Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Parking Search using Shared Fleet Data

論文の概要: Efficient Parking Search using Shared Fleet Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10646v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 15:20:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 16:24:42.599079
Title: Efficient Parking Search using Shared Fleet Data
Title（参考訳）: 共有艦隊データを用いた効率的な駐車探索
Authors: Niklas Strauß, Lukas Rottkamp, Sebatian Schmoll, Matthias Schubert,
Abstract要約: スマート環境における自由駐車場の発見は,マルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し,解決することができる。環境中の全ての車両の駐車意図を知ることは、不確実性を排除します。本稿では,車両内のデータ共有が,特定のドライバーの検索時間にどの程度有用か,という課題について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0967973517861003
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Finding an available on-street parking spot is a relevant problem of day-to-day life. In recent years, cities such as Melbourne and San Francisco deployed sensors that provide real-time information about the occupation of parking spots. Finding a free parking spot in such a smart environment can be modeled and solved as a Markov decision process (MDP). The problem has to consider uncertainty as available parking spots might not remain available until arrival due to other vehicles also claiming spots in the meantime. Knowing the parking intention of every vehicle in the environment would eliminate this uncertainty. Unfortunately, it does currently not seem realistic to have such data from all vehicles. In contrast, acquiring data from a subset of vehicles or a vehicle fleet appears feasible and has the potential to reduce uncertainty. In this paper, we examine the question of how useful sharing data within a vehicle fleet might be for the search times of particular drivers. We use fleet data to better estimate the availability of parking spots at arrival. Since optimal solutions for large scenarios are infeasible, we base our method on approximate solutions, which have been shown to perform well in single-agent settings. Our experiments are conducted on a simulation using real-world and synthetic data from the city of Melbourne. The results indicate that fleet data can significantly reduce search times for an available parking spot.
Abstract（参考訳）: 路上駐車場の設置は、日々の生活に欠かせない問題である。近年、メルボルンやサンフランシスコなどの都市は、駐車場の占有に関するリアルタイム情報を提供するセンサーを配備している。このようなスマートな環境で自由駐車場所を見つけることは、マルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化して解決することができる。その間、他の車両も駐車スペースを主張しているため、到着まで駐車場が利用できない可能性があるため、不確実性を考慮する必要がある。環境中の全ての車両の駐車意図を知ることは、この不確実性を排除します。残念なことに、現在すべての車からそのようなデータを得るのは現実的とは思えない。対照的に、車両や車両のサブセットからデータを取得することは実現可能であり、不確実性を減らす可能性がある。本稿では,車両内のデータ共有が,特定のドライバーの検索時間にどの程度有用か,という課題について考察する。私たちは、到着時の駐車場の可用性をより正確に見積もるために、艦隊データを使用します。大規模シナリオに対する最適解は実現不可能であるため,本手法は単一エージェント設定でよく動作することを示す近似解に基づく。本研究では,メルボルン市の実世界と合成データを用いたシミュレーションを行った。その結果、車両データは利用可能な駐車場の検索時間を著しく短縮できることがわかった。

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