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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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  • Safe and Efficient Automated Freeway Traffic ControlPhase 3 Final Report
    Safe and Efficient Automated Freeway Traffic Control-Phase 3 Final Report
    Coifman, Benjamin ;
    Liu, Yuan
    2026-08-31 | 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. 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 or stopped traffic, as a resul ...
  • The Effects of Curb Extensions on Traffic Crashes and Injuries
    The Effects of Curb Extensions on Traffic Crashes and Injuries
    Guerra, Erick ;
    Hu, Yihong
    2026-08-31 | PDF
    This project employs Bayesian negative binomial models to examine the effects of curb extensions on traffic safety through their implementation as part of a stormwater management program in the City of Philadelphia. Although widely deployed to promote traffic safety, the effects of curb extensions on traffic safety are poorly understood. Between 20 ...
  • Humanoid As Human Assessment for the Safety of Vulnerable Road Users
    Humanoid As Human Assessment for the Safety of Vulnerable Road Users
    Li, Miao ;
    Lai, Chengkai
    2026-08-31 | PDF
    This project builds a pipeline that bridges virtual and physical safety evaluation of autonomous driving under critical scenarios involving vulnerable road users (VRUs). We extend an esmini-based simulator to replay scenarios and control every road user, develop Crash Agent v2 to generate diverse, executable VRU-centric scenarios from NHTSA crash r ...
  • Project 581 StreetSavvi Complete Street AI Companion for Digital Twin Driving
    Project 581: StreetSavvi: Complete Street AI Companion for Digital Twin Driving
    Guerra, Erick ;
    Loeb, Helen
    2026-08-31 | PDF
    This project expands on the installation of speed cameras on the Roosevelt Blvd. Simulation and visualization tools allow the research team to partner with local stakeholders to assess the impact of various designs on multiple metrics such as traffic congestion, safety, and cost. The StreetSavii framework provides a friendly AI based user interface ...
  • Safe Driving Across Domains
    Safe Driving Across Domains
    Zhang, Peter ;
    Tang, Pingbo
    2026-08-31 | PDF
    Self-driving systems are designed and tested for specific operating conditions, called operational design domains. Moving a system to new roads, new cities, or new traffic rules normally requires retraining it on large amounts of local data, which is slow, expensive, and hard to audit. This project developed and tested a different approach. Modern ...
  • Structured Exploration Bootstrapping Reinforcement Learning With SubOptimal Policies for Autonomous Driving in Complex Traffic Scenarios
    Structured Exploration: Bootstrapping Reinforcement Learning With Sub-Optimal Policies for Autonomous Driving in Complex Traffic Scenarios
    Redmill, Keith A. ;
    Zhang, Zhihao
    2026-08-31 | PDF
    Automated vehicle control using reinforcement learning (RL) has attracted significant attention due to its potential to learn driving policies through environment interaction. However, RL agents often face training challenges in sample efficiency and effective exploration, especially in complex driving scenarios with delayed rewards, making it diff ...
  • Generating Unsafe Road Activity From LLMs and Road Imagery to Learn Better Safety
    Generating Unsafe Road Activity From LLMs and Road Imagery to Learn Better Safety
    Tamburo, Robert ;
    Narasimhan, Srinivasa
    2026-08-31 | PDF
    In the proposed work, we will address these challenges by developing a system to simulate unsafe vehicle, pedestrian, bicyclist, and road worker activity from previously acquired images and large language models (LLMs). The proposed work also enables safety technology development without exhausting resources for camera installation. Focus will be o ...
  • CostEffective RadarBased Depth Perception and Scene Interpretation
    Cost-Effective Radar-Based Depth Perception and Scene Interpretation
    Dolan, John M.
    ORCID ICON IMG
    2026-08-31 | PDF
    One of the current challenges for autonomous vehicles (AV) is providing provable safety in urban driving and highway driving. LIDAR provides accurate depth and shape information, but remains quite expensive. In this research we explore the viability of fusing 4D radar images with camera images as an alternative to using LIDAR. Our research aims to ...
  • Planning and Policy for Safer Roads With Autonomous Vehicles Decision Making Behavior in DilemmaInducing Situations Phase II
    Planning and Policy for Safer Roads With Autonomous Vehicles: Decision Making Behavior in Dilemma-Inducing Situations - Phase II
    Escalante, Norma ;
    Nazari, Fatemeh
    2026-08-30 | PDF
    The safe deployment of autonomous vehicles (AVs) depends not only on advances in automated driving technology but also on understanding how humans respond when confronted with complex, safety-critical situations. This project investigated human decision-making and take-over behavior in AV dilemma scenarios, where automated systems and human drivers ...
  • Smart Trailer Technologies for DataDriven Safety Efficiency and Policy Innovation in HeavyDuty Fleet Operations
    Smart Trailer Technologies for Data-Driven Safety, Efficiency, and Policy Innovation in Heavy-Duty Fleet Operations
    Jahanbiglari, Ava ;
    Tang, Pingbo
    2026-08-30 | PDF
    This project developed an integrated framework for evaluating smart-trailer safety technologies using naturalistic vehicle data, camera-based ground localization, computer-vision auditing, and benefit-cost analysis. Naturalistic data from one trailer operated with two tractors across 13 trips and 10 collection dates produced 56 hours and 201,600 sy ...
