• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Труды Института системного программирования РАН. 2026. Т. 38. № 3. С. 95–110.
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С., Нархов Е. А., Карпухин А. В.

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы существующие проблемы и практики. Рассмотрены инструменты CARLA, OpenCDA, SUMO, OMNeT++, Artery. Предложена архитектура интегрированной среды моделирования CAVISE с полным охватом предметной области с использованием перечисленных инструментов, которая позволяет создать интерфейс CAPI (CAVISE API) между существующими инструментами для моделирования подключенного и высокоавтоматизированного ТС и его программного обеспечения (ПО) в контролируемом окружении. Приводится подробное описание разработанного интерфейса и результаты его апробации для верификации ПО подключенных высокоавтоматизированных ТС с использованием алгоритмов совместного восприятия. Разработанный интерфейс позволяет впервые среди инструментов с открытым исходным кодом проводить моделирование подключенных высокоавтоматизированных ТС с учетом реальных алгоритмов и ПО машинного восприятия и обмена информацией по беспроводным каналам связи. Полученные выводы могут быть в дальнейшем использованы при исследовании и разработке технологий и ПО высокоавтоматизированных ТС.

Научное направление: Компьютерные науки Тех­ничес­кие науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Automated vehiclesconnected vehiclesintegrated simulation environmentcooperative driving automationвысокоавтоматизированные транспортные средстваинтегрированная среда моделированияcooperative perceptionсовместное восприятиесовместное управление дорожным движениемhighly detailed simulationподключенные транспортные средствавысокодетализированное моделирование
Похожие публикации
QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like
Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection
Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент
Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees
Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 1 мая 2026 г.
Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups
Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Правовое регулирование эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств в Российской Федерации: проблемы и перспективы
Тухватуллин Т. А., Кондратова Е. С., ТРАНСПОРТНОЕ ПРАВО И БЕЗОПАСНОСТЬ, Россия 2023 Т. 46 № 2 С. 22–32
Авторами в условиях масштабного распространения современных технологий на транспорте, определяющих актуальность обращения к теме, проведено сравнительно-правовое исследование международных и национальных нормативных правовых актов, а также их проектов, регулирующих отношения в области регулирования эксплуатации высокоавтоматизированных (беспилотных) транспортных средств. Обозначены проблемы правового регулирования вопросов использования и эксплуатации беспилотных транспортных средств в условиях дорожного движения. Законопроекты о регулировании ...
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
Parallel Multi-Level Simulation for Large-Scale Detailed Intelligent Transportation System Modeling
Степанянц В. Г., Karpov A., Margaryan A. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2025 Vol. 5 No. 4 Article 141
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Integrating OPAL Into CAVISE for Connected Vehicle Simulation With 3D Signal Propagation
Vitaly G. Stepanyants, Mkrtchyan G., Rakhimullina V. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 134793–134803
Добавлено: 3 августа 2025 г.
Effects of Simulator Fidelity on Automated Vehicle Object Perception Accuracy
Grigoriy Simakov, Степанянц В. Г., Martyusheva A., , in: 2025 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon).: Sochi: IEEE, 2025. P. 794–798.
Добавлено: 10 мая 2025 г.
Evaluation of Cooperative Perception Algorithms in Simulation Environments with Realistic Communication Models
Doroshev I., Khoroshilov G., Степанянц В. Г., , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024. P. 943–947.
Добавлено: 6 октября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору