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University Transportation Centers

rosaP Repository & Open Science Access Portal

USDOT’s University Transportation Centers (UTC) Program, launched in 1988, awards and administers grants to consortia of colleges and universities across the United States. Each UTC forms a unique center of transportation excellence on a specific research topic. The UTC Collection brings together the research outputs of these consortia. To learn more about the UTC program , visit https://www.transportation.gov/content/university-transportation-centers. Bookmark this collection: https://rosap.ntl.bts.gov/collection_utcp or https://doi.org/10.21949/1530855.

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  • Understanding the Effect of Pervasive Events on Vehicle Travel Time Patterns [supporting dataset]
    Akbari, Chirag ;
    Gore, Ninad
    2023-12-01 | ZIP
    The COVID-19 pandemic has disrupted daily activities and travel patterns, affecting personal and commercial trips. This study investigates the effect of different stages of the pandemic on travel time patterns. Eighty-six geographically distributed links (sections of road) in Mecklenburg County and Buncombe County, North Carolina, were selected for ...
    Dataset
  • Influence of Pavement Conditions on Commercial Motor Vehicle Crashes [supporting dataset]
    Arhin, Stephen ;
    Manandhar, Babin
    2023-12-01 | ZIP
    Commercial motor vehicle (CMV) safety is a major concern in the United States, including the District of Columbia (DC), where CMVs make up 15% of traffic. This research uses a comprehensive approach, combining statistical analysis and machine learning techniques, to investigate the impact of road pavement conditions on CMV accidents. The study inte ...
    Dataset
  • Deep Learning, Machine Learning, or Statistical Models for Weather-Related Crash Severity Prediction [supporting dataset]
    Ogungbire, Abimbola ;
    Kalambay, Panick
    2023-12-01 | ZIP
    Nearly 5,000 people are killed and more than 418,000 are injured in weather-related traffic incidents each year. Assessments of the effectiveness of statistical models applied to crash severity prediction compared to machine learning (ML) and deep learning techniques (DL) help researchers and practitioners know what models are most effective under ...
    Dataset
  • Autonomous Shuttle Implementation and Best Practices [supporting dataset]
    Diba, Dil Samina ;
    Gore, Ninad
    2023-12-01 | ZIP
    When, where, and how autonomous shuttles are deployed can have significant safety, economic, and policy impacts on their operation and performance. This research analyzes data related to 120 existing deployments of autonomous shuttles, looking at safety, operational, economic, and policy-related issues. Analysis shows that autonomous shuttles would ...
    Dataset
  • Enhancing Automated Vehicle Safety Through Testing with Realistic Driver Models
    Enhancing Automated Vehicle Safety Through Testing with Realistic Driver Models
    Garcia, Alfredo ;
    McDonald, Anthony D
    2023-12-01 | PDF
    Driver process models play a central role in the testing, verification, and development of automated and autonomous vehicle technologies. Prior models developed from control theory and physics-based rules are limited in automated vehicle applications due to their restricted behavioral repertoire. Data-driven machine learning models are more capable ...
  • Realtime Risk Prediction at Signalized Intersections Using a Graph Neural Network Report
    Real-time Risk Prediction at Signalized Intersections Using a Graph Neural Network [Report]
    Sonth, Akash ;
    Sarkar, Abhijit
    2023-12-01 | PDF
    Intersection-related traffic crashes and fatalities are major concerns for road safety. This project aimed to understand the major causes of conflicts at intersections by studying the intricate interplay between roadway agents. The approach involved using the current traffic camera systems to automatically process traffic video data. As manual anno ...
  • Automated Truck Mounted Attenuator Phase 2 Performance Measurement and Testing
    Automated Truck Mounted Attenuator: Phase 2 Performance Measurement and Testing
    Talledo Vilela, Jean Paul ;
    Mollenhauer, Michael A
    2023-12-01 | PDF
    Truck-Mounted Attenuators (TMAs) are energy-absorbing devices added to heavy shadow vehicles to provide a mobile barrier that protects work crews from errant vehicles entering active work zones. In mobile and short duration operations, drivers manually operate the TMA, keeping pace with the work zone as needed to function as a mobile barrier protec ...
  • Development of an Infrastructure Based Data Acquisition System to Naturalistically Collect the Roadway Environment
    Development of an Infrastructure Based Data Acquisition System to Naturalistically Collect the Roadway Environment
    Sarkar, Abhijit ;
    Papakis, Ioannis
    2023-12-01 | PDF
    Automatic traffic monitoring is becoming an important investment for transportation specialists, especially as the overall volume of traffic continues to increase, as do crashes at intersections. Infrastructure cameras can be a good source of information for automatic monitoring of traffic situations at intersections. However, efficient computer vi ...
  • Intelligent Safety Assessment of Rural Roadways Using Automated Image and Video Analysis
    Intelligent Safety Assessment of Rural Roadways Using Automated Image and Video Analysis
    Mashhadi, Ali Hassandokht ;
    Markovic, Nikola
    2023-12-01 | PDF
    Roadside safety is a critical aspect of transportation management, with elements like rigid obstacles, guardrails, clear zones, and side slopes significantly impacting accident outcomes. The Federal Highway Administration (FHWA) provides a valuable rating system for Department of Transportation (DOTs), but the manual rating process is time-consumin ...
  • Understanding the Effect of Pervasive Events on Vehicle Travel Time Patterns Research Brief
    Understanding the Effect of Pervasive Events on Vehicle Travel Time Patterns: [Research Brief]
    Akbari, Chirag ;
    Gore, Ninad
    2023-12-01 | PDF
