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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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  • Improve Highway Safety by Reducing the Risks of Landslides Phase 1
    Improve Highway Safety by Reducing the Risks of Landslides (Phase 1)
    Sheng, Zhuping ;
    Owolabi, Oludare
    2024-07-31 | PDF
    To prevent landslides hazards, multiple approaches were integrated to develop a framework for detecting and monitoring slope stability and assessing landslides risks along the state highways and roads. In Phase 1, field investigation and laboratory tests were initiated to gain a better understanding of hydrological and mechanical properties of soil ...
  • Cybersecurity Risk Assessment in Connected Intelligent Systems for Designing Resilient Systems [supporting dataset]
    Khattak, Zulqarnain ;
    Qian, Sean
    2024-07-31 | ZIP
    This research is based on the premise that perfect protection from cyberattacks is not realistic. Thus, the proposed research focuses on analyzing the vulnerability of cooperative driving relying on infrastructure based communication from real-field experimental data collected at the Aberdeen center in Maryland. Multiple cyberattacks including sens ...
    Dataset Supporting Files
  • Connected Vision for Increased Pedestrian Safety (CVIPS) [supporting dataset]
    Bhagavatula, VIjayakumar ;
    Sankaranarayanan, Aswin
    2024-07-31 | ZIP
    Pedestrian safety has become a critical concern due to the higher risk of serious injury they are prone to in traffic accidents. To improve traffic safety, one promising approach is to advance the level of autonomy in vehicles. This report presents the results of a preliminary investigation of the limitations of single agent-based perception system ...
    Dataset Supporting Files
  • VehicleinVirtualEnvironment VVE Method for Developing and Evaluating VRU Safety of Connected and Autonomous Driving
    Vehicle-in-Virtual-Environment (VVE) Method for Developing and Evaluating VRU Safety of Connected and Autonomous Driving
    Chen, Haochong ;
    Cao, Xincheng
    2024-07-31 | PDF
    The current approach to connected and autonomous driving function development and evaluation uses model-in-the-loop (MIL) simulation, hardware-in-the-loop (HIL) simulation and limited proving ground use, followed by public road deployment of the beta version of software and technology. The rest of the road users are involuntarily forced into taking ...
  • Safe DecisionMaking in Interactive Environments
    Safe Decision-Making in Interactive Environments
    Nakahira, Yorie ;
    Hoshino, Hiraku
    2024-07-31 | PDF
    Autonomous ground vehicles must safely operate in highly interactive environments with human uncertainties. Safe actions depend on context, interactions, and absolute (mathematical measures for safety) may differ from how humans perceive as safe and reliable behaviors. However, producing context-dependent and interaction-aware safe actions is non-t ...
  • Risk Aware Warning and Control for Interactive Traffic Safety
    Risk Aware Warning and Control for Interactive Traffic Safety
    Dolan, John M ;
    Lyu, Yiwei
    2024-07-31 | PDF
    In this project, we proposed a CBF-inspired risk assessment toolbox, measuring the aggregated risk faced by individual agents due to multi-agent interactions, to help empower the ego robot with a comprehensive understanding of the dynamic environment it is in. We also demonstrate two complementary methodologies of embedding the resulting risk asses ...
  • Digital Twin for Driving
    Digital Twin for Driving
    Guerra, Erick ;
    Wu, Zhanqian
    2024-07-31 | PDF
    The use of digital mapping with precise GPS coordinates has allowed intelligent navigation, which is now ubiquitous in vehicles. The flat 2D imagery provided by Google maps was recently enhanced by the introduction of dynamic 3D representations of the Earth. Unity3D and Unreal Games Engines now offer Application Programming Interfaces that can be l ...
  • Evaluating the Effectiveness of Urban Speed Cameras on Traffic Safety in a Period of Dramatic Change
    Evaluating the Effectiveness of Urban Speed Cameras on Traffic Safety in a Period of Dramatic Change
    Guerra, Erick
    ORCID ICON IMG
    2024-07-31 | PDF
    This report employs Bayesian negative binomial and Poisson models to examine the effectiveness of speed cameras at reducing crashes, injuries, and fatalities on and immediately around Roosevelt Boulevard, a particularly dangerous urban arterial in Philadelphia, PA. Camera installation also coincided with rapidly changing traffic safety outcomes thr ...
  • Cybersecurity Risk Assessment in Connected Intelligent Systems for Designing Resilient Systems
    Cybersecurity Risk Assessment in Connected Intelligent Systems for Designing Resilient Systems
    Khattak, Zulqarnain ;
    Qian, Sean
    2024-07-31 | PDF
    Transportation operation and management systems utilize wired and wireless communications for managing roadways and are at significant risk of cyberattacks. Furthermore, perfect protection from cyberattacks is not realistic. Thus, this research proposes to focus on analyzing the vulnerability of cooperative driving relying on infrastructure-based c ...
  • Computational Imaging for Improving Vehicle Safety
    Computational Imaging for Improving Vehicle Safety
    Sankaranarayanan, Aswin ;
    Bhagavatula, VIjayakumar
    2024-07-31 | PDF
    This project investigates the design and deployment of sensors and associated algorithms for handling harsh imaging conditions. We are interested in depth perception in rain, snow and fog. By expanding the depth range at which objects can be reliably detected, especially in dense fog, the project will facilitate a higher level of safety for vulnera ...
