DOT的高级研究：分享一个想法
您是否有可以在美国运输部（DOT）的雄心勃勃的未来高级研究组合中为雄心勃勃的未来高级研究组合提供信息？我们正在寻找您最大胆的基础架构月亮。
美国科学家联合会（FAS）正在寻求参与运输政策领域的专家，他们可以利用其专业知识来帮助FAS确定围绕运输基础设施挑战的一系列宏伟解决方案和DOT的高级研究优先事项。优先主题领域包括但不限于大都市安全，农村安全，弹性和气候准备的基础设施，数字基础设施，加快“巨型项目”和物流。您可以深入了解有关这些主题领域的更多信息这里。
我们在寻找什么
我们正在寻找以线框形式开发和提交初始程序设计的专家，该计划可以告知DOT的未来高级研究组合。线框是潜在程序的概述，该程序捕获了需要考虑的关键组件，以评估该程序的拟合度和潜在影响。下面的模板反映了程序线框的组件。提交表格可以在此页面的末尾找到。
编写线框时，我们要求您旨在避免以下常见挑战，以确保想法适当地局限，适当雄心勃勃，并符合该机构的目标：
- 没有明确诊断问题：我们的运输基础设施面临的许多挑战不是由一个问题定义的；相反，它们是同时需要解决的问题的生态系统。金博宝正规网址一个有效的程序不仅可以隔离一个“问题”来解决，而且它将在实际上可以通过根本原因分析来解决问题的水平上接近它。
- 思考小而狭窄：另一方面，可以将高级研究计划的问题隔离到解决方案不会推动变革变化的地步。在这种情况下，狭窄的问题不会迎合一系列适合ARPA的进步和免费项目。
- 机会不正确：在进行早期计划设计时，有时将机会框起来是“解决问题的机会”。相反，机会应该反映出已经存在的有前途的方法，技术或方法，但通过高级研究机构计划将从资金和资源中受益。
- 仅从监管或政策角度来解决解决方案：虽然法规和政策变化是应对运输基础设施挑战的必要和重要组成部分，但通过这种镜头来解决问题并不是ARPA的任务。金博宝正规网址ARPA专注于支持跨方法，技术和方法的突破性创新。此外，解决问题的法规方法通常可能会受到冗长的政策过程。
- 没有明确的ARPA角色：ARPA应该寻求机会解决问题，而在没有干预的情况下，突破可能不会在合理的时间范围内发生。如果解决问题已经引起了私营或公共部门的重大兴趣，并且他们在几年内开发转型解决方案的途径就可以了，那么ARPA的资金和支持可能会在其他地方提供更高的增值。
- 缺乏线路：在选择解决这些问题的整个机会中，应将确定的ARPA计划考虑问题作为主题以及最终如何结构化的主题 - 否则，程序可能缺乏解决特定挑战的目标方法。
- 忘记最终用户：以人为中心的设计应该是ARPA计划的范围核心，尤其是在思考设计师需要考虑解决问题的规模时，将为运输基础设施的日常使用者提供变革性变革。
- 以解决方案为导向：研究计划不应牢记已确定的解决方案构建；他们应该围绕特定问题定向，以确保提出的任何解决方案都是有针对性和有效的。
有关ARPA计划构想的更详细的入门，请阅读我们的出版物：“应用ARPA-I：一种经过验证的运输模型”。
样本想法
通过非联邦主题专家的意见来告知
问题
城市和郊区环境很复杂，跨模式和功能的公共空间的竞争用途 - 驾驶员，过境用户，骑自行车的人，行人，食客等。车辆尺寸和基础设施设计，这种行为会导致伤害，死亡，财产损失和运输系统中断。NHTSA一项十年的研究（当时道路死亡人数比目前水平低约25％）发现，2010年坠机事故的总危害总价值为8360亿美元。
机会
如果驾驶员，环境（包括行人）和车辆之间的关系可以个性化怎么办？
- 驾驶员到车辆：使用从汽车的传感器，驱动程序智能手机和其他可收集数据收集的新型数据，设计一个反馈循环，将高级驾驶员辅助系统（ADAS）定制为独特的驾驶行为签名。
- 车辆到环境：使用V2I/V2X和GeopenCing Technologies来管理和协调速度和车道操作，以优化在独特的街道环境下安全速度的最大速度。
- 驾驶员到环境：融合D2V和V2E技术，提高人们对周围环境的综合意识，使驾驶员警告停放的潜在风险（例如，自行车道的车门）和移动状态（例如，驶近汽车）。
程序目标
- 驾驶员到车辆：（1）从汽车传感器到电话使用情况下，在车辆环境中确定可用驾驶员数据的总数；（2）开发一系列的驾驶员配置文件，该轮廓将为以人为本的个性化ADA建立基础，这些ADA既可以通过信息更新，直觉的行为反馈或修改车辆操作（例如加速度）来干预紧急情况和轻推行为改变；（3）开发动态的，智能的ADAS系统，这些系统根据预设概况和算法的本地培训对驾驶员签名进行自定义；（4）将此作为一个小说，个性化的ADA和建筑师的概念验证，并为行业提供了盛大的挑战，可以改善具有关键目标指标的个性化，以人为本的ADA；（5）鉴于大挑战的结果，创建一个规定原始设备制造商（OEM）的监管框架，以包括ADA的基线水平。
- 车辆到环境：（1）设计通用移动应用程序或地理触发器，该应用程序将为一组可转移的街道（例如，学校区域）和特征（例如自行车道）构成虚拟边界；（2）让OEM在不同汽车类型的测试机队内与以人为本的ADA和/或其他基于车辆的接收器设计和集成了地理触发器，以修改对飞行员城市概述的Geofence标准的响应；（3）与10个城市的经纪人合作伙伴关系，以确定地理标准的菜单，试用它们的使用，并建立一种机制来衡量邻近地区的前后结果和比较；
- 驾驶员到环境：将ADA与Geofence Trigger集成，以为驾驶员开发高级，动态的情境意识环境，并根据其个人资料定制，并基于建筑环境条件（例如自行车道和学校区域），一天中的时间。
未来
数字运输网络可以通过统一的媒介通过汽车与驾驶员传达个性化信息，并目的是在每个国家最大的大都市地区加强安全性。
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