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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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  • Crashes and Injuries on Rural Roads in Alaska Toward a Better Understanding of Rural Safety Issues Through Linked Data and Environmental Factors Task B Environmental and Geometric Safety Factors of Rural Crashes
    Crashes and Injuries on Rural Roads in Alaska – Toward a Better Understanding of Rural Safety Issues Through Linked Data and Environmental Factors Task B: Environmental and Geometric Safety Factors of Rural Crashes
    Vasudevan, Vinod
    2025-08-21 | PDF
    Alaska experiences extreme weather and driving conditions compared to many other locations in the United States. For example, during summer, most traffic activity occurs in daylight, whereas in winter months, the majority of traffic activity occurs in the dark. Similarly, driving conditions change drastically across seasons. During winter, heavy sn ...
  • Planning and Policy for Safer Roads with Autonomous Vehicles Moral Decision Making Behavior in Dilemmainducing Situations
    Planning and Policy for Safer Roads with Autonomous Vehicles: Moral Decision Making Behavior in Dilemma-inducing Situations
    Nazari, Fatemeh ;
    Noruzoliaee, Mohamadhossein
    2025-08-19 | PDF
    This study develops a Dynamic Bayesian Network (DBN) framework to examine how public confidence in autonomous vehicle (AV) safety and willingness-to-ride respond to policy interventions in crash-imminent pedestrian–passenger prioritization scenarios. Using stated preferences survey data from San Francisco (SF) and San Antonio (SA), the model integr ...
  • Integrating Occupancy Grids with SpatialTemporal Reinforcement Learning for Enhanced Vehicle Control Navigating Highly Dynamic and Complex Driving Scenarios
    Integrating Occupancy Grids with Spatial-Temporal Reinforcement Learning for Enhanced Vehicle Control — Navigating Highly Dynamic and Complex Driving Scenarios
    Redmill, Keith A ;
    Zhang, Zhihao
    2025-08-18 | PDF
    This study addresses the challenge of effectively interpreting and navigating complex dynamic driving environments, using occupancy grids as a primary mode of spatial input representation. In this work, the research team presents a novel approach that combines the strengths of reinforcement learning (RL) and transformer-based architectures, particu ...
  • Finding Vulnerabilities of Autonomous Vehicle Stacks to Physical Adversaries [supporting dataset]
    Celik, Z Berkay ;
    Cardenas, Alvaro
    2025-08-14 | ZIP
    Autonomous Driving (AD) vehicles must interact and respond in real-time to multiple sensor signals indicating the behavior of other agents in the environment, such as other vehicles, and pedestrians near the ego vehicle (i.e., the vehicle itself). While autonomous vehicle (AV) developers tend to generate numerous test cases in simulations to detect ...
    Dataset Supporting Files
  • MOVES 4.0 Updates for the Fuel and Emissions Calculator (FEC) [supporting dataset]
    Lu, Hongyu
    ORCID ICON IMG
    2025-08-05 | ZIP
    This project employs the outputs from MOVES-Matrix 4.0 to generate a data set that can be employed by users of the 2018 Fuel and Emissions Calculator (Version 3.0) to update energy use and emission rates to reflect the latest outputs from the U.S. Environmental Protection Agency’s (USEPA’s) MOVES 4.0 energy use and emission rate model for the Atlan ...
    Dataset Supporting Files
  • RIDERS RealTime Information Dissemination for Efficiency in a RoboTaxi System
    RIDERS: Real-Time Information Dissemination for Efficiency in a Robo-Taxi System
    Filipovska, Monika ;
    Bala, Haimanti
    2025-08-01 | PDF
    Real-time traffic information is critical for efficient robo-taxi fleet management, yet such data is often costly to obtain and incomplete in mixed traffic with low autonomous vehicle (AV) penetration. This project addresses this challenge by proposing a hierarchical reinforcement learning (HRL) framework that enables fleets to act not only as mobi ...
