論文の概要: Traffic State Estimation from Vehicle Trajectories with Anisotropic Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02311v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 14:34:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 14:01:34.960284
- Title: Traffic State Estimation from Vehicle Trajectories with Anisotropic Gaussian Processes
- Title（参考訳）: 異方性ガウス過程を用いた車両軌道からの交通状態推定
- Authors: Fan Wu, Zhanhong Cheng, Huiyu Chen, Tony Z. Qiu, Lijun Sun,
- Abstract要約: 本稿では,標準等方性GPカーネルを異方性カーネルに変換するカーネル回転再パラメータ化方式を提案する。
また、複数のレーンの交通状態を同時に推定できるマルチアウトプットGPへのアプローチも拡張しています。
連結車両(CV)と人間駆動車両(HV)の混合交通について検討し,交通状態推定(TSE)方式を5%から50%まで実験した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.13555047611666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurately monitoring road traffic state is crucial for various applications, including travel time prediction, traffic control, and traffic safety. However, the lack of sensors often results in incomplete traffic state data, making it challenging to obtain reliable information for decision-making. This paper proposes a novel method for imputing traffic state data using Gaussian processes (GP) to address this issue. We propose a kernel rotation re-parametrization scheme that transforms a standard isotropic GP kernel into an anisotropic kernel, which can better model the congestion propagation in traffic flow data. The model parameters can be estimated by statistical inference using data from sparse probe vehicles or loop detectors. Moreover, the rotated GP method provides statistical uncertainty quantification for the imputed traffic state, making it more reliable. We also extend our approach to a multi-output GP, which allows for simultaneously estimating the traffic state for multiple lanes. We evaluate our method using real-world traffic data from the Next Generation simulation (NGSIM) and HighD programs, along with simulated data representing a traffic bottleneck scenario. Considering current and future mixed traffic of connected vehicles (CVs) and human-driven vehicles (HVs), we experiment with the traffic state estimation (TSE) scheme from 5% to 50% available trajectories, mimicking different CV penetration rates in a mixed traffic environment. We also test the traffic state estimation when traffic flow information is obtained from loop detectors. The results demonstrate the adaptability of our TSE method across different CV penetration rates and types of detectors, achieving state-of-the-art accuracy in scenarios with sparse observation rates.
- Abstract（参考訳）: 道路交通状況の正確なモニタリングは、走行時間予測、交通制御、交通安全など、様々なアプリケーションに欠かせない。
しかし、センサの欠如は、しばしば不完全なトラフィック状態データをもたらすため、意思決定のための信頼できる情報を得るのが困難である。
本稿では,ガウス過程(GP)を用いたトラヒック状態データを計算し,この問題に対処する新しい手法を提案する。
本稿では,標準等方性GPカーネルを異方性カーネルに変換するカーネル回転再パラメータ化方式を提案する。
モデルパラメータはスパースプローブ車両やループ検出器のデータを用いて統計的推測によって推定することができる。
さらに、回転GP法は、インプットされたトラフィック状態に対する統計的不確実性定量化を提供し、信頼性を高めている。
また、複数のレーンの交通状態を同時に推定できるマルチアウトプットGPへのアプローチも拡張しています。
我々は,NGSIM(Next Generation Simulation)とHighD(HighD)による実世界の交通データと,交通ボトルネックのシナリオを表すシミュレーションデータを用いて,本手法の評価を行った。
連結車両(CV)と人間駆動車両(HV)の現在および将来的な混合交通を考慮した交通状態推定(TSE)方式を5%から50%まで実験し,混合交通環境における異なるCV浸透率を模倣した。
また,ループ検出器から交通流情報を得た場合の交通状態推定についても検討する。
その結果, 各種CV透過率, 検出器の種類にまたがるTSE法の適応性を実証し, 観察率の低いシナリオにおいて, 最先端の精度を達成できた。
関連論文リスト
- Calibration of Vehicular Traffic Simulation Models by Local Optimization [43.942239814508106]
