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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
17,407 | 2026-02-24T13:47:29.302000Z | 2026-02-24T13:47:29.302000Z | Lec. | Это обеспечивает бесперебойное функционирование даже при частичных отказах инфраструктуры, что критически важно для реальных условий эксплуатации | false | true | false | |
17,406 | 2026-02-24T13:47:26.467000Z | 2026-02-24T13:47:26.467000Z | Lec. | Особенно ценным качеством гибридных систем является их адаптивность – способность динамически перераспределять управление между централизованным координатором и локальными агентами в зависимости от условий работы | false | true | false | |
17,405 | 2026-02-24T13:47:23.587000Z | 2026-02-24T13:47:23.587000Z | Lec. | Их ключевое преимущество заключается в способности обеспечивать высокую пропускную способность (1100-1400 ТС/час), приближаясь к показателям полностью централизованных систем (1200-1500 ТС/час), при этом сохраняя устойчивость, характерную для децентрализованных решений | false | true | false | |
17,404 | 2026-02-24T13:47:20.919000Z | 2026-02-24T13:47:20.919000Z | Lec. | Гибридные системы управления перекрестками представляют собой оптимальный баланс между эффективностью централизованных и надежностью децентрализованных подходов | false | true | false | |
17,403 | 2026-02-24T13:47:18.084000Z | 2026-02-24T13:47:18.084000Z | Lec. | Максимальная | false | true | false | |
17,402 | 2026-02-24T13:47:15.297000Z | 2026-02-24T13:47:15.297000Z | Lec. | Сложность внедрения | false | true | false | |
17,401 | 2026-02-24T13:47:12.219000Z | 2026-02-24T13:47:12.219000Z | Lec. | Очень высокая | false | true | false | |
17,400 | 2026-02-24T13:47:09.641000Z | 2026-02-24T13:47:09.641000Z | Lec. | Устойчивость | false | false | false | |
17,399 | 2026-02-24T13:47:06.272000Z | 2026-02-24T13:47:06.272000Z | Lec. | Пропускная способность. 1100-1400 ТС/час. 1200-1500 ТС/час. 900-1100 ТС/час | false | false | false | |
17,398 | 2026-02-24T13:47:03.111000Z | 2026-02-24T13:47:03.111000Z | Lec. | Время реакции. 70-150 мс. 100-300 мс. 50-100 мс | false | false | false | |
17,397 | 2026-02-24T13:47:00.572000Z | 2026-02-24T13:47:00.572000Z | Lec. | Децентрализованные [17] | false | false | false | |
17,396 | 2026-02-24T13:46:57.812000Z | 2026-02-24T13:46:57.812000Z | Lec. | Централизованные [16] | false | false | false | |
17,395 | 2026-02-24T13:46:55.068000Z | 2026-02-24T13:46:55.068000Z | Lec. | Гибридные системы [18] | false | false | false | |
17,394 | 2026-02-24T13:46:51.861000Z | 2026-02-24T13:46:51.861000Z | Lec. | Сравнительные характеристики | false | true | false | |
17,393 | 2026-02-24T13:46:49.306000Z | 2026-02-24T13:46:49.306000Z | Lec. | Точная калибровка таких систем представляет значительную инженерную сложность, требующую сложных алгоритмов машинного обучения для оптимального распределения управляющих функций | false | true | false | |
17,392 | 2026-02-24T13:46:46.297000Z | 2026-02-24T13:46:46.297000Z | Lec. | Синхронизация данных между разными уровнями системы создает дополнительные задержки, а переход между режимами работы всегда сопряжен с временной деградацией характеристик | false | true | false | |
17,391 | 2026-02-24T13:46:43.322000Z | 2026-02-24T13:46:43.322000Z | Lec. | Однако сложность реализации подобных систем выявляет их ключевое уязвимое место – необходимость поддержания двух параллельных механизмов управления требует троекратных вычислительных ресурсов | false | true | false | |
17,390 | 2026-02-24T13:46:40.815000Z | 2026-02-24T13:46:40.815000Z | Lec. | Динамическое перераспределение полномочий между центром и участниками позволяет системе автоматически подстраиваться под текущие условия – при нормальной работе преобладает глобальная оптимизация, а в случае сбоев управление плавно переходит к локальным агентам | false | true | false | |
