未来城市流动

我们致力于开发和评估一个创新的框架来优化和协调多个政党之间的合作,是独立的组织,但也有类似的兴趣相同的业务领域。

我们使用来自澳大利亚的包裹递送服务,收费和其他快递公司作为我们的案例研究为开发更有效和节约成本的方法共享的运动商品,同时保持私人敏感信息如客户列表。

我们的目标制定全面的测试,可以帮助管理者评估自动化或自主车辆的准备。目前,安全可用的自动车辆不准备测试,使监管机构很难确定哪些自动驾驶软件可以注册为部署。

我们的研究将被用于开发一个层次结构的数字测试受驾驶员执照考试和计算机视觉评估的人工智能系统。预期成果包括一个标准化的考试方法,将提供巨大的优势通过允许监管机构使用提出的标准化过程授权安全自动驾驶系统。

我们研究新的方法来管理城市拥堵,减少排放通过创新交通定价政策,鼓励旅客减少对私人汽车的依赖和选择替代低碳或低排放的运输模式。

预测定价政策会产生实质性影响旅游者的交通模式的选择和时间的旅行,并将产生持久的影响旅客调整他们的行为和移动模式来满足的需要一个可持续发展的世界。

为了达到这个目标,我们将建立当前和新兴的趋势在城市交通定价和可用的技术解决方案,以促进实施。这将是紧随其后的是测试和评估这些政策的影响使用的交通仿真模型复制下旅客的行为动态定价政策,不同的位置,距离,时间和其他类似的政策。

我们的研究结果将为政府机构和公路运营商提供必要的工具,让他们评估的有效性和影响各种价格干预措施和选择政策,单独或共同提供最好的成果减少拥堵,提高舒适性和减少排放。

我们的目标发展自营机制增加crowdsourcing-based最后一英里的交付的成功交付率的环境。通过引入包裹储物柜系统,最后一英里的交付并不局限于一个人;很多人可以为一个资源合理的交付。我们采用机器学习方法在我们的研究中来定位潜在的几何位置放置包裹储物柜。

自主车辆的影响研究近年来得到广泛的重视,尤其是他们的福利作为一种划算的方式共享城市流动和他们潜在的减少车辆的总数必须满足人们的需求和要求。

今天有更多的认识,然而,由于监管、公众接受和技术挑战,部署全自动车辆可能是几十年,更直接的好处可以从低水平的车辆获得自治辅以车辆连接。

探讨这一命题,并确定影响车辆自动化和连通性,我们旨在建立仿真模型,可用于评估潜在的安全性和能力改进,可以意识到从融合自动车辆技术vehicle-to-vehicle (V2V)和vehicle-to-infrastructure (V2I)通信。

我们正在开发一种创新的方法来估计未来的交通状况收到传感器基于历史信息高速公路。公路运营商所使用的模型可以优化高速公路运营和避免交通故障。

我们的研究使用深度学习人工智能技术和先进的交通控制和管理的方法来识别交通模式和条件可能导致崩溃的交通状况的预测时间范围从15到60分钟。

我们的目标制定和评估动态随需应变的拥有权系统仿真模型,特别是一个健壮的、可伸缩的动态网络模型在墨尔本随需应变的巴士服务。2022卡塔尔世界杯预测

这些系统的成功很大程度上依赖于充分估计客流量的要求,我们将解决利用人工智能和机器学习来预测未来的需求基于行为调查。所需的术语叫做数据模型开发还将包括涉及和放火火灾Myki覆盖研究区域的数据。