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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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  • Traffic Light Prediction and Trajectory Planning for Congestion Reduction [supporting dataset]
    Jiang, Zhong-Ping ;
    Ozbay, Kaan
    2024-09-01 | md
    Based on the traffic light prediction and trajectory optimization techniques for a stream of CAVs, the proposed congestion-reducing scheme can increase the throughput of the transportation network by attenuating the deceleration and acceleration of vehicles before the signalized intersections, accompanied by decreased fuel consumption and emissions ...
    Dataset Supporting Files
  • Data-Driven Combined Longitudinal and Lateral Control for the Car Following Problem [supporting dataset]
    Li, Xianning
    ORCID ICON IMG
    2024-09-01 | ZIP
    Based on the traffic light prediction and trajectory optimization techniques for a stream of CAVs, the proposed congestion-reducing scheme can increase the throughput of the transportation network by attenuating the deceleration and acceleration of vehicles before the signalized intersections, accompanied by decreased fuel consumption and emissions ...
    Dataset Supporting Files
  • Control of Connected and Autonomous Vehicles for Congestion Reduction in Mixed Traffic A LearningBased Approach
    Control of Connected and Autonomous Vehicles for Congestion Reduction in Mixed Traffic: A Learning-Based Approach
    Jiang, Zhong-Ping ;
    Ozbay, Kaan
    2024-09-01 | PDF
    Based on the traffic light prediction and trajectory optimization techniques for a stream of CAVs, the proposed congestion-reducing scheme can increase the throughput of the transportation network by attenuating the deceleration and acceleration of vehicles before the signalized intersections, accompanied by decreased fuel consumption and emissions ...
  • Visible Thermal Imaging and Deep Learning Based Approach for Automated Robust Detection of Potholes to Prioritize Highway Maintenance Brief
    Visible & Thermal Imaging and Deep Learning Based Approach for Automated Robust Detection of Potholes to Prioritize Highway Maintenance [Brief]
    Jia, Gaofeng ;
    Chen, Wei-Hsiang
    2024-09-01 | PDF
    Potholes are a significant pavement distress compromising safety and causing costly damage. They result from pavement deterioration due to aging, weather, and traffic overloads, with the Mountain Plains region particularly affected due to freeze/thaw cycles. Timely identification and repair of potholes are critical for effective highway maintenance ...
  • Visible Thermal Imaging and Deep Learning Based Approach for Automated Robust Detection of Potholes to Prioritize Highway Maintenance
    Visible & Thermal Imaging and Deep Learning Based Approach for Automated Robust Detection of Potholes to Prioritize Highway Maintenance
    Jia, Gaofeng ;
    Chen, Wei-Hsiang
    2024-09-01 | PDF
    Potholes are a significant pavement distress compromising safety and causing costly damage. They result from pavement deterioration due to aging, weather, and traffic overloads, with the Mountain Plains region particularly affected due to freeze/thaw cycles. Timely identification and repair of potholes are critical for effective highway maintenance ...
  • Studying the Use of LowCost Sensing Devices to Report Roadway Pavement Conditions
    Studying the Use of Low-Cost Sensing Devices to Report Roadway Pavement Conditions
    Abdallah, Moatassem ;
    Clevenger, Caroline M.
    2024-09-01 | PDF
    This report investigates the application of low-cost sensing technologies, including GPS, accelerometers, and smartphones, to monitor roadway pavement conditions in real time. By leveraging widely available sensors embedded in vehicles, this research demonstrates how machine learning models can detect and classify road anomalies, such as cracks and ...
  • Studying the Use of LowCost Sensing Devices to Report Roadway Pavement Conditions Brief
    Studying the Use of Low-Cost Sensing Devices to Report Roadway Pavement Conditions [Brief]
    Abdallah, Moatassem ;
    Clevenger, Caroline M.
    2024-09-01 | PDF
    This report investigates the application of low-cost sensing technologies, including GPS, accelerometers, and smartphones, to monitor roadway pavement conditions in real time. By leveraging widely available sensors embedded in vehicles, this research demonstrates how machine learning models can detect and classify road anomalies, such as cracks and ...
  • Building Digital Twins via GPU-Accelerated Human-Regularized Reinforcement Learning [supporting dataset]
    Vinitsky, Eugene ;
    Cornelisse, Daphne
    2024-09-01 | ZIP
    We have carried out a two-component study investigating how to build high-performing human driver models. First, we investigated how to combine large-scale datasets from autonomous vehicle companies with reinforcement learning methods for training agents. We showed that by adding a supervised learning loss atop the model training, we could build mo ...
    Dataset Supporting Files
  • SUMO Simulation, Validation Using Real-World Trajectory Data [supporting datasets]
    Jiang, Zhong-Ping ;
    Ozbay, Kaan
    2024-09-01 | ZIP
    Based on the traffic light prediction and trajectory optimization techniques for a stream of CAVs, the proposed congestion-reducing scheme can increase the throughput of the transportation network by attenuating the deceleration and acceleration of vehicles before the signalized intersections, accompanied by decreased fuel consumption and emissions ...
    Dataset Supporting Files
  • Building Digital Twins via GPUAccelerated HumanRegularized Reinforcement Learning
    Building Digital Twins via GPU-Accelerated Human-Regularized Reinforcement Learning
    Vinitsky, Eugene ;
    Cornelisse, Daphne
    2024-09-01 | PDF
    We have carried out a two-component study investigating how to build high-performing human driver models. First, we investigated how to combine large-scale datasets from autonomous vehicle companies with reinforcement learning methods for training agents. We showed that by adding a supervised learning loss atop the model training, we could build mo ...