  • Reinforcement Learning
    Reinforcement Learning
    Redmill, Keith ;
    Zhang, Zhihao
    2024-07-31 | PDF
    Developing an automated driving system capable of navigating complex traffic environments remains a formidable challenge. Unlike rule-based or supervised learning-based methods, Deep Reinforcement Learning (DRL) based controllers eliminate the need for domain-specific knowledge and datasets, thus providing adaptability to various scenarios. Nonethe ...
  • On the Role of Perceived Safety Concerns on Public Acceptance Behavior of Autonomous Vehicles
    On the Role of Perceived Safety Concerns on Public Acceptance Behavior of Autonomous Vehicles
    Nazari, Fatemeh ;
    Noruzoliaee, Mohamadhossein
    2024-07-30 | PDF
    Despite maturing road tests and limited commercial mobility services with autonomous vehicles (AVs), the existing behavioral research, surveys, and polls suggest that, to date, the public is largely reluctant or neutral to accept this emerging technology due to potential lurking failures and malfunctions in unexpected weather/road conditions and cy ...
  • Mitigating Crash Risks in Work Zones Causal Inference and Crash Modification Factors
    Mitigating Crash Risks in Work Zones: Causal Inference and Crash Modification Factors
    Qian, Sean ;
    Guengerich, Quintessa
    2024-07-30 | PDF
    In the U.S., a work zone crash occurred every five minutes during 2015 – 2019. It is still unclear the causes of those crashes, such as work zone configurations, weather conditions, work zone duration, and roadway characteristics. The causal impact of those potential factors to work zone crashes may vary substantially cross different types of roads ...
  • Mitigating Crash Risks in Work Zones: Causal Inference and Crash Modification Factors {supporting dataset}
    Qian, Sean ;
    Guengerich, Quintessa
    2024-07-30 | ZIP
    In the U.S., a work zone crash occurred every five minutes during 2015 – 2019. It is still unclear the causes of those crashes, such as work zone configurations, weather conditions, work zone duration, and roadway characteristics. The causal impact of those potential factors to work zone crashes may vary substantially cross different types of roads ...
    Dataset Supporting Files
  • Enhancing Traffic Safety and Connectivity A DataDriven MultiStepAhead Vehicle Headway Prediction Leveraging HighResolution Vehicular Trajectories
    Enhancing Traffic Safety and Connectivity: A Data-Driven Multi-Step-Ahead Vehicle Headway Prediction Leveraging High-Resolution Vehicular Trajectories
    Noruzoliaee, Mohamadhossein ;
    Nazari, Fatemeh
    2024-07-30 | PDF
    Vehicle headway, defined as the time elapsed between two successive vehicles passing a roadway point, is a key mesoscopic-scale measure in traffic flow theory with safety-critical transportation applications, such as preemptive collision avoidance warning systems as well as connected and autonomous vehicle (CAV) platoon control. Hence, it is crucia ...
  • Advancing Transportation Safety and Workforce Development in Emerging Technologies
    Advancing Transportation Safety and Workforce Development in Emerging Technologies
    Saxton, Richard
    ORCID ICON IMG
    2024-07-30 | PDF
    Community College of Philadelphia (CCP) aims to address the pressing need for skilled technicians in emerging transportation technologies, specifically electric vehicles (EVs). This proposal aligns with Safety21's mission to foster safer transportation systems while creating pathways to quality jobs and addressing the climate crisis. Through this p ...
  • Comprehensive Transportation Equity Analysis for RITI Community A DataDriven Approach With Case Study
    Comprehensive Transportation Equity Analysis for RITI Community: A Data-Driven Approach With Case Study
    Wang, Yinhai ;
    Sun, Wei
    2024-07-30 | PDF
    The report presents a comprehensive analysis addressing safety equity concerns for rural communities and American Indian and Alaskan Native (AI/AN) populations, who experience disproportionate rates of serious injuries, fatalities, and general collisions. Despite these disparities, significant gaps exist in understanding the demographics of collisi ...
  • Exploring Microtransit Adoption and Its Impacts on Transportation Access for Underserved Populations [supporting dataset]
    Xing, Yan ;
    Pike, Susan
    2024-07-29 | ZIP
    Transportation-disadvantaged populations often face significant challenges in meeting their basic travel needs. Microtransit, a technology-enabled transit mobility solution, has the potential to address these issues by providing on-demand, affordable, and flexible services with multi-passenger vehicles. The ways in which microtransit supports under ...
    Dataset
  • Uncovering Subtle GNSS Spoofing by Decomposing the Complex Cross Ambiguity Function
    Uncovering Subtle GNSS Spoofing by Decomposing the Complex Cross Ambiguity Function
    Ahmed, Sahil ;
    Khanafseh, Samer
    2024-07-18 | PDF
    In this paper, we introduce a method to uncover Global Navigation Satellite System (GNSS) spoofing by directly decomposing the Complex Cross Ambiguity Function (CCAF) into its authentic and counterfeit components. We demonstrate the importance of using complex cross ambiguity measurements compared to the magnitude-only approaches utilized in prior ...
  • Development and Validation of a Reduced OneDimensional ThermosMechanical Soil Stability Model for Predictive Use with the Alaska RWIS
    Development and Validation of a Reduced One-Dimensional Thermos-Mechanical Soil Stability Model for Predictive Use with the Alaska RWIS
    Peterson, Rorik ;
    Stoddard, Michael
    2024-07-10 | PDF
    A numerical tool was developed that helps forecast when thaw occurs at depths in a road embankment during spring thaw in regions that experience seasonal freeze and thaw. The tool is an Excel spreadsheet that uses a single adjustable parameter and is driven by time series air temperature data. The model agrees well with archived data of subsurface ...
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