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World File Search System高速公路
高速公路资产管理策略
•领导力和组织 - 运输和计划的投资组合持有人支持管理高速公路资产的方法，从而提供了强大而清晰的领导力，以支持管理高速公路资产的方法。WCC能够为主要资产提供额外的资金，证明了高速公路资产在其社区，游客和经历的人们的日常生活中的重要性。•客户满意度（通信） - 理事会认识到客户反馈和客户满意度的重要性，以帮助告知高速公路维护服务的方式。WCC是国家高速公路和运输（NHT）调查网络的成员，并使用此数据将用户满意度水平与相似大小的高速公路当局进行比较。这可以识别有效的服务提供领域和重点的重点以进行改进。理事会还将确保客户有机会就高速公路服务的各个方面提供反馈。•能力和培训 - WCC已经开发了一种资产管理能力矩阵，以定义所有参与资产管理维护的员工的AM能力级别。从这个矩阵中，理事会还将能够制定个人资产管理培训要求和更广泛的部门资产管理培训计划。•风险管理 - WCC资产管理方法是基于风险的，因此进行了最佳治疗。理事会还针对其弹性网络采用了基于风险的方法。准确，定期更新的数据对于决策过程和报告至关重要。•资产管理系统 - 资产管理系统提供有关所有高速公路资产的信息，其中包括其属性，状况，网络位置，高速公路网络的范围和整体绩效。我们认识到良好的数据管理系统在基于声音资产数据的持续改进和有效的投资建模方面的作用。•基准测试（最佳实践） - 作为我们文化的一部分，我们致力于发展最佳实践和持续改进。我们通过与他人的合作，尤其是通过与米德兰高速公路联盟（MHA+）的其他地方当局的合作框架来促进和分享最佳实践，以提高效率。•绩效监控 - 我们的绩效管理安排支持我们的资产管理交付。绩效监控考虑了资产管理目标和服务交付目标。
2024年中年度会议高速公路能力和服务质量（ACP40）
TRB常设委员会关于高速公路能力和服务质量（ACP40）和交通模拟（ACP80）的中年会议将于2024年8月6日至8日在北卡罗来纳州罗利举行。1主持人是北卡罗来纳州立大学。共同主持人是NCSite（运输工程师研究所的北卡罗莱纳州分会，https://ncsite.org）及其Carolinas（https://itscarolinas.org）。会议的目的是使用《公路容量手册》（HCM）和仿真找到交通分析和建模的协同基础。与会者将帮助委员会确定当时的HCM和模拟方法，工具和研究的方法，可以更紧密地连接和集成，以解决实际应用，以解决当今的运输问题，并为我们准备明天的挑战做好准备。
H-V2X：BEV感知的大型高速公路数据集
摘要。车辆到全部用途（V2X）技术已成为路边基础感知数据集，因此已成为研究领域。但是，这些数据集主要关注城市交叉点，并且缺乏公路方案的数据。此外，数据集中的感知任务主要是由于跨多个传感器的同步数据，因此主要是单声道3D。为了弥合这一差距，我们提出了高速公路-V2X（H-V2X），这是第一个大型高速公路鸟类视图（BEV）感知数据集，由传感器在现实世界中捕获。数据集覆盖了超过100公里的高速公路，并具有多种道路和天气状况。h-v2x由超过190万个BEV空间中的精细粒度分类样品组成，由多个同步摄像机捕获，并提供了矢量图。我们进行了联合2d-3d校准，以确保涉及正确的投影和Human劳动，以确保数据质量。此外，我们针对公路方案提出了三个高度相关的任务：BEV检测，BEV跟踪和轨迹预测。我们为每个任务进行了基准，并提出了包含向量图信息的创新方法。我们希望H-V2X和基准方法将促进BEV感知研究方向的高速公路。该数据集可从https://pan.quark.cn/s/86d19da10d18
智能高速公路：我们如何到达这里，我们在哪里，...