17,389 | 2026-02-24T13:46:37.945000Z | 2026-02-24T13:46:37.945000Z | Lec. | Гибридные архитектуры, сочетая лучшие черты обоих подходов, предлагают компромисс – они сохраняют до 85% эффективности централизованных систем при почти полной устойчивости децентрализованных решений [24] | false | true | false | |
17,388 | 2026-02-24T13:46:35.267000Z | 2026-02-24T13:46:35.267000Z | Lec. | Пропускная способность таких систем принципиально ограничена физическими возможностями локальных вычислений и обычно не превышает 1100 автомобилей в час [58] | false | true | false | |
17,387 | 2026-02-24T13:46:32.752000Z | 2026-02-24T13:46:32.752000Z | Lec. | В плотных потоках транспортные средства, пытаясь оптимизировать собственное движение, неизбежно создают конфликтные ситуации, требующие сложных протоколов разрешения | false | true | false | |
17,386 | 2026-02-24T13:46:29.933000Z | 2026-02-24T13:46:29.933000Z | Lec. | Однако автономность принятия решений сопряжена с компромиссом в виде локальной оптимальности – отсутствие глобальной координации приводит к тому, что общая эффективность системы редко превышает 90% от теоретически возможной [23] | false | true | false | |
17,385 | 2026-02-24T13:46:27.082000Z | 2026-02-24T13:46:27.082000Z | Lec. | Отсутствие необходимости в сложной инфраструктуре делает эти системы подходящими для постепенного внедрения в существующую дорожную сеть | false | true | false | |
17,384 | 2026-02-24T13:46:24.506000Z | 2026-02-24T13:46:24.506000Z | Lec. | Гибкость такого решения позволяет ему одинаково эффективно работать как в условиях мегаполиса, так и в сельской местности, плавно адаптируясь к изменению числа участников движения | false | true | false | |
17,383 | 2026-02-24T13:46:21.674000Z | 2026-02-24T13:46:21.674000Z | Lec. | Децентрализованный подход демонстрирует высокую отказоустойчивость – каждый участник движения, принимая решения автономно, обеспечивает системе значительную устойчивость к единичным сбоям | false | true | false | |
17,382 | 2026-02-24T13:46:19.051000Z | 2026-02-24T13:46:19.051000Z | Lec. | Даже современные системы не могут полностью избавиться от фундаментальных задержек – 200 миллисекунд между сбором данных и выдачей управляющих команд становятся критичными в аварийных ситуациях [22] | false | true | false | |
17,381 | 2026-02-24T13:46:16.398000Z | 2026-02-24T13:46:16.398000Z | Lec. | Вычислительная сложность растет экспоненциально с увеличением числа транспортных средств, требуя мощных серверных ферм для обработки данных всего нескольких десятков автомобилей | false | true | false | |
17,380 | 2026-02-24T13:46:13.844000Z | 2026-02-24T13:46:13.844000Z | Lec. | Однако эти преимущества имеют жесткую зависимость от инфраструктуры – выход из строя центрального сервера или просто потеря связи с ним парализует всю систему | false | true | false | |
17,379 | 2026-02-24T13:46:11.215000Z | 2026-02-24T13:46:11.215000Z | Lec. | Более того, теоретическая безопасность таких систем базируется на математической гарантии отсутствия конфликтных траекторий при идеальных условиях работы [21] | false | true | false | |
17,378 | 2026-02-24T13:46:08.746000Z | 2026-02-24T13:46:08.746000Z | Lec. | Это обеспечивает высокую пропускную способность, которая, согласно некоторым исследованиям [19-20], может значительно превышать пропускную способность традиционных светофорных систем | false | true | false | |
17,377 | 2026-02-24T13:46:05.890000Z | 2026-02-24T13:46:05.890000Z | Lec. | Основное преимущество централизованного подхода кроется в его способности к глобальной оптимизации – единый контроллер, обладая полной информацией обо всех участниках движения, может вычислять идеальные траектории, минимизируя задержки для всего потока одновременно | false | true | false | |
17,376 | 2026-02-24T13:46:02.901000Z | 2026-02-24T13:46:02.901000Z | Lec. | Комбинирует резервирование времени (как в AIM) с локальным принятием решений | false | true | false | |
17,375 | 2026-02-24T13:46:00.473000Z | 2026-02-24T13:46:00.473000Z | Lec. | Примеры:. - H-AIM (Hybrid Autonomous Intersection Management) [18] | false | true | false | |