    It is apparent that the effect of the COVID-19 pandemic on travel patterns has varied between different phases of the pandemic. For a comprehensive understanding, it is essential to delve deeper into the specific travel time patterns during different stages of pervasive events such as the COVID-19 pandemic. This research aims to fill this gap by ex ...
  • SimulationBased Approach To Investigate the Electric Scooter Rider Protection During Traffic Accidents
    Simulation-Based Approach To Investigate the Electric Scooter Rider Protection During Traffic Accidents
    Untaroiu, Costin Daniel ;
    Untaroiu, Alexandrina
    2023-12-01 | PDF
    The recent emergence of electric scooter (e-scooter) rideshare companies has greatly increased the use of escooters around the world, which has increased the number of injuries associated with their use. A primary cause of e-scooter crashes is front-wheel collisions with a vertical surface. This research numerically simulated various e-scooter-stop ...
  • Autonomous Shuttle Implementation and Best Practices
    Autonomous Shuttle Implementation and Best Practices
    Diba, Dil Samina ;
    Gore, Ninad
    2023-12-01 | PDF
    When, where, and how autonomous shuttles are deployed can have significant safety, economic, and policy impacts on their operation and performance. This research analyzes data related to 120 existing deployments of autonomous shuttles, looking at safety, operational, economic, and policy-related issues. Analysis shows that autonomous shuttles would ...
  • Deep Learning Machine Learning or Statistical Models for WeatherRelated Crash Severity Prediction
    Deep Learning, Machine Learning, or Statistical Models for Weather-Related Crash Severity Prediction
    Ogungbire, Abimbola ;
    Kalambay, Panick
    2023-12-01 | PDF
    Nearly 5,000 people are killed and more than 418,000 are injured in weather-related traffic incidents each year. Assessments of the effectiveness of statistical models applied to crash severity prediction compared to machine learning (ML) and deep learning techniques (DL) help researchers and practitioners know what models are most effective under ...
  • Deep Learning Machine Learning or Statistical Models for WeatherRelated Crash Severity Prediction Research Brief
    Deep Learning, Machine Learning, or Statistical Models for Weather-Related Crash Severity Prediction [Research Brief]
    Ogungbire, Abimbola ;
    Kalambay, Panick
    2023-12-01 | PDF
    In the realm of traffic safety, weather-related road traffic crashes pose a significant public health concern, leading to numerous injuries and fatalities. Past research has explored crash severity prediction using statistical machine learning (ML) and deep learning (DL)models, each with its strengths and limitations. This study strategically selec ...
  • Autonomous Shuttle Implementation and Best Practices Research Brief
    Autonomous Shuttle Implementation and Best Practices [Research Brief]
    Diba, Dil Samina ;
    Gore, Ninad
    2023-12-01 | PDF
    This study compares the operational and policy-related data from 120 autonomous shuttle deployments worldwide. Additionally, an analysis was conducted to identify the strengths, weaknesses, opportunities, and threats associated with autonomous shuttle deployments. The study also comprehensively analyzes the perceptions of practitioners and industry ...
  • Evaluation of Thin Polymer Overlays for Bridge Decks
    Evaluation of Thin Polymer Overlays for Bridge Decks
    Krauss, Paul D ;
    Hawkins, Kathleen A.
    2023-12-01 | PDF
    Polymer overlays consist of polymer resins and aggregates and are used on bridge decks to extend service life by providing waterproofing and chloride penetration resistance and restoring surface friction. High friction surface treatments (HFSTs) are a specific type of polymer overlay intended to provide long-term skid resistance by using aggregates ...
    Supporting Files
  • Emissions and Health Impact of Electric Vehicle Adoption on Disadvantaged Communities
    Emissions and Health Impact of Electric Vehicle Adoption on Disadvantaged Communities
    Jenn, Alan ;
    Li, Xinwei
    2023-12-01 | PDF
    Vehicle electrification has attracted strong policy support in California due to its air-quality and climate benefits from adoption. However, it is unclear whether these benefits are equitable across the state’s sensitive populations and socioeconomic groups and whether disadvantaged communities are able to take advantage of the emission savings an ...
  • Connected Vehicle Applications to Improve Infrastructure Safety and Durability
    Connected Vehicle Applications to Improve Infrastructure Safety and Durability
    Rubin, Jonathan ;
    Grond, Kathryn
    2023-12-01 | PDF
    Connected autonomous vehicles have the potential to revolutionize the automotive industry by making transportation safer and more environmentally friendly. Despite early optimism, the timeline for widespread deployment of this novel technology continues to be pushed back. This is largely due to the difficulties in replacing human drivers with autom ...
  • The Use of Artificial Intelligence in Pavement Engineering [supporting dataset]
    Kassem, Emad
    ORCID ICON IMG
    2023-11-30 | ZIP
    The performance of asphalt pavements decreases with time because of traffic loading and environmental conditions. Performance decay models are needed in pavement management systems to program pavement preservation and rehabilitation treatments to extend the service life and improve the performance of flexible pavements. Many factors affect pavement ...
    Dataset
  • E-Scooter Safety Assessment and Campus Deployment Planning [supporting dataset]
    Mollenhauer, Mike ;
    White, Elizabeth
    2023-11-30 | ZIP
    E-Scooters are a popular new service that provide last mile transportation, but there are reports of safety concerns for riders and impingement on other users of rights of way. Little formal research has been conducted on E-Scooter safety or the optimal approach to deployment to decrease nuisance issues. To address this, VTTI and Spin deployed a fl ...
    Dataset
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