論文の概要: Surrogate Modeling of Trajectory Map-matching in Urban Road Networks using Transformer Sequence-to-Sequence Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12460v3
• Date: Sat, 21 Dec 2024 22:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:39.850727
• Title: Surrogate Modeling of Trajectory Map-matching in Urban Road Networks using Transformer Sequence-to-Sequence Model
• Title（参考訳）: 変圧器シーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いた都市道路網における軌道地図マッチングの代理モデル
• Authors: Sevin Mohammadi, Andrew W. Smyth,
• Abstract要約: 本稿では、オフラインマップマッチングアルゴリズムのサロゲートとして機能するディープラーニングモデル、特にトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを提案する。 このモデルは、ニューヨーク州マンハッタンで収集されたGPSトレースを使って訓練され、評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
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• Abstract: Large-scale geolocation telematics data acquired from connected vehicles has the potential to significantly enhance mobility infrastructures and operational systems within smart cities. To effectively utilize this data, it is essential to accurately match the geolocation data to the road segments. However, this matching is often not trivial due to the low sampling rate and errors exacerbated by multipath effects in urban environments. Traditionally, statistical modeling techniques such as Hidden-Markov models incorporating domain knowledge into the matching process have been extensively used for map-matching tasks. However, rule-based map-matching tasks are noise-sensitive and inefficient in processing large-scale trajectory data. Deep learning techniques directly learn the relationship between observed data and road networks from the data, often without the need for hand-crafted rules or domain knowledge. This renders them an efficient approach for map-matching large-scale datasets and more robust to the noise. This paper introduces a deep-learning model, specifically the transformer-based encoder-decoder model, to perform as a surrogate for offline map-matching algorithms. The encoder-decoder architecture initially encodes the series of noisy GPS points into a representation that automatically captures hidden contextual structures and spatial correlations between GPS points. Subsequently, the decoder associates data points with the road network features and thus transforms these representations into a sequence of road segments. The model is trained and evaluated using GPS traces collected in Manhattan, New York. Achieving an accuracy of 75%, transformer-based encoder-decoder models extensively employed in natural language processing presented a promising performance for translating noisy GPS data to the navigated routes in urban road networks.
• Abstract（参考訳）: 接続された車両から取得した大規模位置情報テレマティクスデータは、スマートシティ内の移動インフラや運用システムを大幅に強化する可能性がある。 このデータを効果的に活用するためには、位置情報データを道路セグメントと正確に一致させることが不可欠である。 しかし, このマッチングは, 都市環境におけるマルチパス効果によるサンプリング率の低下や誤差の増大などにより, 容易ではないことが多い。 伝統的に、ドメイン知識をマッチングプロセスに組み込んだHidden-Markovモデルのような統計モデリング技術は、地図マッチングタスクに広く用いられている。 しかし,ルールベースのマップマッチングタスクは,大規模トラジェクトリデータの処理においてノイズに敏感で非効率である。 ディープラーニング技術は、手作りのルールやドメイン知識を必要とせずに、観測データと道路ネットワークの関係を直接データから学習する。 これにより、大規模なデータセットをマップマッチングするための効率的なアプローチとなり、ノイズに対してより堅牢になる。 本稿では、オフラインマップマッチングアルゴリズムのサロゲートとして機能するディープラーニングモデル、特にトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを提案する。 エンコーダ・デコーダアーキテクチャは、当初は一連のノイズの多いGPSポイントを符号化して、隠れたコンテキスト構造とGPSポイント間の空間的相関を自動的にキャプチャする表現にしている。 その後、デコーダは、データポイントと道路ネットワークの特徴を関連付け、これらの表現を一連の道路セグメントに変換する。 このモデルは、ニューヨーク州マンハッタンで収集されたGPSトレースを使って訓練され、評価されている。 自然言語処理に広く用いられているトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルにおいて,75%の精度を実現することにより,都市道路網のナビゲート経路にノイズの多いGPSデータを変換する性能が向上した。

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