17,374 | 2026-02-24T13:45:57.546000Z | 2026-02-24T13:45:57.546000Z | Lec. | В случае частичного отказа инфраструктуры - локальная координация между кластерами ТС | false | true | false | |
17,373 | 2026-02-24T13:45:54.946000Z | 2026-02-24T13:45:54.946000Z | Lec. | При перегрузке центрального узла - автоматический переход к децентрализованному режиму; | false | true | false | |
17,372 | 2026-02-24T13:45:52.330000Z | 2026-02-24T13:45:52.330000Z | Lec. | При нормальных условиях - централизованная оптимизация; | false | true | false | |
17,371 | 2026-02-24T13:45:49.873000Z | 2026-02-24T13:45:49.873000Z | Lec. | Эти системы особенно актуальны в условиях смешанного трафика, где одновременно присутствуют подключенные автономные транспортные средства (ТС) и обычные автомобили | false | true | false | |
17,370 | 2026-02-24T13:45:47.027000Z | 2026-02-24T13:45:47.027000Z | Lec. | Гибридные системы представляют собой компромиссное решение, сочетающее преимущества централизованного и децентрализованного подходов | false | true | false | |
17,369 | 2026-02-24T13:45:44.553000Z | 2026-02-24T13:45:44.553000Z | Lec. | Он основывается на архитектуре с централизованным критиком и локальными актёрами для каждого агента | false | true | false | |
17,368 | 2026-02-24T13:45:41.736000Z | 2026-02-24T13:45:41.736000Z | Lec. | Это алгоритм глубокого обучения с подкреплением, предназначенный для взаимодействия нескольких агентов в общей среде | false | true | false | |
17,367 | 2026-02-24T13:45:38.900000Z | 2026-02-24T13:45:38.900000Z | Lec. | ТС проезжают в порядке приближения к перекрестку. - MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) [17] | false | true | false | |
17,366 | 2026-02-24T13:45:36.069000Z | 2026-02-24T13:45:36.069000Z | Lec. | Примеры:. - FIFO (First-In-First-Out) | false | true | false | |
17,365 | 2026-02-24T13:45:33.730000Z | 2026-02-24T13:45:33.730000Z | Lec. | Решения принимаются на основе локальных алгоритмов с учетом полученной информации | false | true | false | |
17,364 | 2026-02-24T13:45:30.933000Z | 2026-02-24T13:45:30.933000Z | Lec. | Осуществляется ограниченный обмен данными с ближайшими ТС (радиус обычно 100–300 м) | false | true | false | |
17,363 | 2026-02-24T13:45:28.288000Z | 2026-02-24T13:45:28.288000Z | Lec. | ТС самостоятельно оценивают обстановку с помощью бортовых сенсоров | false | true | false | |
17,362 | 2026-02-24T13:45:25.468000Z | 2026-02-24T13:45:25.468000Z | Lec. | Принципы работы: | false | true | false | |
17,361 | 2026-02-24T13:45:23.123000Z | 2026-02-24T13:45:23.123000Z | Lec. | Этот метод устраняет зависимость от центрального контроллера, повышая надежность системы | false | true | false | |
17,360 | 2026-02-24T13:45:20.619000Z | 2026-02-24T13:45:20.619000Z | Lec. | Децентрализованные системы представляют альтернативный подход к организации движения на перекрестках, где каждое ТС самостоятельно принимает решения на основе локальной информации и ограниченного обмена данными с другими участниками движения | false | true | false | |
17,359 | 2026-02-24T13:45:17.544000Z | 2026-02-24T13:45:17.544000Z | Lec. | Транспортные средства "бронируют" временные интервалы для проезда через облачный сервер | false | true | false | |
17,358 | 2026-02-24T13:45:14.696000Z | 2026-02-24T13:45:14.696000Z | Lec. | Использует прогнозирование траекторий для оптимизации очереди на перекрестке. - AIM (Autonomous Intersection Management) [16] | false | true | false | |
17,357 | 2026-02-24T13:45:11.930000Z | 2026-02-24T13:45:11.930000Z | Lec. | Примеры:. - MPC (Model Predictive Control) [15] | false | true | false | |
17,356 | 2026-02-24T13:45:09.289000Z | 2026-02-24T13:45:09.289000Z | Lec. | Решения могут обновляться в реальном времени с учетом изменений трафика | false | true | false | |
17,355 | 2026-02-24T13:45:06.474000Z | 2026-02-24T13:45:06.474000Z | Lec. | Контроллер вычисляет оптимальный порядок проезда и отправляет индивидуальные инструкции каждому ТС | false | true | false | |
17,354 | 2026-02-24T13:45:04.033000Z | 2026-02-24T13:45:04.033000Z | Lec. | ТС передают свои координаты, скорость и маршрут центральному контроллеру | false | true | false | |
17,353 | 2026-02-24T13:45:01.188000Z | 2026-02-24T13:45:01.188000Z | Lec. | Принцип работы: | false | true | false | |
17,352 | 2026-02-24T13:44:58.013000Z | 2026-02-24T13:44:58.013000Z | Lec. | Эти системы обеспечивают оптимизацию транспортных потоков за счет полного контроля над ситуацией и возможностью учитывать данные от всех участников движения | false | true | false | |
17,351 | 2026-02-24T13:44:55.388000Z | 2026-02-24T13:44:55.388000Z | Lec. | Централизованные системы управления перекрестками предполагают наличие единого управляющего узла (например, облачного сервера или устройства придорожной инфраструктуры), который координирует движение всех транспортных средств (ТС) в зоне перекрестка | false | true | false | |
17,350 | 2026-02-24T13:44:52.672000Z | 2026-02-24T13:44:52.673000Z | Lec. | Существующие алгоритмы можно классифицировать по степени централизации управления, используемым методам принятия решений и способам взаимодействия между участниками движения | false | true | false | |
17,349 | 2026-02-24T13:44:50.128000Z | 2026-02-24T13:44:50.128000Z | Lec. | Регулирование движения на перекрестках для CAV является сложной задачей, требующей учета множества факторов: динамики транспортных потоков, безопасности, минимизации задержек и энергопотребления [54] | false | true | false | |
17,348 | 2026-02-24T13:44:46.979000Z | 2026-02-24T13:44:46.980000Z | Lec. | Полученные в работе результаты соответствуют её структуре | false | true | false | |
17,347 | 2026-02-24T13:44:43.280000Z | 2026-02-24T13:44:43.280000Z | Lec. | Научная новизна исследования заключается в сравнении AV и CDA алгоритмов в ИСМ, которая позволяет учитывать сенсоры AV и распространение сигналов CV | false | true | false | |
17,346 | 2026-02-24T13:44:40.443000Z | 2026-02-24T13:44:40.443000Z | Lec. | Практическая значимость заключается в доработке и интеграции специализированных инструментов моделирования в единую среду CAVISE, позволяющую тестировать алгоритмы CDA для CAV | false | true | false | |
17,345 | 2026-02-24T13:44:37.772000Z | 2026-02-24T13:44:37.772000Z | Lec. | ЯВУ C++11, Python 3.7 | false | true | false | |
17,344 | 2026-02-24T13:44:35.011000Z | 2026-02-24T13:44:35.011000Z | Lec. | Высокоточный симулятор дорожного движения – CARLA 0.9.12; микроскопический симулятор транспортных потоков – SUMO 1.0+; сетевой симулятор – OMNeT++ 5.6; фреймворк OpenCDA v0.1.2; фреймфорк Artery;. 4 | false | false | false | |
17,343 | 2026-02-24T13:44:31.929000Z | 2026-02-24T13:44:31.929000Z | Lec. | Операционная система – Ubuntu 18.04;. 3 | false | true | false | |
17,342 | 2026-02-24T13:44:29.321000Z | 2026-02-24T13:44:29.321000Z | Lec. | Доступ к электронным ресурсам Библиотеки НИУ ВШЭ;. 2 | false | true | false | |
17,341 | 2026-02-24T13:44:26.528000Z | 2026-02-24T13:44:26.528000Z | Lec. | Требования к информационному и программному обеспечению:. 1 | false | false | false | |
17,340 | 2026-02-24T13:44:23.841000Z | 2026-02-24T13:44:23.841000Z | Lec. | Объем графической памяти на компьютере, используемом для проведения моделирования – минимум 16 ГБ | false | true | false | |
17,339 | 2026-02-24T13:44:20.945000Z | 2026-02-24T13:44:20.945000Z | Lec. | Объем ОЗУ на компьютере, используемом для проведения моделирования – минимум 64 ГБ;. 3 | false | true | false | |
17,338 | 2026-02-24T13:44:18.220000Z | 2026-02-24T13:44:18.220000Z | Lec. | Объем ПЗУ на компьютере, используемом для проведения моделирования – минимум 2 Тб;. 2 | false | true | false | |
17,337 | 2026-02-24T13:44:15.729000Z | 2026-02-24T13:44:15.729000Z | Lec. | Требования к используемым техническим средствам:. 1 | false | true | false | |
17,336 | 2026-02-24T13:44:13.174000Z | 2026-02-24T13:44:13.174000Z | Lec. | Сравнительный анализ результатов экспериментов | false | true | false | |
