密歇根理工学院积极满足政府和行业的需求 至：
- 了解新技术对能源效率的影响
- 最大限度地利用现有技术以提供更大的移动性
- 为交通资产管理者提供更好的道路和基础设施清单
- 为部队开发解决方案，以便在不确定的地形中更好地导航
项目
道路要素模型清单 (MIRE) 路面类型识别
该项目的目标是对整个密歇根州的道路类型进行分类。机器 学习模型用于对多光谱、多分辨率图像进行分类 密歇根州土地将道路挑选并分类为未铺砌的道路、沥青道路和混凝土道路。 完整的道路分类数据已提供给交通部。
使用多时相图像改进森林道路的测绘和库存 密歇根州上半岛
美国农业部林业部合作项目的目的 服务局和密歇根理工学院 (MTRI) 将开发一种更新的 并改进道路数据层用于生态分析和规划。
了解有关该项目的更多信息。
记录并确定卡车车道的分布、趋势和关系，位于 国际边境口岸设施
数量卡车道口跨越密歇根州底特律和安大略省温莎的大使桥 比横跨密歇根州休伦港的蓝水大桥的交通量还要大 和安大略省萨尼亚。一般来说，大使桥经历了四到五次 进入加拿大的卡车流量增加了三到四倍 前往美国旅行。
详细了解调查结果。
工具
支持协作驾驶自动化研究的软件工具
足球比赛结果 (MTU) 与美国移动中心合作 Willow Run 的 ACM（ACM）将利用联网、 自主和电动技术。 旨在提高能源效率的控制算法 美国能源部国家实验室研究人员的效率用于获取支持测量结果 在现实世界的车辆测试中。 需要开发或实现多项支持技术 适应这些测试的研究。作为这项工作的一部分，MTU 开发了一个工具包 网络通信模块对消息进行编码、解码和路由 ACM 的基础设施，以促进在赛道上测试真实车辆，以及 在数字孪生中运行的虚拟车辆。网络模块集合，QuickV2X 工具包，允许虚拟车辆通过以下方式传输和接收 BSM 消息 ACM 上适当的 V2X 单元。
研究人员开发了足球比赛结果的微交通模拟器 (MiTe-μ)，它提供了一个轻量级工具来生成和可视化虚拟车辆 ACM 的数字孪生参与混合现实测试。
详细了解 QuickV2X 工具包：/mtri/research/project-areas/transportation/mobility/quickv2x/
了解更多信息MiTe-μ:/mtri/research/project-areas/transportation/mobility/mitemu/