    Supporting Files
  • Data Collection of Odometer Images via WhatsApp to Measure Vehicle Miles Traveled
    Data Collection of Odometer Images via WhatsApp to Measure Vehicle Miles Traveled
    Gulhare, Siddhartha ;
    Makino, Keita
    2025-08-01 | PDF
    California sets ambitious climate goals that demand a sharp reduction in the per-capita vehicle miles traveled (VMT). Traditionally, researchers have relied on three types of VMT data collection methods – travel surveys, passively collected data, and simulated data – to estimate VMT or understand factors affecting VMT. However, each of these method ...
  • Comprehensive Analysis of Factors Influencing Pedestrian Injury Severity at Intersection and NonIntersection Locations in Connecticut
    Comprehensive Analysis of Factors Influencing Pedestrian Injury Severity at Intersection and Non-Intersection Locations in Connecticut
    Bamney, Anshu
    2025-08-01 | PDF
    Pedestrian safety is a growing concern in the United States, with 7,500 fatalities reported in 2022, marking the highest in three decades. Connecticut followed this trend, recording 69 fatalities in the same year. This study examined factors influencing pedestrian injury severity through a multi-level statistical analysis using Connecticut crash da ...
  • DataDriven Inspection Planning for Utah Culverts Using Federated Learning Brief
    Data-Driven Inspection Planning for Utah Culverts Using Federated Learning [Brief]
    Rashidi, Abbas ;
    Mohammadi, Pouria
    2025-08-01 | PDF
    In recent years, transportation agencies have increasingly turned to machine learning (ML) to enhance the effectiveness of infrastructure asset management. However, limited local inventory data often hinders building accurate and reliable ML models. Additionally, data privacy and ownership concerns discourage agencies from sharing raw datasets. Man ...
  • Intersecting Barriers to Fair Access A Cluster Analysis of Housing Employment and Transportation Spatial Patterns in Chicago
    Intersecting Barriers to Fair Access: A Cluster Analysis of Housing, Employment, and Transportation Spatial Patterns in Chicago
    Kang, Shuqing ;
    Stathopoulos, Amanda
    2025-08-01 | PDF
    Paper Submitted to the Transportation Research Board Annual Meeting. "Intersecting Barriers to Fair Access: A Cluster Analysis of Housing, Employment, and Transportation Spatial Patterns in Chicago". Manuscript ID: TRBAM-26-05674. This manuscript presents a data-driven cluster analysis to identify and characterize spatial patterns of housing, emplo ...
  • Multifunctional Geosynthetic-Based Stabilization to Increase Coastal Infrastructure Resilience [supporting dataset]
    Bhaskar, Puneet ;
    Goehl, Darlene C.
    2025-08-01 | ZIP
    The shared data pertains to the SPTC Project CY1-TTI-02, titled “Multifu​nctional Geosynthetic-​Based Stabilization to Increase Coastal Infrastructure Resilience.” It includes two key files: one containing ​experimental test results and the other related to numerical modeling. The spreadsheet file (Experimen​tal Data) presents all output data from ...
    Dataset Supporting Files
  • Mental States Machine Enhancing Driver Engagement in Automated Vehicles for Safer Transitions
    Mental States & Machine: Enhancing Driver Engagement in Automated Vehicles for Safer Transitions
    Lo, Wei-Hsiang ;
    Chu, Aries
    2025-08-01 | PDF
    The current automated vehicles are not perfect, which means that human intervention, known as a takeover, is still necessary. For signaling takeover requests, informative (contralateral) displays were investigated and proven effective compared to instructional (ipsilateral) displays. However, how drivers interpret the information can vary based on ...
  • Roadside Asset Extraction from Mobile LiDAR Point Cloud Summary
    Roadside Asset Extraction from Mobile LiDAR Point Cloud [Summary]
    Ahn, Yushin ;
    Munjy, Riadh
    2025-08-01 | PDF
    Mobile LiDAR systems are powerful tools that help us map roads and their surroundings in 3D with great speed and precision. The data provided by these systems support urban planning efforts, digital mapping, transportation infrastructure maintenance, and more. This report presents a comprehensive workflow for roadside asset extraction using Mobile ...
