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Erschienen in: ATZelektronik 2/2017

01.04.2017 | Forschung

Smart City-to-Vehicle — Messen, Vorhersagen, Beeinflussen

verfasst von: Dr. David Eckhoff, Daniel Zehe, B.Sc. and M.Sc, Jordan Ivanchev, B.Sc. and M.Sc, Professor Alois Knoll

Erschienen in: ATZelektronik | Ausgabe 2/2017

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Auszug

Ein Beispiel für eine Smart-City-Anwendung, die das wesentliche Probleme der Parkplatzsuche in einer Megastadt zu lösen versucht, kann in Singapur besichtigt werden. Die Technische Universität München (TUM) und TUMCreate, eine Plattform zur Verbesserung des öffentlichen und individuellen Straßenverkehrs, beschreiben deren Funktionsweise und speziell deren Fähigkeit, vor dem Fahrtantritt die Verfügbarkeit von Parkplätzen am Zielort vorherzusagen. …
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Literatur
[1]
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[4]
Coric, V.; Gruteser, M.: Crowdsensing maps of on-street parking spaces. In: Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), 2013. In: IEEE International Conference on. IEEE, 2013, S. 115–122
[5]
Ivanchev, J.; Zehe, D.; Viswanathan, V.; Nair, S.; Knoll, A.: BISOS: Backwards Incremental System Optimum Search algorithm for fast socially optimal traffic assignment. In: Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2016 IEEE 19th International Conference on IEEE, 2016, S. 2137–2142CrossRef
[6]
Wagner, M.; Viswanathan, V.: Analyzing the Impact of Driving Behavior at Traffic Lights on Urban Heat. In: Procedia Engineering, Ausgabe 169, S. 303–307, 2016CrossRef
Metadaten
Titel
Smart City-to-Vehicle — Messen, Vorhersagen, Beeinflussen
verfasst von
Dr. David Eckhoff
Daniel Zehe, B.Sc. and M.Sc
Jordan Ivanchev, B.Sc. and M.Sc
Professor Alois Knoll
Publikationsdatum
01.04.2017
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
ATZelektronik / Ausgabe 2/2017
Print ISSN: 1862-1791
Elektronische ISSN: 2192-8878
DOI
https://doi.org/10.1007/s35658-017-0019-0

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