論文の概要: Train Tracks with Gaps: Applying the Probabilistic Method to Trains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00589v1
- Date: Tue, 1 Dec 2020 15:58:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-30 19:27:35.435057
- Title: Train Tracks with Gaps: Applying the Probabilistic Method to Trains
- Title（参考訳）: 隙間のある線路:確率的手法を電車に適用する
- Authors: William Kuszmaul
- Abstract要約: 列車車両の車輪数と、車両が常に車両に支えられていることを保証するために設置しなければならない線路量とのトレードオフ曲線を同定する。
車両の前部および後部の四分の一に$n$の車輪を持つ車両の任意の構成について、距離$ell$で車を支えるトラックを構築することができ、わずか$O左(フラレル・ログ nnright)$ feet のトラックを使用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We identify a tradeoff curve between the number of wheels on a train car, and
the amount of track that must be installed in order to ensure that the train
car is supported by the track at all times. The goal is to build an elevated
track that covers some large distance $\ell$, but that consists primarily of
gaps, so that the total amount of feet of train track that is actually
installed is only a small fraction of $\ell$. In order so that the train track
can support the train at all points, the requirement is that as the train
drives across the track, at least one set of wheels from the rear quarter and
at least one set of wheels from the front quarter of the train must be touching
the track at all times.
We show that, if a train car has $n$ sets of wheels evenly spaced apart in
its rear and $n$ sets of wheels evenly spaced apart in its front, then it is
possible to build a train track that supports the train car but uses only
$\Theta( \ell / n )$ feet of track. We then consider what happens if the wheels
on the train car are not evenly spaced (and may even be configured
adversarially). We show that for any configuration of the train car, with $n$
wheels in each of the front and rear quarters of the car, it is possible to
build a track that supports the car for distance $\ell$ and uses only
$O\left(\frac{\ell \log n}{n}\right)$ feet of track. Additionally, we show that
there exist configurations of the train car for which this tradeoff curve is
asymptotically optimal. Both the upper and lower bounds are achieved via
applications of the probabilistic method.
- Abstract（参考訳）: 列車車両の車輪数と、車両が常に車両に支えられていることを保証するために設置しなければならない線路量とのトレードオフ曲線を同定する。
ゴールは、いくつかの大きな距離($\ell$)をカバーする高架線路を構築することであるが、それは主に隙間で構成されているため、実際に設置される線路の総フィートは$\ell$のほんの一部に過ぎない。
列車がすべての地点で列車を支えられるようにするためには、列車が線路を横断するときに、後部から少なくとも1組の車輪と前部から少なくとも1組の車輪が常に線路に触れなければならない。
列車車両が後方に均等に間隔を置き、前方に均等に間隔を割った車輪セットがn$である場合、列車車両を支持するが、わずか$\Theta( \ell / n )$ feet の線路を使用することができる。
次に、電車の車輪が均等に空間化されていない場合(逆向きに設定される場合)に何が起こるかを考える。
車両の前部および後部の四分の一に$n$の車輪を持つ車両の任意の構成について、距離$\ell$で車を支えるトラックを構築することができ、わずか$O\left(\frac{\ell \log n}{n}\right)$ feet of trackを使用することができる。
さらに、このトレードオフ曲線が漸近的に最適である列車車両の構成が存在することを示す。
上界と下界の両方は確率的手法の適用によって達成される。
関連論文リスト
- CoTracker: It is Better to Track Together [70.63040730154984]
CoTrackerは、長いビデオシーケンスで多数の2Dポイントを追跡するトランスフォーマーベースのモデルである。
関節トラッキングはトラッキング精度とロバスト性を大幅に改善し、CoTrackerはカメラビューの外側に隠された点や点を追跡することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T21:13:04Z) - TPE-Net: Track Point Extraction and Association Network for Rail Path
Proposal Generation [1.9181913148426697]
本稿では,TPE-Netと呼ばれる畳み込み型エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
カメラパラメータや3Dデータ、幾何学的制約に依存することなく、強力な鉄道経路仮説を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-11T22:49:06Z) - Rail break and derailment prediction using Probabilistic Graphical
Modelling [2.6397379133308214]
鉄道区間を通過する列車に付随する列車の故障のリスクを知ることにより、メンテナンスイニシアチブのより良い実施と緩和策が実現される。
そこで, オーアラインの鉄道破壊リスク予測モデルの開発について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T08:47:27Z) - Motion Planning and Control for Multi Vehicle Autonomous Racing at High
Speeds [100.61456258283245]
本稿では,自律走行のための多層移動計画と制御アーキテクチャを提案する。
提案手法はダララのAV-21レースカーに適用され、楕円形のレーストラックで25$m/s2$まで加速試験された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-22T15:16:54Z) - DR.VIC: Decomposition and Reasoning for Video Individual Counting [93.12166351940242]
我々は、新しい視点から歩行者計数を行う、ビデオ個別計数(VIC)を提案する。
本研究は,MOT(Multiple Object Tracking)技術に頼らず,全歩行者を第1フレームに存在する初期歩行者と第2フレームに別個の身元を持つ新歩行者に分解することで,その問題を解決することを提案する。
終端分解・推論ネットワーク (DRNet) は, 初期歩行者数を密度推定法で予測し, 新歩行者数を最適な移動量で推定するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T11:24:44Z) - Event-Based Feature Tracking in Continuous Time with Sliding Window
Optimization [55.11913183006984]
イベントカメラにおける連続時間特徴追跡のための新しい手法を提案する。
時空における推定軌道に沿って事象を整列させることによって特徴を追跡する。
提案するスライディングウインドウB-スプライン最適化が,より長く,より正確な特徴トラックにつながることを実験的に確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-09T16:41:20Z) - Transformers \`a Grande Vitesse [0.09208007322096534]
本研究の目的は,鉄道区間における列車の走行時間を,鉄道網全体の規模でリアルタイムに予測することである。
提案手法は,現在使われている,実験的な予測手法と比較して,実世界のデータに対して非常に肯定的な結果をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T13:43:18Z) - End-to-end Interpretable Neural Motion Planner [78.69295676456085]
複雑な都市環境での自律走行学習のためのニューラルモーションプランナー(NMP)を提案する。
我々は,生lidarデータとhdマップを入力とし,解釈可能な中間表現を生成する全体モデルを設計した。
北米のいくつかの都市で収集された実世界の運転データにおける我々のアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-17T14:16:12Z) - Explainable Abstract Trains Dataset [0.0]
Explainable Abstract Trainsデータセットは、列車の簡易表現を含む画像データセットです。
正当化と説明抽出のためのアルゴリズムの適用と研究のためのプラットフォームを提供することを目指しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T13:18:42Z) - How Important is the Train-Validation Split in Meta-Learning? [155.5088631672781]
メタラーニングにおける一般的な実践は、前者がデータの1つの分割に対してタスクに適応し、その結果の予測器が別の分割に対して評価される列車バリデーション分割(emphtrain-val method)を実行することである。
有病率にもかかわらず、列車の改札の重要性は理論上も実際上もよく理解されていない。
そこで本研究では,実際のメタ学習タスクとシミュレーションの両方において,トレイン・トレイン法がトレイン・ヴァル法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-12T16:48:42Z) - Optical Navigation in Unstructured Dynamic Railroad Environments [2.0948216657769607]
本研究では,平面軌道床の単独観測から列車動作の推定に対処する手法を提案する。
このアプローチは、高価な列車管理インフラをSmartRail 4.0の列車のローカルインテリジェンスに置き換えるためのステップである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T13:21:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。