論文の概要: A Map-matching Algorithm with Extraction of Multi-group Information for
Low-frequency Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08500v1
- Date: Sun, 18 Sep 2022 08:09:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 20:13:46.973977
- Title: A Map-matching Algorithm with Extraction of Multi-group Information for
Low-frequency Data
- Title（参考訳）: 低周波データに対するマルチグループ情報の抽出とマップマッチングアルゴリズム
- Authors: Jie Fang, Xiongwei Wu, Dianchao Lin, Mengyun Xu, Huahua Wu, Xuesong Wu
and Ting Bi
- Abstract要約: 本稿では,「ビッグデータ」をフル活用する新しい地図マッチング手法を考案する。
現在のマッチングプローブから空間的および時間的距離に応じて、全てのデータを4つのグループに分類する。
修正されたトップKショートパス法を用いて、楕円領域内の候補パスを探索し、融合スコアを用いて経路を推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.476212160807549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The growing use of probe vehicles generates a huge number of GNSS data.
Limited by the satellite positioning technology, further improving the accuracy
of map-matching is challenging work, especially for low-frequency trajectories.
When matching a trajectory, the ego vehicle's spatial-temporal information of
the present trip is the most useful with the least amount of data. In addition,
there are a large amount of other data, e.g., other vehicles' state and past
prediction results, but it is hard to extract useful information for matching
maps and inferring paths. Most map-matching studies only used the ego vehicle's
data and ignored other vehicles' data. Based on it, this paper designs a new
map-matching method to make full use of "Big data". We first sort all data into
four groups according to their spatial and temporal distance from the present
matching probe which allows us to sort for their usefulness. Then we design
three different methods to extract valuable information (scores) from them: a
score for speed and bearing, a score for historical usage, and a score for
traffic state using the spectral graph Markov neutral network. Finally, we use
a modified top-K shortest-path method to search the candidate paths within an
ellipse region and then use the fused score to infer the path (projected
location). We test the proposed method against baseline algorithms using a
real-world dataset in China. The results show that all scoring methods can
enhance map-matching accuracy. Furthermore, our method outperforms the others,
especially when GNSS probing frequency is less than 0.01 Hz.
- Abstract（参考訳）: 探査機の利用が増加すると、大量のGNSSデータが生成される。
衛星測位技術によって制限され、地図マッチングの精度をさらに向上することは、特に低周波軌道において難しい作業である。
軌跡と一致する場合、エゴ車両の現在旅行の時空間情報は、最も少ないデータ量で最も有用である。
また、他の車両の状態や過去の予測結果など、他にも大量のデータがあるが、地図のマッチングや経路の推測に有用な情報を抽出することは困難である。
ほとんどの地図マッチング研究はエゴ車のデータのみを使用し、他の車両のデータを無視した。
そこで本研究では,「ビッグデータ」をフル活用するための新しい地図マッチング手法を考案した。
まず,その空間的および時間的距離に応じて,全データを4つのグループに分類し,その有用性を整理する。
次に, 速度と軸受のスコア, 歴史的利用のスコア, スペクトルグラフマルコフ中立ネットワークを用いたトラヒック状態のスコアという, 価値情報(スコア)を抽出するための3つの異なる手法を考案した。
最後に,改良されたtop-k shortest-path法を用いて楕円領域内の候補パスを探索し,融合スコアを用いて経路(投影位置)を推定する。
中国における実世界のデータセットを用いて,提案手法をベースラインアルゴリズムに対してテストした。
その結果,すべてのスコアリング手法が地図マッチング精度を向上させることがわかった。
さらに, GNSS の周波数が 0.01 Hz 未満の場合には, 本手法は他の手法よりも優れる。
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