение задержек и повышение безопасности
false
true
false
17,689
2026-02-24T14:00:33.274000Z
2026-02-24T14:00:33.274000Z
Lec.
Поддержание близких интервалов, снижение аэродинамического сопротивления, увеличение пропускной способности на прямых участках
false
true
false
17,688
2026-02-24T14:00:30.397000Z
2026-02-24T14:00:30.397000Z
Lec.
Основная цель
false
true
false
17,687
2026-02-24T14:00:26.146000Z
2026-02-24T14:00:26.146000Z
Lec.
Cooperative Lane Changing
false
true
false
17,686
2026-02-24T14:00:23.831000Z
2026-02-24T14:00:23.831000Z
Lec.
Cooperative Merging
false
true
false
17,685
2026-02-24T14:00:21.194000Z
2026-02-24T14:00:21.194000Z
Lec.
Проведем сравнение существующих подходов к CDA для подключенного беспилотного транспорта, выделив их ключевые характеристики, преимущества и недостатки
false
true
false
17,684
2026-02-24T14:00:17.997000Z
2026-02-24T14:00:17.997000Z
Lec.
Это позволяет минимизировать количество остановок и задержек на перекрестках, а также динамически адаптировать фазы светофоров в зависимости от текущей загруженности различных направлений
false
true
false
17,683
2026-02-24T14:00:14.966000Z
2026-02-24T14:00:14.966000Z
Lec.
Вместо независимой оптимизации каждого светофора, V2I и V2V данные могут использоваться для координации работы светофоров на уровне целой сети
false
true
false
17,682
2026-02-24T14:00:12.119000Z
2026-02-24T14:00:12.119000Z
Lec.
Оптимизация работы светофоров на уровне сети (Network-Level Traffic Signal Optimization)
false
true
false
17,681
2026-02-24T14:00:09.392000Z
2026-02-24T14:00:09.392000Z
Lec.
Информация о пробках и альтернативных маршрутах может передаваться через V2I и V2V. 4
false
true
false
17,680
2026-02-24T14:00:06.759000Z
2026-02-24T14:00:06.759000Z
Lec.
На основе анализа информации о заторах, авариях и других событиях, влияющих на трафик, система может рекомендовать или даже автоматически перенаправлять подключенные транспортные средства по альтернативным маршрутам, чтобы избежать перегруженных участков и снизить общее время в пути
false
true
false
17,679
2026-02-24T14:00:03.861000Z
2026-02-24T14:00:03.861000Z
Lec.
Перенаправление трафика (Traffic Re-routing)
false
true
false
17,678
2026-02-24T14:00:01.404000Z
2026-02-24T14:00:01.404000Z
Lec.
Информация о конфигурации полос передается AV через V2I. 3
false
true
false
17,677
2026-02-24T13:59:58.618000Z
2026-02-24T13:59:58.618000Z
Lec.
На основе информации о загруженности полос, направлении движения и наличии специальных транспортных средств [47] (например, общественного транспорта, автомобилей с несколькими пассажирами), система может динамически изменять назначение полос движения (например, реверсивные полосы, полосы только для AV), направляя трафик по менее загруженным маршрутам и повышая эффективность использования дорожной инфраструктуры
false
true
false
17,676
2026-02-24T13:59:55.643000Z
2026-02-24T13:59:55.643000Z
Lec.
Управление полосами движения (Lane Management)
false
true
false
17,675
2026-02-24T13:59:53.150000Z
2026-02-24T13:59:53.150000Z
Lec.
Оптимально подобранные скоростные режимы могут улучшать трафик, предотвращать образование заторов и повышать среднюю скорость потока. 2
false
true
false
17,674
2026-02-24T13:59:50.179000Z
2026-02-24T13:59:50.179000Z
Lec.
На основе информации о текущей загруженности различных участков сети, погодных условиях и инцидентах, централизованная система (или децентрализованная группа AV) динамически регулирует скоростные ограничения, передавая эту информацию подключенным транспортным средствам через V2I или V2V [46]
false
true
false
17,673
2026-02-24T13:59:47.286000Z
2026-02-24T13:59:47.286000Z
Lec.
Динамическое управление скоростным режимом (Dynamic Speed Limit Control)
false
true
false
17,672
2026-02-24T13:59:44.597000Z
2026-02-24T13:59:44.597000Z
Lec.
