論文の概要: NLP-enabled Trajectory Map-matching in Urban Road Networks using a Transformer-based Encoder-decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12460v4
• Date: Fri, 07 Mar 2025 20:16:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:04.286889
• Title: NLP-enabled Trajectory Map-matching in Urban Road Networks using a Transformer-based Encoder-decoder
• Title（参考訳）: 変圧器型エンコーダデコーダを用いた都市道路網におけるNLP対応軌道地図マッチング
• Authors: Sevin Mohammadi, Andrew W. Smyth,
• Abstract要約: 本研究では,NLPにインスパイアされた機械翻訳としてタスクを定式化する,データ駆動型深層学習型マップマッチングフレームワークを提案する。 変圧器を用いたエンコーダ・デコーダモデルでは,ノイズの多いGPS点の文脈表現を学習し,軌道の挙動や道路構造をエンドツーエンドに推定する。 合成軌道実験により、この手法は文脈認識を統合することによって従来の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicular trajectory data from geolocation telematics is vital for analyzing urban mobility patterns. Map-matching aligns noisy, sparsely sampled GPS trajectories with digital road maps to reconstruct accurate vehicle paths. Traditional methods rely on geometric proximity, topology, and shortest-path heuristics, but they overlook two key factors: (1) drivers may prefer routes based on local road characteristics rather than shortest paths, revealing learnable shared preferences, and (2) GPS noise varies spatially due to multipath effects. These factors can reduce the effectiveness of conventional methods in complex scenarios and increase the effort required for heuristic-based implementations. This study introduces a data-driven, deep learning-based map-matching framework, formulating the task as machine translation, inspired by NLP. Specifically, a transformer-based encoder-decoder model learns contextual representations of noisy GPS points to infer trajectory behavior and road structures in an end-to-end manner. Trained on large-scale trajectory data, the method improves path estimation accuracy. Experiments on synthetic trajectories show that this approach outperforms conventional methods by integrating contextual awareness. Evaluation on real-world GPS traces from Manhattan, New York, achieves 75% accuracy in reconstructing navigated routes. These results highlight the effectiveness of transformers in capturing drivers' trajectory behaviors, spatial dependencies, and noise patterns, offering a scalable, robust solution for map-matching. This work contributes to advancing trajectory-driven foundation models for geospatial modeling and urban mobility applications.
• Abstract（参考訳）: 位置テレマティクスから得られる車両軌跡データは都市移動パターンの分析に不可欠である。 マップマッチングは、ノイズの多い、まばらにサンプリングされたGPS軌跡をデジタル道路地図と組み合わせて、正確な車両経路を再構築する。 従来の手法では、幾何学的近接性、トポロジ、最短経路のヒューリスティックスに頼っていたが、2つの重要な要因を見落としている。(1)ドライバーは、最短経路よりも局所道路特性に基づく経路を好み、学習可能な共有嗜好を明らかにし、(2)GPSノイズはマルチパス効果によって空間的に変化する。 これらの要因は、複雑なシナリオにおける従来の手法の有効性を低減し、ヒューリスティックな実装に必要な労力を増大させる。 本研究では,NLPにインスパイアされた機械翻訳としてタスクを定式化する,データ駆動型深層学習型マップマッチングフレームワークを提案する。 具体的には, 変圧器を用いたエンコーダデコーダモデルを用いて, ノイズの多いGPS点の文脈表現を学習し, 軌道の挙動や道路構造をエンドツーエンドに推定する。 大規模軌跡データに基づいて学習し,経路推定精度を向上させる。 合成軌道実験により、この手法は文脈認識を統合することによって従来の手法より優れていることが示された。 ニューヨークのマンハッタンから得られた実世界のGPSの軌跡の評価は、ナビゲートされたルートの再構築において75%の精度で達成されている。 これらの結果は、ドライバーの軌道行動、空間依存性、ノイズパターンを捕捉するトランスフォーマーの有効性を強調し、地図マッチングのためのスケーラブルで堅牢なソリューションを提供する。 この研究は、地理空間モデリングおよび都市モビリティ応用のための軌道駆動基盤モデルの発展に寄与する。

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