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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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  • AgentBased Approach in Freight Systems Towards A DoorToDoor D2D Freight Optimization
    Agent-Based Approach in Freight Systems: Towards A Door-To-Door (D2D) Freight Optimization
    Aredah, Ahmed ;
    Rakha, Hesham
    2025-09-01 | PDF
    This report presents CargoNetSim, an open-source, modular, high-fidelity optimization and simulation framework developed to model, analyze, and optimize multi-modal freight transportation movement. Integrating agent-based modeling (ABM) and system dynamics (SD), CargoNetSim bridges micro-level operational decisions and macro-scale network behaviors ...
  • VisionBased Detection of Bridge Damage Captured by Unmanned Aerial Vehicles
    Vision-Based Detection of Bridge Damage Captured by Unmanned Aerial Vehicles
    Stegagno, Paolo ;
    Gindy, Mayrai
    2025-09-01 | PDF
    Bridge inspection is a vital component of any bridge management strategy of a state DOT. Significant funds are allocated to keeping the over 600,000 bridges in the U.S. safe. A routine bridge inspection is the most common type of inspection and is often performed from deck, ground or water levels or from permanent access structures, if available. V ...
  • Track Intrusion Detection and Track Integrity Evaluation Year 2
    Track Intrusion Detection and Track Integrity Evaluation – Year 2
    Qian, Yu ;
    Tang, Youzhi
    2025-09-01 | PDF
    Track intrusion, especially trespassing within railroad rights-of-way, poses a major safety risk, causing more fatalities than train-vehicle collisions. Existing methods often struggle with real-time detection on edge devices. This study introduces YOLO-RCNN, a novel model integrating YOLO-FG for comprehensive object detection and segmentation, opt ...
  • Modeling Drivers in Route Diversion Behavior During Congestion A Pilot Study
    Modeling Drivers in Route Diversion Behavior During Congestion: A Pilot Study
    Fuller, James David ;
    Cole, Grace
    2025-08-31 | PDF
    This study investigates factors influencing drivers' decisions to divert their routes in response to congestion and delays on coastal road networks. Key variables examined include information- seeking behavior, travel time, trip factors, demographics, and disruption scenarios such as emergency evacuations. The research utilized a comprehensive surv ...
  • Biowaste Materials as Supplementary Cementitious Materials for Coastal Concrete Applications
    Bio-waste Materials as Supplementary Cementitious Materials for Coastal Concrete Applications
    Chong, Beng Wei ;
    Majumder, Amlan
    2025-08-31 | PDF
    This study explores the use of agricultural bio-waste such as eggshell powder and sugarcane bagasse ash (SCBA) as sustainable alternatives to cement production. Eggshell powder was evaluated as partial substitutes for limestone filler with and without heat treatment. SCBA, a silica-rich byproduct of sugar production, was investigated for its potent ...
  • Deep Learning Based Automated Data Collection Technology for Coastal Highway Pavements
    Deep Learning Based Automated Data Collection Technology for Coastal Highway Pavements
    Wang, Feng ;
    Sanchez, Carlos
    2025-08-31 | PDF
    With the recent federal legislation approval of the funding of the United States’s infrastructure, investment into transportation research has prompted the implementation of new technologies to advance the data collection and evaluation methods for transportation asset management. As departments of transportation (DOTs) upgrade their equipment to u ...
  • Composite Mangroves for Reducing Soil Erosion near Transportation Infrastructure
    Composite Mangroves for Reducing Soil Erosion near Transportation Infrastructure
    Kumar, Ayush ;
    Puppala, Anand J.
    2025-08-31 | PDF
    The intensification of coastal stressors and rising coastal urbanization necessitate innovative alternatives to conventional hard engineering structures for coastal embankment protection. While mangrove ecosystems demonstrate proven capabilities for attenuating wave energy, their effectiveness in protecting coastal transportation infrastructure rem ...
  • CREATE University of Miamis National Summer Transportation Institute UM NSTI
    CREATE: University of Miami’s National Summer Transportation Institute (UM NSTI)
    Wenke, Thomas ;
    Ghahremaninezhad, Ali
    2025-08-31 | PDF
    The University of Miami hosted the NSTI program to encourage the younger generations into the STEM disciplines and coastal transportation infrastructure. Activities included lectures, laboratory hands-on activities, and fun competitions related to coastal transportation infrastructure. Participants engaged in science rich activities, and develop cr ...
  • Preventing Rear and Side Crashes of HeavyDuty TractorTrailer Combinations with Smart Sensors and Vision Systems
    Preventing Rear and Side Crashes of Heavy-Duty Tractor-Trailer Combinations with Smart Sensors and Vision Systems
    Jahanbiglari, Ava ;
    Deng, Xiyu
    2025-08-30 | PDF
    This project, conducted under the Safety21 University Transportation Center, advanced the safety of heavy- duty vehicles (HDVs) through physics-informed modeling, statistical analysis, sensor deployment, and socio- technical analysis. The research focused on two objectives: developing a Physics-Informed Reinforcement Learning (PIRL) framework for n ...
  • Raw Documents of Data (Eggshell Project) [supporting data]
    Chong, Beng Wei ;
    Majumder, Amlan
    2025-08-29 | ZIP
    Raw documents of data for eggshell project.The total size of the ZIP file is 87,274 KB.
    Dataset Supporting Files
  • Cooperative Sensing of Vulnerable Road Users and RealTime Response to Potential Collisions via Vehicle and Infrastructure Communication
    Cooperative Sensing of Vulnerable Road Users and Real-Time Response to Potential Collisions via Vehicle and Infrastructure Communication
    Smith, Stephen F. ;
    Dolan, John M
    2025-08-25 | PDF
    This report summarizes progress made on two problems of central importance to achieving increased safety in autonomous urban driving: (1) the development of end-to-end frameworks for cooperative perception, tracking and planning, and (2) the development of real-time strategies for collision avoidance when collisions are predicted. With respect to t ...
  • Cyber Resilience of Connected and Autonomous Transportation Systems Phase I StateoftheArt and Research Gaps
    Cyber Resilience of Connected and Autonomous Transportation Systems (Phase I): State-of-the-Art and Research Gaps
    Noruzoliaee, Mohamadhossein ;
    Nazari, Fatemeh
    2025-08-22 | PDF
    Connected and autonomous transportation systems (CATS) promise major advances in efficiency and safety but also expose cyber-physical infrastructures to evolving cyber-attacks that threaten security and safety. This survey provides a unified synthesis of cyber resilience in CATS, organized along three axes: (1) operational scale (micro, meso, and m ...
  • 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
  • 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 ...
  • 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 ...
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