論文の概要: DASC: Towards A Road Damage-Aware Social-Media-Driven Car Sensing
Framework for Disaster Response Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02681v1
- Date: Thu, 4 Jun 2020 07:55:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 12:38:38.205124
- Title: DASC: Towards A Road Damage-Aware Social-Media-Driven Car Sensing
Framework for Disaster Response Applications
- Title（参考訳）: 災害対応のための道路被害対応型ソーシャルメディア駆動車センシングフレームワークDASC
- Authors: Md Tahmid Rashid and Daniel (Yue) Zhang and Dong Wang
- Abstract要約: 本稿では,道路被害を考慮したソーシャル・メディア駆動型自動車センシングフレームワークであるDASCについて紹介する。
DASCはソーシャルメディアから発信される信号を蒸留し、道路の損傷を発見し、自動車を目標エリアまで効果的に駆動し、緊急イベントを検証する。
実世界のアプリケーションの結果は、検出精度と効率性において、現在のVSNsベースのソリューションよりもDASCの方が優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.248427579924094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While vehicular sensor networks (VSNs) have earned the stature of a mobile
sensing paradigm utilizing sensors built into cars, they have limited sensing
scopes since car drivers only opportunistically discover new events.
Conversely, social sensing is emerging as a new sensing paradigm where
measurements about the physical world are collected from humans. In contrast to
VSNs, social sensing is more pervasive, but one of its key limitations lies in
its inconsistent reliability stemming from the data contributed by unreliable
human sensors. In this paper, we present DASC, a road Damage-Aware
Social-media-driven Car sensing framework that exploits the collective power of
social sensing and VSNs for reliable disaster response applications. However,
integrating VSNs with social sensing introduces a new set of challenges: i) How
to leverage noisy and unreliable social signals to route the vehicles to
accurate regions of interest? ii) How to tackle the inconsistent availability
(e.g., churns) caused by car drivers being rational actors? iii) How to
efficiently guide the cars to the event locations with little prior knowledge
of the road damage caused by the disaster, while also handling the dynamics of
the physical world and social media? The DASC framework addresses the above
challenges by establishing a novel hybrid social-car sensing system that
employs techniques from game theory, feedback control, and Markov Decision
Process (MDP). In particular, DASC distills signals emitted from social media
and discovers the road damages to effectively drive cars to target areas for
verifying emergency events. We implement and evaluate DASC in a reputed vehicle
simulator that can emulate real-world disaster response scenarios. The results
of a real-world application demonstrate the superiority of DASC over current
VSNs-based solutions in detection accuracy and efficiency.
- Abstract（参考訳）: vehicular sensor networks (vsns) は、自動車に内蔵されたセンサーを利用したモバイルセンシングパラダイムの長所を得たが、自動車のドライバーが新しいイベントを日和見的に発見するだけであるため、センシング範囲は限られている。
逆に、社会感覚は、人間から物理世界の測定を収集する新しいセンシングパラダイムとして現れつつある。
VSNとは対照的に、ソーシャルセンシングはより広く普及しているが、その重要な制限は、信頼できない人間のセンサーによるデータからの一貫性の欠如にある。
本稿では,社会センシングとvnsの協調力を活用し,災害対応の信頼性を高めるための道路被害対応型自動車センシングフレームワークdascを提案する。
しかし、VSNとソーシャルセンシングを統合することで、新しい課題がもたらされる。
一 騒音及び信頼性の低い社会信号を利用して、車両を正確な利害地域へ誘導する方法。
ii) 自動車運転手が合理的な行為であるために生じる一貫性のない可用性(例えばチャーン)に取り組むには、どうすればよいか?
三 災害による道路被害についての事前知識がなく、また、物理的世界及びソーシャルメディアのダイナミクスを扱いながら、効率よく自動車をイベント場所へ案内する方法。
dascフレームワークは、ゲーム理論、フィードバック制御、マルコフ決定プロセス(mdp)の技法を用いた新しいハイブリッドソーシャルカーセンシングシステムを確立することで、上記の課題に対処する。
特に、DASCは、ソーシャルメディアから発信された信号を蒸留し、道路の損傷を発見し、車両を目標エリアまで効果的に駆動し、緊急イベントを検証する。
我々は,実世界の災害対応シナリオをエミュレート可能な車両シミュレータでdascを実装し,評価する。
実世界の応用の結果,現在のvsnsベースのソリューションよりもdascの方が検出精度と効率が優れていることが示された。
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