方法：•替代常规扩大范围•没有DCO的成本较低，交付速度•用户相等或更好的安全性能•技术可以闭合车道，降低速度和驾驶员信息信息 - 支持工人 - 支持工人（但请注意，硬肩移除>交通官员的担忧会提高对交通人员的担忧）•车道控制速度不在行驶时，速度/可靠性的速度和速度较高的稳定性•旅行时间/可靠性•多余的弹性•乘坐范围均可恢复•多余的FASTER•多余的FASTER
技术审批和高速公路采用第 38 条
树木和其他绿色基础设施为社区提供了宝贵的服务，创造了有利于生物多样性、有助于缓解和适应气候变化并鼓励人们积极参与旅行的吸引力场所。NPPF 指出，“规划政策和决策应确保新街道两旁绿树成荫”。开发商和地方规划部门应与市议会的公路官员和树木官员合作，确保在正确的地方种植正确的树木，并找到符合公路标准和不同用户需求的解决方案。
N470-荷兰最可持续的高速公路
•有效的电源分布：该系统仅使用两个子场柜和低压直流电缆在整个4.7 km拉伸上有效分发电源。•可再生能源使用：该系统通过光伏（PV）面板和电池储存来无缝利用可再生能源，并加强了项目的可持续性焦点。•功率可用性：能够进行岛化操作，由于电池中的能量存储，系统即使与公共网格断开连接，该系统仍保持功能。•自动构成的微电网设计：微电网可独立运行分布式能源，根据当前/OS的规则集管理功率流。•网络安全优势：无需通信层，因此互联网连接，系统无法获得网络攻击。•商业上可行的项目：该项目在商业领域内运营，与典型的DC示范或试点项目不同。•遵守荷兰标准：根据NPR9090（荷兰DC安装技术指南）开发，以确保遵守国家标准。
使用大语言模型为高速公路驾驶的生成和不断发展的奖励功能
摘要 - 强化学习（RL）通过最大程度地提高奖励功能以实现最佳政策来推进自主驾驶技术，在推进自主驾驶技术方面起着至关重要的作用。但是，在许多实践中，制定这些奖励功能一直是一个复杂的手动过程。为了降低这种复杂性，我们引入了一个新颖的框架，该框架将大型语言模型（LLMS）与RL集成在一起，以改善自主驾驶中的奖励功能设计。该框架利用在其他领域证明的LLM的编码功能来为高速公路场景生成和进化奖励功能。框架首先要指示LLM基于驾驶环境和任务描述创建初始奖励功能代码。然后，通过涉及RL培训和LLMS的反射的迭代周期来完善此代码，从而使其审查和改善产出的能力受益。我们还开发了一个特定的提示模板，以提高LLMS对复杂驾驶模拟的理解，从而确保生成有效且无错误的代码。我们在三种交通配置的高速公路驾驶模拟器中进行的实验表明，我们的方法超过了手工制作的奖励功能，达到了平均成功率22％。这不仅表明了更安全的驾驶，而且还表明了开发生产率的显着提高。
一种用于在加利福尼亚高速公路系统上生成流量数据的机器学习模型
加利福尼亚运输部（CALTRANS）希望提高全州收集的交通数据的准确性和可靠性。CALTRAN的流量数据收集的主要方法是使用智能运输系统（ITS）元素，例如交通普查和性能测量系统（PEMS）站。通过这些方法收集的数据受覆盖区域的稀疏性，不可靠的传感器功能和不可靠的质量的限制。caltrans需要准确的流量数据来执行基本功能，例如交通流量优化，基础设施开发，安全增强和紧急响应。使用现有的流量数据源有必要改进并确保Caltrans的交通数据可靠。将开发机器学习（ML）模型，以填补Caltrans流量数据的空白。这种方法有可能消除采购其他流量传感器和其他数据源的需求。
高速公路：使用RL信息模型
摘要 - 自主驾驶是一项复杂的任务，需要高级决策和控制算法。了解自动驾驶汽车决定背后的基本原理对于确保其在高速公路驾驶中安全有效的操作至关重要。这项研究提出了一种新颖的方法，即Highwayllm，它利用了大语言模型（LLMS）的推理能力，以预测Ego-Vehicle导航的未来路点。我们的方法还利用预先训练的强化学习（RL）模型作为高级计划者，对适当的元级行动做出决定。Highwayllm结合了RL模型的输出和当前状态信息，以对下一个状态进行安全，无碰撞和可解释的预测，从而为自我车辆构建轨迹。随后，基于PID的控制器将车辆引导到LLM代理预测的航路点。LLM与RL和PID的集成增强了决策过程，并为高速公路自动驾驶提供了解释性。
布里斯托尔地方计划 - 高速公路和运输证据
I.在可访问地点的增长，以鼓励使用可持续的运输方式并减少空气污染。II。 通过考虑与运输相关的问题，审查kerbside空间有限数量的优先级，包括：a）路前和路上停车，包括私人经营停车场的作用。 b）新开发的停车标准。 c）在运输互换的停车位，例如火车站。 d）公园和骑行站点，以及它们在交汇处中的作用。 e）居民停车区收费和收入。 f）执行，包括路面停车场。 g）残疾停车场。 h）循环停车。 i）汽车俱乐部和电动车停车场和充电。 j）公共汽车站，装载，出租车等级，教练停车，摩托车停车场。 k）货运合并。 l）可持续的城市排水系统（SUDS）。II。通过考虑与运输相关的问题，审查kerbside空间有限数量的优先级，包括：a）路前和路上停车，包括私人经营停车场的作用。b）新开发的停车标准。c）在运输互换的停车位，例如火车站。d）公园和骑行站点，以及它们在交汇处中的作用。e）居民停车区收费和收入。f）执行，包括路面停车场。g）残疾停车场。h）循环停车。i）汽车俱乐部和电动车停车场和充电。j）公共汽车站，装载，出租车等级，教练停车，摩托车停车场。k）货运合并。l）可持续的城市排水系统（SUDS）。