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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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  • 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 ...
  • 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
  • Youth Cruz Free Fare Free Bus and Ridership Behavior among Santa Cruz County Teens
    Youth Cruz Free: Fare Free Bus and Ridership Behavior among Santa Cruz County Teens
    Pike, Susan ;
    Affolter, Bailey
    2025-08-01 | PDF
    Since the beginning of the twenty-first century, young people have become a considerable share of public transit users. However, younger representatives of this age group still face many barriers to access transit infrastructure and benefit from its service. This study examines a Youth Cruz Free program launched by the Santa Cruz METRO in March 202 ...
  • 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 ...
  • 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
    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
    Wang, Haizhong ;
    Ghoreishi, Benyamin
    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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • Roadside Asset Extraction from Mobile LiDAR Point Cloud
    Roadside Asset Extraction from Mobile LiDAR Point Cloud
    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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • Examining the Impact of Land Use, Transit Stops, Roadway, and Demographic Factors on Pedestrian Injury Severity in Connecticut [supporting dataset]
    Bamney, Anshu
    2025-08-01 | XLS
    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 ...
    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
  • 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 ...
  • Safe and Efficient Automated Freeway Traffic Control Phase 2 Final Report
    Safe and Efficient Automated Freeway Traffic Control- Phase 2 Final Report
    Coifman, Benjamin ;
    Liu, Yuan
    2025-07-31 | PDF
    The goal of this work is to eliminate unexpected stops to improve safety with the added benefit of reducing accelerations to improve fuel efficiency and reduce vehicle emissions. Congested traffic is characterized by signals and waves propagating upstream through the queued traffic. Freeway drivers do not expect to encounter abrupt drops in speed o ...
  • Analysis of Contributing Factors in Crashes Involving Electric Vehicles and Vehicles with Automated Features
    Analysis of Contributing Factors in Crashes Involving Electric Vehicles and Vehicles with Automated Features
    Harper, Corey ;
    Hendrickson, Chris
    2025-07-31 | PDF
    Most light-duty vehicle (LDV) crashes occur due to human error. The National Highway Safety Administration (NHTSA) reports that eight percent of fatal crashes in 2018 were distraction-affected crashes, while close to ninety-four percent of all crashes occur in part due to human error. Crash avoidance features could reduce both the frequency and sev ...
  • Driver Training for Shared Autonomy Systems Using Mixed Reality
    Driver Training for Shared Autonomy Systems Using Mixed Reality
    Mangharam, Rahul ;
    Loeb, Helen
    2025-07-31 | PDF
    This research project aims at assessing the potential of Virtual Reality for driver training.
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