  • Analyzing Pre- and Post-Coastal Hazard Pavement Conditions to Optimize Response Strategies for Coastal Infrastructure Resilience [Supporting Dataset]
    Luo, Xiaohua ;
    Pokharel, Aashima
    2026-08-28 | JSON
    This repository contains supporting data and analysis results for the project "Analyzing Pre- and Post-Coastal Hazard Pavement Conditions to Optimize Response Strategies for Coastal Infrastructure Resilience." The repository includes selected processed and derived pavement data, pavement performance and maintenance analysis results, Multiple Linear ...
    Dataset Supporting Files
  • Analyzing Preand PostCoastal Hazard Pavement Conditions to Optimize Response Strategies for Coastal Infrastructure Resilience
    Analyzing Pre-and Post-Coastal Hazard Pavement Conditions to Optimize Response Strategies for Coastal Infrastructure Resilience
    Luo, Xiaohua ;
    Pokharel, Aashima
    2026-08-21 | PDF
    Texas' coastline faces increasing risks from natural hazards, necessitating efficient and effective infrastructure response strategies to mitigate impacts and ensure rapid recovery. This research aims to investigate the effects of coastal hazards on pavement conditions and to use network analysis for optimizing pavement infrastructure response, mai ...
  • CRM/V2I UWB Work Zone Geometry Reconstruction Experimental Dataset Package [Supporting Dataset]
    Fu, Sicheng ;
    Liu, Jiaxi
    2026-08-03 | md
    This package is an acceptance-ready dataset documentation skeleton for the CCAT final report. It is designed to accompany the raw and processed project data files collected for the CRM/UWB vehicle-to-infrastructure work zone geometry reconstruction project. Status: this package is populated with the data and data visualizations behind every experim ...
    Dataset Supporting Files
  • Inverse Problem Approaches for Bridge Structural Health Monitoring Using Displacement Data
    Inverse Problem Approaches for Bridge Structural Health Monitoring Using Displacement Data
    Marin-Artieda, Claudia
    ORCID ICON IMG
    2026-08-01 | PDF
    This project developed and validated an inverse problem framework for truss bridges that uses displacement as the primary diagnostic input. Displacement histories are extracted from single-camera video by optical flow tracking, modal parameters are identified by output-only methods with bootstrap uncertainty quantification, and element-level damage ...
  • Automated Battery Management Systems for Electric Vehicles
    Automated Battery Management Systems for Electric Vehicles
    Na, Woonki ;
    Xie, Yuanyuan
    2026-08-01 | PDF
    Electric vehicle (EV) safety, efficiency, and lifetime are strongly influenced by how well battery cells are managed, and as EV adoption accelerates, improving battery performance has become critical to vehicle reliability, cost, and public trust. This report conducts a field study on the core technologies and challenges in Battery Management Syste ...
  • Road UserAutomated Vehicle Expectancies Interactions and Safety
    Road User-Automated Vehicle Expectancies, Interactions, and Safety
    Andriola, Cesar L. ;
    Chitturi, Madhav V.
    2026-08-01 | PDF
    Trust in the Automated Vehicles (AVs) is predicated on their ability to conform to expectancies of the road users and community. Rapid advancement and adoption of AVs raises the important question of how well AVs can respect road users' expectancies and coexist in harmony. The objective of this research is to identify patterns in AV and HDV crashes ...
  • Roadway and Driver Factors Associated With Vulnerable Road User Detection During Naturalistic Driving
    Roadway and Driver Factors Associated With Vulnerable Road User Detection During Naturalistic Driving
    Shirani, Niloufar ;
    Tice, Patricia
    2026-08-01 | PDF
    Although physical visibility is often assumed to ensure driver awareness, relatively little naturalistic evidence describes how drivers perceive vulnerable road users (VRUs) across real-world driving contexts. This study examined roadway and driver factors associated with detection of pedestrians, cyclists, and motorcyclists using synchronized mult ...
  • A Naturalistic Study of Driver Attention and Response to Vulnerable Road Users [Supporting Dataset]
    Shirani, Niloufar
    ORCID ICON IMG
    2026-08-01 | PDF
    This naturalistic study investigates how drivers perceive and respond to vulnerable road users, including pedestrians and cyclists, in real-world settings. Leveraging eye-tracking and biophysiological measurements like heart rate and skin response, the study aims to assess drivers' visual attention patterns and stress levels as they encounter varyi ...
    Dataset Supporting Files
  • Assessing Condition of Rehabilitated Concrete Pavement With Slab Fracturing and Asphalt Overlay Using Distributed Fiber Optic Sensors
    Assessing Condition of Rehabilitated Concrete Pavement With Slab Fracturing and Asphalt Overlay Using Distributed Fiber Optic Sensors
    Lu, Pan ;
    Huang, Ying
    2026-08-01 | PDF
    Reflective cracking is one of the primary causes of premature deterioration in asphalt-overlaid Portland cement concrete (PCC) pavements, reducing service life and increasing maintenance costs. Because crack initiation begins within the underlying PCC layer before becoming visible at the surface, conventional inspection methods have limited capabil ...
  • ViCARUS VisionCentric Connected Autonomy for Vulnerable Road Users Safety
    ViCARUS: Vision-Centric Connected Autonomy for Vulnerable Road Users' Safety
    Bhagavatula, Vijayakumar ;
    Shenkut, Dereje
    2026-08-01 | PDF
    The safety of vulnerable road users (VRUs) such as pedestrians, cyclists and motorcyclists remains a pressing challenge on U.S. roads. Cooperative perception and prediction, in which connected vehicles and infrastructure exchange sensing information over Vehicle-to-Everything (V2X) communication, can see past the occlusions and range limits of any ...
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