17,335 | 2026-02-24T13:44:10.741000Z | 2026-02-24T13:44:10.741000Z | Lec. | Программная модификация существующих моделей и сценариев для проведения экспериментов с помощью имитационного компьютерного моделирования;. 3 | false | true | false | |
17,334 | 2026-02-24T13:44:07.778000Z | 2026-02-24T13:44:07.778000Z | Lec. | Литературный обзор, сбор исходных данных и анализ текущего состояния области исследований;. 2 | false | true | false | |
17,333 | 2026-02-24T13:44:04.149000Z | 2026-02-24T13:44:04.149000Z | Lec. | В работе используются следующие методы:. 1 | false | true | false | |
17,332 | 2026-02-24T13:44:01.419000Z | 2026-02-24T13:44:01.419000Z | Lec. | Гипотеза: Интеграция моделей совместного восприятия и совместного управления в единую среду моделирования позволит выявить количественное улучшение ключевых параметров транспортного потока (Vср – средняя скорость, КАС – количество аварийных ситуаций, ПС - пропускная способность) по сравнению с изолированным использованием беспилотных технологий | false | true | false | |
17,331 | 2026-02-24T13:43:58.349000Z | 2026-02-24T13:43:58.349000Z | Lec. | Предмет исследования – модели и алгоритмы совместной автоматизации управления дорожным движением (CDA) для CAV, реализуемые в компьютерной симуляционной среде | false | true | false | |
17,330 | 2026-02-24T13:43:55.169000Z | 2026-02-24T13:43:55.169000Z | Lec. | Объект исследования - процессы взаимодействия подключенных и беспилотных транспортных средств (CAV) в городской среде, включая сценарии дорожного движения на перекрестках | false | false | false | |
17,329 | 2026-02-24T13:43:51.519000Z | 2026-02-24T13:43:51.520000Z | Lec. | Описание и сравнение результатов экспериментов по моделированию сценариев совместной автоматизации дорожного движения и сценариев дорожного движения транспортных средств, оборудованных только беспилотными технологиями | false | true | false | |
17,328 | 2026-02-24T13:43:48.741000Z | 2026-02-24T13:43:48.741000Z | Lec. | Проведение с помощью имитационного моделирования экспериментов для сценариев совместной автоматизации управления дорожным движением подключенного беспилотного транспорта и сценариев дорожного движения автоматизированных транспортных средств;. 8 | false | true | false | |
17,327 | 2026-02-24T13:43:45.474000Z | 2026-02-24T13:43:45.474000Z | Lec. | Разработка сценариев дорожного движения для тестирования моделей совместной автоматизации управления дорожным движением и дорожного движения автоматизированных транспортных средств в среде моделирования;. 7 | false | true | false | |
17,326 | 2026-02-24T13:43:42.572000Z | 2026-02-24T13:43:42.572000Z | Lec. | Интеграция в среду моделирования CAVISE существующих алгоритмов совместной автоматизации дорожного движения или их разработка/доработка;. 6 | false | true | false | |
17,325 | 2026-02-24T13:43:39.834000Z | 2026-02-24T13:43:39.834000Z | Lec. | Анализ существующих инструментов для имитационного моделирования подключенного и беспилотного транспорта;. 5 | false | true | false | |
17,324 | 2026-02-24T13:43:37.159000Z | 2026-02-24T13:43:37.159000Z | Lec. | Анализ существующих подходов к совместной автоматизации управления дорожным движением для подключенного беспилотного транспорта;. 4 | false | true | false | |
17,323 | 2026-02-24T13:43:33.991000Z | 2026-02-24T13:43:33.991000Z | Lec. | Анализ существующих алгоритмов совместного восприятия для подключенного беспилотного транспорта;. 3 | false | false | false | |
17,322 | 2026-02-24T13:43:30.755000Z | 2026-02-24T13:43:30.755000Z | Lec. | Анализ существующих алгоритмов регулирования прохождения автоматизированными транспортными средствами перекрестков;. 2 | false | true | false | |
17,321 | 2026-02-24T13:43:27.450000Z | 2026-02-24T13:43:27.450000Z | Lec. | Для достижения поставленных целей потребовалось решение следующих задач:. 1 | false | true | false | |