  • MOVES 40 Updates for the Fuel and Emissions Calculator FEC
    MOVES 4.0 Updates for the Fuel and Emissions Calculator (FEC)
    Lu, Hongyu ;
    Guensler, Randall
    2025-08-01 | PDF
    This project employs the outputs from MOVES-Matrix 4.0 to generate a data set that can be employed by users of the 2018 Fuel and Emissions Calculator (Version 3.0) to update energy use and emission rates to reflect the latest outputs from the U.S. Environmental Protection Agency’s (USEPA’s) MOVES 4.0 energy use and emission rate model for the Atlan ...
  • DataDriven Inspection Planning for Utah Culverts Using Federated Learning
    Data-Driven Inspection Planning for Utah Culverts Using Federated Learning
    Mohammadi, Pouria ;
    Rashidi, Abbas
    2025-08-01 | PDF
    In recent years, transportation agencies have increasingly turned to machine learning (ML) to enhance the effectiveness of infrastructure asset management. However, limited local inventory data often hinders building accurate and reliable ML models. Additionally, data privacy and ownership concerns discourage agencies from sharing raw datasets. Man ...
  • Traffic Control based on CARMA Platform for Maximal Traffic Mobility and Safety
    Traffic Control based on CARMA Platform for Maximal Traffic Mobility and Safety
    Li, Xiaopeng (Shaw) ;
    Noyce, David A.
    2025-08-01 | PDF
    This project developed and evaluated an online adaptive platoon control framework for connected and automated vehicles (CAVs) that simultaneously enhances mobility and safety through integration with digital infrastructure based on the CARMA platform. The proposed Physics Enhanced Residual Learning (PERL) framework combines a physics-based centrali ...
  • Landslides 3D Reconstruction with Smartphone Images
    Landslides: 3D Reconstruction with Smartphone Images
    Mertz, Christoph
    ORCID ICON IMG
    2025-08-01 | PDF
    In this project we explore the usage of 3D reconstruction to monitor and measure landslides. We took images of a landslide prone area in late Fall 2024 and late Spring 2025. We used COLMAP to make a 3D point cloud out of the images and with CloudCompare we measure the difference between the two-point clouds and thereby detect changes. In our experi ...
  • Developing an Integrated Risk Assessment Framework to Quantify the Resilience of Critical Railway Infrastructure Characterization of Risks and Hazards to the US Rail Network Through Empirical Data and Past Events Brief
    Developing an Integrated Risk Assessment Framework to Quantify the Resilience of Critical Railway Infrastructure: Characterization of Risks and Hazards to the U.S. Rail Network Through Empirical Data and Past Events [Brief]
    Wang, Haizhong ;
    Staes, Brian M
    2025-08-01 | PDF
    To improve understanding of the impact of natural hazards on the U.S. railway system, this project developed a comprehensive, geospatially precise dataset that maps historical hazard events to specific rail segments. The project provides insight into when, where, and how much damage natural hazards have inflicted on rail infrastructure across the c ...
  • Consumer Resistance to Electric Vehicles Getting to 100 Percent Zero Emission New Car Sales
    Consumer Resistance to Electric Vehicles: Getting to 100 Percent Zero Emission New Car Sales
    Kurani, Kenneth S. ;
    Nordhoff, Sina
    2025-08-01 | PDF
    Meeting and sustaining a requirement that 100 percent of new passenger vehicle and light-duty truck sales be zero emission vehicles (ZEVs) requires everyone who acquires a new vehicle to only acquire ZEVs. This puts an onus on understanding resistance to ZEVs: who is resistant and why. These questions are addressed using survey data from repeated c ...
  • Data Collection of Odometer Images via WhatsApp to Measure Vehicle Miles Traveled [supporting dataset]
    Gulhare, Siddhartha ;
    Makino, Keita
    2025-08-01 | ZIP
    California sets ambitious climate goals that demand a sharp reduction in the per-capita vehicle miles traveled (VMT). Traditionally, researchers have relied on three types of VMT data collection methods – travel surveys, passively collected data, and simulated data – to estimate VMT or understand factors affecting VMT. However, each of these method ...
    Dataset Supporting Files
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