Основные подходы к оптимизации трафика на уровне сети:. 1
false
true
false
17,671
2026-02-24T13:59:42.004000Z
2026-02-24T13:59:42.004000Z
Lec.
В отличие от локальных мер управления (например, CACC или CIM, ориентированных на отдельные транспортные средства или перекрестки), сетевая оптимизация стремится к глобальному улучшению транспортной ситуации за счет координации действий большого числа участников дорожного движения и элементов инфраструктуры
false
true
false
17,670
2026-02-24T13:59:39.234000Z
2026-02-24T13:59:39.234000Z
Lec.
Целью является увеличение пропускной способности сети, снижение заторов, уменьшение времени в пути, повышение безопасности и снижение вредных выбросов
false
true
false
17,669
2026-02-24T13:59:36.733000Z
2026-02-24T13:59:36.733000Z
Lec.
Этот подход предполагает использование возможностей V2I и V2V коммуникаций для сбора и анализа информации о дорожном движении в масштабе целой сети (например, города, региона или автомагистральной сети) и принятия скоординированных мер управления для оптимизации общего потока трафика
false
true
false
17,668
2026-02-24T13:59:33.668000Z
2026-02-24T13:59:33.668000Z
Lec.
Это может включать в себя определение ускорений, скоростей и боковых смещений для всех участвующих автомобилей
false
true
false
17,667
2026-02-24T13:59:30.857000Z
2026-02-24T13:59:30.857000Z
Lec.
AV, участвующие в маневре смены полосы (запрашивающий автомобиль и автомобили в целевой полосе), совместно планируют свои траектории движения во времени и пространстве, чтобы обеспечить безопасное и плавное выполнение маневра [45]
false
true
false
17,666
2026-02-24T13:59:27.778000Z
2026-02-24T13:59:27.778000Z
Lec.
Совместное планирование траекторий (Cooperative Trajectory Planning)
false
true
false
17,665
2026-02-24T13:59:25.009000Z
2026-02-24T13:59:25.009000Z
Lec.
Кооперация заключается в том, что автомобили в целевой полосе также могут оценивать риск и передавать эту информацию запрашивающему автомобилю, либо предпринимать упреждающие действия (например, незначительно изменять скорость) для снижения риска и облегчения маневра. 3
false
true
false
17,664
2026-02-24T13:59:22.250000Z
2026-02-24T13:59:22.250000Z
Lec.
AV, желающее сменить полосу, оценивает риск столкновения с автомобилями в целевой полосе на основе информации, полученной по V2V (положение, скорость, ускорение) [44]
false
true
false
17,663
2026-02-24T13:59:19.397000Z
2026-02-24T13:59:19.397000Z
Lec.
Управление на основе оценки риска (Risk Assessment Based Control)
false
true
false
17,662
2026-02-24T13:59:16.728000Z
2026-02-24T13:59:16.728000Z
Lec.
Автомобили в целевой полосе анализируют ситуацию и могут либо явно подтвердить возможность безопасной смены полосы (например, если есть достаточный интервал), либо скорректировать свою скорость, чтобы создать необходимый интервал, и затем подтвердить запрос. 2
false
true
false
17,661
2026-02-24T13:59:13.671000Z
2026-02-24T13:59:13.671000Z
Lec.
AV, желающее сменить полосу, отправляет запрос (содержащий информацию о своем положении, скорости, намерении и целевой полосе) автомобилям, находящимся в целевой полосе впереди и сзади [43]
false
true
false
17,660
2026-02-24T13:59:11.215000Z
2026-02-24T13:59:11.215000Z
Lec.
Протоколы запроса и подтверждения (Request and Acknowledge Protocols)
false
true
false
17,659
2026-02-24T13:59:08.913000Z
2026-02-24T13:59:08.913000Z
Lec.
Основные подходы к совместному изменению полосы движения:. 1
false
true
false
17,658
2026-02-24T13:59:06.236000Z
2026-02-24T13:59:06.236000Z
Lec.
В отличие от автономного изменения полосы движения, которое полагается исключительно на бортовые сенсоры для оценки безопасности и выполнении маневра, CLC использует информацию, полученную от других подключенных транспортных средств, для принятия более обоснованных и скоординированных решений
false
true
false
17,657
2026-02-24T13:59:02.665000Z
2026-02-24T13:59:02.665000Z
Lec.