17,320 | 2026-02-24T13:43:24.498000Z | 2026-02-24T13:43:24.498000Z | Lec. | Цель: Сравнение изменений параметров транспортной системы (например, средней скорости движения, безопасности) при использовании технологий совместной автоматизации дорожного движения AV и CV и при использовании только технологий автоматизированного (беспилотного) транспорта с целью определения преимуществ или недостатков использования данных технологий | false | true | false | |
17,319 | 2026-02-24T13:43:21.325000Z | 2026-02-24T13:43:21.325000Z | Lec. | Теоретической основой исследования послужили современные работы в областях совместного восприятия, алгоритмов регулирования прохождения перекрестков и моделирования подключенного транспорта [14, 55-57] | false | true | false | |
17,318 | 2026-02-24T13:43:17.969000Z | 2026-02-24T13:43:17.969000Z | Lec. | Основное внимание уделяется критически важным аспектам безопасности на городских перекрестках, где, согласно статистике [13], происходит около 40% всех тяжелых ДТП в городских условиях | false | true | false | |
17,317 | 2026-02-24T13:43:15.131000Z | 2026-02-24T13:43:15.131000Z | Lec. | В данной работе предлагается использовать интегрированную среду моделирования CAVISE, объединяющую возможности нескольких специализированных симуляторов для комплексной оценки систем CDA | false | true | false | |
17,316 | 2026-02-24T13:43:12.172000Z | 2026-02-24T13:43:12.172000Z | Lec. | Как отмечают исследователи, существующие симуляторы часто абстрагируются от ключевых факторов городской среды, что существенно снижает достоверность результатов моделирования [12] | false | true | false | |
17,315 | 2026-02-24T13:43:09.312000Z | 2026-02-24T13:43:09.312000Z | Lec. | Современные инструменты моделирования, включая CARLA [9], SUMO [10] и OMNeT++ [11], хотя и предоставляют значительные возможности для исследования отдельных аспектов работы автономного и подключенного транспорта, не обеспечивают комплексного подхода к оценке CDA | false | false | false | |
17,314 | 2026-02-24T13:43:05.344000Z | 2026-02-24T13:43:05.344000Z | Lec. | Особую сложность представляет моделирование и тестирование таких систем перед их внедрением в реальных условиях | false | true | false | |
17,313 | 2026-02-24T13:43:02.584000Z | 2026-02-24T13:43:02.584000Z | Lec. | Эти технологии могут дополнять друг друга, обеспечивая совместную автоматизацию управления дорожным движением (далее – CDA (cooperative driving automation)) | false | true | false | |
17,312 | 2026-02-24T13:42:59.973000Z | 2026-02-24T13:42:59.973000Z | Lec. | В результате совместного использования данных технологий можно ожидать еще более значительного улучшения параметров транспортной системы | false | true | false | |
17,311 | 2026-02-24T13:42:57.197000Z | 2026-02-24T13:42:57.197000Z | Lec. | Системы подключенного транспорта также могут использоваться совместно с технологиями беспилотного транспорта | false | true | false | |
17,310 | 2026-02-24T13:42:54.394000Z | 2026-02-24T13:42:54.394000Z | Lec. | Технологии подключенных транспортных средств, основанные на стандартах Dedicated Short Range Communications (далее – DSRC) и Cellular Vehicle-to-Everything (далее – C-V2X) [7], хотя и создают потенциал для улучшения ситуации, сталкиваются с проблемами надежности связи в условиях плотной городской застройки, где уровень потери пакетов данных может достигать критических значений [8] | false | true | false | |
17,309 | 2026-02-24T13:42:51.219000Z | 2026-02-24T13:42:51.219000Z | Lec. | Беспилотные транспортные средства, полагающиеся исключительно на бортовые сенсоры, часто оказываются неспособны адекватно реагировать в сложных городских условиях, особенно на перекрестках с ограниченной видимостью | false | true | false | |
17,308 | 2026-02-24T13:42:48.380000Z | 2026-02-24T13:42:48.380000Z | Lec. | Однако, как демонстрируют исследования [5, 6], современные реализации этих технологий сталкиваются с существенными ограничениями | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.