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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 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 | 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 ...
    Dataset 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • An Unsupervised Learning Framework for Detecting Abnormal Driving Behavior via Utilityfeature Sequences
    An Unsupervised Learning Framework for Detecting Abnormal Driving Behavior via Utility-feature Sequences
    Liang, Xiao ;
    Shi, Xiaowei
    2025-08-01 | PDF
    Abnormal driving poses a significant threat to all road users, especially VRUs such as pedestrians and bicyclists. Although traffic data collected from roadside cameras is widely available, it lacks ground-truth anomaly labels, making supervised learning impractical. Existing detection methods rely on individual vehicle features, such as speed and ...
  • 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
  • The Role of Built Environment Factors in Enhancing Pedestrian Safety A Comprehensive Analysis and Policy Implications
    The Role of Built Environment Factors in Enhancing Pedestrian Safety: A Comprehensive Analysis and Policy Implications
    Khattak, Asad J. ;
    Bayati, Zeinab
    2025-08-01 | PDF
    Pedestrian fatalities and injuries are a growing concern across the US. Understanding how pedestrians' and drivers' behaviors, roadway environments, and neighborhood-level factors interact to shape pedestrian crash outcomes is essential for developing targeted safety interventions. This study presents a comprehensive, multi-level analysis of pedest ...
  • Identifying Factors to Improve Bicycle Lane Safety in Pittsburgh PA
    Identifying Factors to Improve Bicycle Lane Safety in Pittsburgh, PA
    Tamburo, Robert ;
    Narasimhan, Srinivas
    2025-07-31 | PDF
    User-submitted data and crash data were analyzed to help identify factors that may improve bicycle safety in Pittsburgh, PA. Based on the results, it is recommended that 1) Protected bike lanes would benefit from improved deterrents and increased enforcement of traffic violations, 2) Incident reports should include whether a crash occurred in a bik ...
  • Increasing Accessibility of Driver Training Through Scholarships and Technological Intervention
    Increasing Accessibility of Driver Training Through Scholarships and Technological Intervention
    Ryerson, Megan S ;
    Dong, Xiaoxia
    2025-07-31 | PDF
    Despite the proven benefits of driver education in skill acquisition and safe driving outcomes, few studies have investigated interventions that can increase access to driver training (DT), particularly for lower income teens and teens of color. While the team has coined the term Driving Training Deserts (DTDs) and the team is working towards under ...
  • Digital Twin for Driving as Planning Support Tool
    Digital Twin for Driving as Planning Support Tool
    Guerra, Erick ;
    Loeb, Helen
    2025-07-31 | PDF
    This research project aims at assessing the potential of Virtual Reality for driver training.
  • SALUSLux Automation for Safer Pedestrian Street Lighting at Intersections
    SALUSLux: Automation for Safer Pedestrian Street Lighting at Intersections
    Flanigan, Katherine A ;
    Kavee, Korawich
    2025-07-31 | PDF
    This study addresses the trade-off between pedestrian visibility, pedestrian safety, and light pollution in nighttime intersection lighting design by analyzing how combinations of light source characteristics (e.g., correlated color temperature, distribution type) and streetlight geometry (e.g., pole height, orientation, offset) affect safety and e ...
  • Realtime Robot Localization and Pose Regression with Invertible Neural Networks
    Realtime Robot Localization and Pose Regression with Invertible Neural Networks
    Mangharam, Rahul
    2025-07-31 | PDF
    This project explores novel approaches to robot localization and visual pose regression using Invertible Neural Networks (INNs). Addressing the critical need for efficient and accurate pose estimation in robotics, we propose two frameworks: Local_INN and PoseINN. Local_INN tackles the inverse problem of robot localization by providing an implicit m ...
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