論文の概要: A Framework for Real-time Traffic Trajectory Tracking, Speed Estimation,
and Driver Behavior Calibration at Urban Intersections Using Virtual Traffic
Lanes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09932v1
- Date: Fri, 18 Jun 2021 06:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-21 14:07:32.351995
- Title: A Framework for Real-time Traffic Trajectory Tracking, Speed Estimation,
and Driver Behavior Calibration at Urban Intersections Using Virtual Traffic
Lanes
- Title（参考訳）: 仮想交通レーンを用いた都市交差点におけるリアルタイム交通軌跡追跡, 速度推定, 運転行動校正のためのフレームワーク
- Authors: Awad Abdelhalim, Montasir Abbas, Bhavi Bharat Kotha, Alfred Wicks
- Abstract要約: 本稿では,VT-Laneを用いて得られた高精度な軌跡と移動分類を取り入れたケーススタディを提案する。
我々は、高度に計測された車両を用いて、ビデオ推論から得られた推定速度を検証する。
次に、推定速度を用いて、研究領域における車両の運転行動モデルのパラメータを校正する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.735035463793008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In a previous study, we presented VT-Lane, a three-step framework for
real-time vehicle detection, tracking, and turn movement classification at
urban intersections. In this study, we present a case study incorporating the
highly accurate trajectories and movement classification obtained via VT-Lane
for the purpose of speed estimation and driver behavior calibration for traffic
at urban intersections. First, we use a highly instrumented vehicle to verify
the estimated speeds obtained from video inference. The results of the speed
validation show that our method can estimate the average travel speed of
detected vehicles in real-time with an error of 0.19 m/sec, which is equivalent
to 2% of the average observed travel speeds in the intersection of the study.
Instantaneous speeds (at the resolution of 30 Hz) were found to be estimated
with an average error of 0.21 m/sec and 0.86 m/sec respectively for
free-flowing and congested traffic conditions. We then use the estimated speeds
to calibrate the parameters of a driver behavior model for the vehicles in the
area of study. The results show that the calibrated model replicates the
driving behavior with an average error of 0.45 m/sec, indicating the high
potential for using this framework for automated, large-scale calibration of
car-following models from roadside traffic video data, which can lead to
substantial improvements in traffic modeling via microscopic simulation.
- Abstract（参考訳）: 先行研究では,都市交差点におけるリアルタイム車両検出,追跡,ターン移動分類のための3段階フレームワークであるvt-laneを提案する。
本研究では,都市交差点における交通の速度推定と運転行動校正を目的とした,VT-Laneを用いた高精度な軌跡と移動分類を取り入れたケーススタディを提案する。
まず,高度に計測された車両を用いて,映像推定から得られた推定速度を検証した。
速度検証の結果,検出された車両の平均走行速度を0.19m/秒の誤差でリアルタイムに推定できることがわかった。
瞬時速度(30Hz)は、それぞれ0.21m/secと0.86m/secの平均誤差で推定された。
次に、推定速度を用いて、研究領域における車両の運転行動モデルのパラメータを校正する。
その結果,キャリブレーションモデルでは平均0.45 m/secの誤差で走行動作を再現でき,道路交通映像データから車追従モデルの大規模自動キャリブレーションを行うための高ポテンシャルが示され,微視的シミュレーションによる交通モデルの改善に繋がる可能性が示唆された。
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