Целью является повышение безопасности, эффективности и плавности этого маневра за счет использования V2V коммуникации для обмена информацией и согласования действий между автомобилем, желающим сменить полосу, и автомобилями в целевой полосе
false
true
false
17,656
2026-02-24T13:58:59.667000Z
2026-02-24T13:58:59.667000Z
Lec.
Совместное изменение полосы движения (Cooperative Lane Changing) относится к стратегиям, при которых подключенные и автоматизированные транспортные средства координируют свои действия при выполнении маневра смены полосы
false
true
false
17,655
2026-02-24T13:58:56.822000Z
2026-02-24T13:58:56.822000Z
Lec.
Кооперация достигается путем поиска равновесных стратегий, которые учитывают интересы всех участников и приводят к взаимовыгодному результату
false
true
false
17,654
2026-02-24T13:58:53.791000Z
2026-02-24T13:58:53.791000Z
Lec.
Процесс слияния моделируется как игра между AV [42], где каждое ТС стремится оптимизировать свою собственную "выгоду" (например, минимизировать время слияния, максимизировать безопасность)
false
true
false
17,653
2026-02-24T13:58:51.300000Z
2026-02-24T13:58:51.300000Z
Lec.
Управление на основе теории игр (Game Theory Based Control)
false
true
false
17,652
2026-02-24T13:58:48.973000Z
2026-02-24T13:58:48.973000Z
Lec.
Кооперация достигается за счет включения в модель прогнозов движения других AV и учета их ограничений и целей. 4
false
true
false
17,651
2026-02-24T13:58:46.357000Z
2026-02-24T13:58:46.357000Z
Lec.
MPC — это метод управления, который использует модель динамики автомобиля и прогнозы поведения других участников движения (полученные через V2X) для оптимизации траектории слияющегося автомобиля на определенном горизонте времени [41]
false
true
false
17,650
2026-02-24T13:58:43.204000Z
2026-02-24T13:58:43.204000Z
Lec.
Управление на основе модельно-прогнозного управления (далее - MPC (Model Predictive Control))
false
true
false
17,649
2026-02-24T13:58:40.516000Z
2026-02-24T13:58:40.516000Z
Lec.
Кооперация достигается за счет обмена информацией о положении и скорости между автомобилями, что позволяет каждому учитывать виртуальные поля, создаваемые другими. 3
false
true
false
17,648
2026-02-24T13:58:37.698000Z
2026-02-24T13:58:37.698000Z
Lec.
Результирующая "сила", действующая на автомобиль, определяет его ускорение и рулевое управление для достижения безопасного слияния
false
true
false
17,647
2026-02-24T13:58:34.665000Z
2026-02-24T13:58:34.665000Z
Lec.
В этом подходе вокруг каждого автомобиля создаются виртуальные "поля" – поля отталкивания (вокруг других автомобилей) и поля притяжения (к желаемой траектории слияния) [40]
false
true
false
17,646
2026-02-24T13:58:31.904000Z
2026-02-24T13:58:31.904000Z
Lec.
Алгоритмы на основе потенциальных полей (Potential Field Based Algorithms)
false
true
false
17,645
2026-02-24T13:58:29.433000Z
2026-02-24T13:58:29.433000Z
Lec.
AV в основном потоке анализируют ситуацию и могут скорректировать свою скорость, чтобы создать безопасный временной интервал для слияния, либо передать информацию о подходящем интервале для сливающегося автомобиля. 2
false
true
false
17,644
2026-02-24T13:58:26.508000Z
2026-02-24T13:58:26.508000Z
Lec.
AV на полосе слияния запрашивает разрешение на слияние у AV в основном потоке, предоставляя информацию о своем положении, скорости и намерениях [39]
false
true
false
17,643
2026-02-24T13:58:24.071000Z
2026-02-24T13:58:24.071000Z
Lec.
Согласование скоростей и временных интервалов (Speed and Gap Negotiation)
false
true
false
17,642
2026-02-24T13:58:21.645000Z
2026-02-24T13:58:21.645000Z
Lec.
Основные подходы к совместному слиянию:. 1
false
true
false
17,641
2026-02-24T13:58:18.897000Z
2026-02-24T13:58:18.897000Z
Lec.
В отличие от традиционного процесса слияния, где водители полагаются на визуальное восприятие и интуицию для определения момента и траектории слияния, совместное слияние использует V2V и V2I коммуникации для обмена информацией и согласования действий между транспортными средствами
false
true
false
17,640
2026-02-24T13:58:15.807000Z
2026-02-24T13:58:15.807000Z
Lec.