トラフィックカウントデータを用いたシミュレーションモデルのキャリブレーションは、環境の複雑さ、データの欠如、トラフィックダイナミクスの不確実性のために困難である。
本稿では,シミュレーションに基づく新しい交通キャリブレーション手法を提案する。
ベルギーのブリュッセルで,実交通監視装置のデータを用いて提案手法の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T09:17:01Z) - Multi-Source Urban Traffic Flow Forecasting with Drone and Loop Detector Data [61.9426776237409]
ドローンが捉えたデータは、大規模都市ネットワークのための正確なマルチセンサー移動観測所を作ることができる。
単純なグラフベースモデルHiMSNetは、複数のデータモダリティと学習時間相関を統合するために提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-07T03:23:28Z) - A Holistic Framework Towards Vision-based Traffic Signal Control with
Microscopic Simulation [53.39174966020085]
交通信号制御(TSC)は交通渋滞を低減し、交通の流れを円滑にし、アイドリング時間を短縮し、CO2排出量を減らすために重要である。
本研究では,道路交通の流れを視覚的観察によって調節するTSCのコンピュータビジョンアプローチについて検討する。
我々は、視覚ベースのTSCとそのベンチマークに向けて、TrafficDojoと呼ばれる総合的なトラフィックシミュレーションフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:42:29Z) - Traffic Reconstruction and Analysis of Natural Driving Behaviors at
Unsignalized Intersections [1.7273380623090846]
この研究は、TNのメンフィスにある様々な無署名の交差点で、その日の異なる時間に交通を記録していた。
ビデオデータを手動でラベル付けして特定の変数をキャプチャした後,SUMOシミュレーション環境におけるトラフィックシナリオを再構築した。
これらのシミュレーションから得られた出力データは、車両移動の時間空間図、走行時間頻度分布、ボトルネック点を特定するための速度配置プロットなど、包括的な分析を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T09:38:06Z) - Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A
Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach [76.45949280328838]
本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。
次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T07:25:57Z) - A Hybrid Physics Machine Learning Approach for Macroscopic Traffic State
Estimation [20.716261308570555]
本稿では,革新的なトラフィック状態推定フレームワークを提案する。
入力として、交通センサからの限られた情報を使用し、正確でフルフィールドで推定された交通状況を構築する。
実験の結果,提案手法は実地交通情報を正確に推定できることが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-01T06:04:18Z) - Road Network Guided Fine-Grained Urban Traffic Flow Inference [108.64631590347352]
粗いトラフィックからのきめ細かなトラフィックフローの正確な推測は、新たな重要な問題である。
本稿では,道路ネットワークの知識を活かした新しい道路対応交通流磁化器(RATFM)を提案する。
提案手法は,高品質なトラフィックフローマップを作成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:51:49Z) - An Experimental Urban Case Study with Various Data Sources and a Model
for Traffic Estimation [65.28133251370055]
我々はスイスのチューリッヒの都市ネットワーク内の地域でビデオ計測による実験キャンペーンを組織した。
我々は,既存のサーマルカメラからの測定を確実にすることで,交通の流れや走行時間の観点からの交通状況の把握に注力する。
本稿では,様々なデータソースの融合による移動時間を推定するために,単純かつ効率的な多重線形回帰(MLR)モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T08:13:57Z) - Learning Traffic Speed Dynamics from Visualizations [3.0969191504482243]
時空の可視化からマクロ交通速度のダイナミクスを学習する深層学習法を提案する。
既存の推定手法と比較して,より詳細な推定解決が可能となる。
次世代シミュレーションプログラム(NGSIM)とドイツ高速道路(HighD)のデータセットから得られたデータを用いて,高速道路区間の高分解能交通速度場を推定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T11:17:43Z) - Deep traffic light detection by overlaying synthetic context on
arbitrary natural images [49.592798832978296]
深部交通光検出器のための人工的な交通関連トレーニングデータを生成する手法を提案する。
このデータは、任意の画像背景の上に偽のトラフィックシーンをブレンドするために、基本的な非現実的なコンピュータグラフィックスを用いて生成される。
また、交通信号データセットの本質的なデータ不均衡問題にも対処し、主に黄色い状態のサンプルの少なさによって引き起こされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-07T19:57:22Z) - Traffic Data Imputation using Deep Convolutional Neural Networks [2.7647400328727256]
我々は、よく訓練されたニューラルネットワークが、時間空間図から交通速度のダイナミクスを学習できることを示します。
提案手法は, 車両の侵入プローブレベルを5%以下に抑えることで, マクロな交通速度を再現できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-21T12:52:58Z)
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。