  • Investigation of Driver Adaptations in a Mixed Traffic Environment
    Investigation of Driver Adaptations in a Mixed Traffic Environment
    Kondyli, Alexandra ;
    Lane, Bradley W
    2024-09-01 | PDF
    This study investigates the impact of semi-automated vehicle (SAV) systems, specifically Adaptive Cruise Control (ACC), on driver behavior and control transitions (CT). The variations and adaptations in driver performance due to mental workload, influenced by factors such as task difficulty and driver awareness, are critical, especially under diffe ...
  • EarthquakeInduced Damage Classification of Bridges Using Artificial Neural Network
    Earthquake-Induced Damage Classification of Bridges Using Artificial Neural Network
    Chen, Genda ;
    Alomari, Ibrahim
    2024-09-01 | PDF
    Ensuring the resilience of bridges against earthquakes is crucial for the rapid recovery of communities. Speedy and accurate damage assessments are essential for pinpointing the most affected areas and facilitating prompt decision-making. Current methods (i.e., fragility curves and estimates) are often slow and inaccurate. To address these issues, ...
  • Functional CompositeBased Wireless Sensing Platform for Bridge Structures
    Functional Composite-Based Wireless Sensing Platform for Bridge Structures
    Wu, Chenglin ;
    Li, Yanxiao
    2024-09-01 | PDF
    The main objective of this research is to develop and deploy a wireless crack sensing system that can measure and monitor cracks for both concrete and steel bridge structures. This system will contain the sensing unit, wireless data transmitting system, as well as a data processing unit. The sensing unit will consist of single or arrays of advanced ...
  • Transit Signal Priority Control With Connected Vehicle Technology Deep Reinforcement Learning Approach
    Transit Signal Priority Control With Connected Vehicle Technology: Deep Reinforcement Learning Approach
    Fan, Wei ;
    Yang, Tianjia
    2024-09-01 | PDF
    Transit Signal Priority (TSP) is a traffic signal control strategy that can provide priority to transit vehicles and thus improve transit service. However, this control strategy generally causes adverse effects on other traffic, which limits its widespread adoption. The development of Connected Vehicle (CV) technology enables the real-time acquisit ...
  • Artificial Intelligence for Pedestrian and Bicyclist Safety Using AI To Detect NearMiss Collisions Research Brief
    Artificial Intelligence for Pedestrian and Bicyclist Safety: Using AI To Detect Near-Miss Collisions [Research Brief]
    Pourhomayoun, Mohammad
    ORCID ICON IMG
    2024-09-01 | PDF
    For this project, we developed an end-to-end system based on advanced artificial intelligence (AI) models and effective computer vision algorithms to detect and report near-miss collisions as an important indicator to identify and measure safety risks, especially in specific circumstances such as right turn on a red light. The main objective is to ...
  • Evacuation Behavior and Its Mobility Impacts in Coastal Communities from Across the Nation [supporting dataset]
    Parr, Scott A. ;
    Acevedo, Lorraine
    2024-08-31 | JSON
    Mass evacuations, especially at the statewide level, present formidable challenges in traffic management, often characterized by extensive delays and congestion. This paper introduces an innovative analytical method designed for the cost-effective measurement and comprehensive description of such large-scale evacuations. By utilizing straightforwar ...
    Dataset
  • Exploring Apex Predator Effects on Wildlife-Vehicle Collisions: A Case Study on Wolf Reintroductions in Yellowstone [supporting dataset]
    Bell, Matthew ;
    Huijser, Marcel P.
    2024-08-31 | JSON
    This study investigates the impact of wolf reintroduction on wildlife-vehicle collisions (WVCs) along a segment of US-191 bordering Yellowstone National Park. Wolves were reintroduced in 1995–1996, and subsequent wolf pack establishment may have influenced the behavior and population dynamics of prey species, potentially altering WVC patterns. Usin ...
    Dataset
  • Access Equity and Safety in Rural Road Development Historical Evidence from the Dalton Highway 19742024
    Access, Equity, and Safety in Rural Road Development: Historical Evidence from the Dalton Highway, 1974-2024
    Wight, Philip ;
    Belz, Nathan P.
    2024-08-30 | PDF
    This study investigates the historical example of the construction of the Dalton Highway—the most significant new road built in Alaska since 1971—to analyze how historical changes in access (both new infrastructures and access policies) and equity (who decides, who benefits, who is seen as a stakeholder) have impacted safety, broadly defined, in ru ...
  • Energy Consumption Modeling of Ships Towards a DoortoDoor D2D Freight Optimization
    Energy Consumption Modeling of Ships: Towards a Door-to-Door (D2D) Freight Optimization
    Aredah, Ahmed ;
    Rakha, Hesham A.
    2024-08-29 | PDF
    The maritime industry is under pressure to improve energy efficiency and reduce carbon emissions due to regulatory demands and environmental concerns. Traditional simulation tools often focus on isolated aspects of maritime operations, such as propulsion efficiency, resistance, or navigation, but fall short in providing a holistic analysis of entir ...
  • Enabling GLOSA through Domain Knowledge Aware SPAT Prediction and Queue Length Aware Trajectory Optimization
    Enabling GLOSA through Domain Knowledge Aware SPAT Prediction and Queue Length Aware Trajectory Optimization
    Shafik, Amr ;
    Eteifa, Seifeldeen
    2024-08-29 | PDF
    This research presents a novel approach to enhancing Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA) systems by predicting signal phase and timing (SPaT) switching times and assessing the confidence in these predictions. The proposed architecture leverages transformer encoders, combined with various deep learning methods such as Multilayer Perceptrons ( ...
801 - 820 / 9615
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