Преимуществом которого является минимизация заторов, предотвращение резких торможений и ускорений, а также увеличение общей пропускной способности дорожной сети в зонах слияния
false
true
false
17,639
2026-02-24T13:58:12.905000Z
2026-02-24T13:58:12.905000Z
Lec.
Совместное слияние потоков (Cooperative Merging) относится к стратегиям, при которых подключенные и AV, находящиеся в основном потоке и на полосе слияния (например, на съезде на автомагистраль или при перестроении из вспомогательной полосы), координируют свои скорости и траектории движения для обеспечения безопасного и эффективного процесса слияния
false
true
false
17,638
2026-02-24T13:58:09.862000Z
2026-02-24T13:58:09.862000Z
Lec.
Управление на основе машинного обучения
false
true
false
17,637
2026-02-24T13:58:07.422000Z
2026-02-24T13:58:07.422000Z
Lec.
Виртуальные светофоры
false
true
false
17,636
2026-02-24T13:58:04.998000Z
2026-02-24T13:58:04.998000Z
Lec.
Управление на основе приоритетов
false
true
false
17,635
2026-02-24T13:58:02.210000Z
2026-02-24T13:58:02.211000Z
Lec.
Резервирование пространства-времени
false
true
false
17,634
2026-02-24T13:57:59.488000Z
2026-02-24T13:57:59.488000Z
Lec.
К основным подходам CIM относятся ранее описанные подходы:
false
true
false
17,633
2026-02-24T13:57:57.085000Z
2026-02-24T13:57:57.085000Z
Lec.
Это позволяет избежать ненужных остановок, сократить задержки и максимизировать пропускную способность перекрестка
false
true
false
17,632
2026-02-24T13:57:54.275000Z
2026-02-24T13:57:54.275000Z
Lec.
В отличие от временного разделения права проезда, характерного для светофоров, или статических правил приоритета, CIM стремится к динамическому и оптимизированному распределению права проезда на основе информации о приближающихся AV
false
true
false
17,631
2026-02-24T13:57:51.237000Z
2026-02-24T13:57:51.237000Z
Lec.
Совместное управление на перекрестках (далее - CIM (Cooperative Intersection Management)) представляет собой парадигму управления движением на перекрестках [38], которая использует возможности V2I и V2V коммуникаций для координации проезда подключенных и автоматизированных транспортных средств, стремясь превзойти традиционные методы управления, такие как светофоры и знаки приоритета, по эффективности, безопасности и комфорту
false
true
false
17,630
2026-02-24T13:57:48.293000Z
2026-02-24T13:57:48.293000Z
Lec.
Когда отдельные AV достигают своих пунктов назначения или возникает необходимость покинуть караван (например, для съезда с шоссе), происходит скоординированный процесс выхода из группы
false
true
false
17,629
2026-02-24T13:57:45.650000Z
2026-02-24T13:57:45.650000Z
Lec.
Роспуск каравана (Platoon Dissolution)
false
true
false
17,628
2026-02-24T13:57:42.990000Z
2026-02-24T13:57:42.990000Z
Lec.
Караван может выполнять различные скоординированные маневры, такие как смена полосы движения, разделение на подгруппы или слияние с другими караванами, с использованием V2V коммуникации для обеспечения безопасности и эффективности. 4
false
true
false
17,627
2026-02-24T13:57:39.854000Z
2026-02-24T13:57:39.854000Z
Lec.
Маневры в караване (Platoon Maneuvers)
false
true
false
17,626
2026-02-24T13:57:37.188000Z
2026-02-24T13:57:37.188000Z
Lec.
После формирования каравана, ведомые автомобили используют CACC для автоматического следования за лидером (и, возможно, другими впереди идущими участниками) с малым интервалом. 3
false
true
false
17,625
2026-02-24T13:57:34.558000Z
2026-02-24T13:57:34.558000Z
Lec.
Поддержание каравана (Platoon Maintenance)
false
true
false
17,624
2026-02-24T13:57:31.897000Z
2026-02-24T13:57:31.897000Z
Lec.
Могут учитываться такие факторы, как направление движения, целевая скорость и совместимость систем управления. 2
false
true
false
17,623
2026-02-24T13:57:29.406000Z
2026-02-24T13:57:29.406000Z
Lec.
Процесс, при котором отдельные AV, желающие двигаться в караване, обнаруживают друг друга (например, через V2V broadcast) и согласовывают порядок присоединения
false
true
false
17,622
2026-02-24T13:57:26.558000Z
2026-02-24T13:57:26.558000Z
Lec.
Караваны могут формироваться динамически, распадаться и сливаться в зависимости от дорожных условий и целей отдельных транспортных средств
false
true
false
17,621
2026-02-24T13:57:23.534000Z
2026-02-24T13:57:23.534000Z
Lec.
Формирование колонны (далее – Platooning) часто рассматривается как расширенное применение CACC предполагает формирование и поддержание плотных групп из нескольких AV, движущихся с небольшими межавтомобильными интервалами на протяжении определенного участка пути [37]
false
true
false
17,620
2026-02-24T13:57:20.507000Z
2026-02-24T13:57:20.507000Z
Lec.
Наконец, возможность более быстрого реагирования на экстренное торможение впереди идущего автомобиля, благодаря прямому обмену критически важной информацией по V2V, потенциально повышает общую безопасность движения в караване CACC
false
true
false
17,619
2026-02-24T13:57:17.523000Z
2026-02-24T13:57:17.523000Z
Lec.
Кроме того, более точное следование за лидером, основанное на V2V данных, обеспечивает более плавное ускорение и торможение, повышая комфорт пассажиров и снижая расход топлива
false
true
false
17,618
2026-02-24T13:57:14.663000Z
2026-02-24T13:57:14.663000Z
Lec.
Благодаря своевременному получению информации о действиях лидера, CACC позволяет безопасно сокращать межавтомобильные интервалы [36], что непосредственно приводит к увеличению пропускной способности дорог
false
true
false
17,617
2026-02-24T13:57:11.806000Z
2026-02-24T13:57:11.806000Z
Lec.
Это позволяет CACC обеспечивать лучшую устойчивость движения в группе автомобилей, предотвращая возникновение волнового эффекта распространения возмущений (так называемого "эффекта аккордеона"), при котором незначительные изменения скорости ведущего транспортного средства усиливаются по мере распространения через цепочку следующих автомобилей
false
true
false
17,616
2026-02-24T13:57:08.879000Z
2026-02-24T13:57:08.879000Z
Lec.
В отличие от традиционного АСС, основанных исключительно на собственные бортовые сенсоры для поддержания безопасной дистанции до впереди идущего автомобиля, САСС значительно выигрывает за счет использования V2V коммуникации [36]
false
true
false
17,615
2026-02-24T13:57:06.020000Z
2026-02-24T13:57:06.020000Z
Lec.
Благодаря сообщениям V2V связи, ведомые автомобили могут реагировать на изменения скорости лидера быстрее и плавнее, чем при использовании только собственных сенсоров (из-за задержек восприятия и реакции)
false
true
false
17,614
2026-02-24T13:57:03.154000Z
2026-02-24T13:57:03.154000Z
Lec.
Используют как данные от бортовых сенсоров (для обнаружения непосредственного препятствия или подтверждения информации от V2V), так и информацию, полученную по V2V связи, для точного поддержания заданного интервала (по времени или расстоянию) до впереди идущего автомобиля
false
true
false
17,613
2026-02-24T13:57:00.240000Z
2026-02-24T13:57:00.240000Z
Lec.
Алгоритмы управления интервалом
false
true
false
17,612
2026-02-24T13:56:57.809000Z
2026-02-24T13:56:57.809000Z
Lec.
Получают информацию о состоянии движения лидера (и, возможно, других впереди идущих ведомых) через беспроводное соединение V2V. 3
false
true
false
17,611
2026-02-24T13:56:55.139000Z
2026-02-24T13:56:55.139000Z
Lec.
Ведомые автомобили
false
true
false
17,610
2026-02-24T13:56:52.592000Z
2026-02-24T13:56:52.592000Z
Lec.
Движется, поддерживая желаемую скорость, заданную водителем (или системой автоматического управления более высокого уровня). 2
false
true
false
17,609
2026-02-24T13:56:49.777000Z
2026-02-24T13:56:49.777000Z
Lec.
Ведущий автомобиль
false
true
false
17,608
2026-02-24T13:56:47.222000Z
2026-02-24T13:56:47.223000Z
Lec.
Принцип работы:. 1
false
true
false