論文の概要: How Cars Move: Analyzing Driving Dynamics for Safer Urban Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04020v3
• Date: Sun, 20 Jul 2025 06:21:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 14:33:31.501404
• Title: How Cars Move: Analyzing Driving Dynamics for Safer Urban Traffic
• Title（参考訳）: 自動車の移動方法:都市交通の安全のための運転ダイナミクスの分析
• Authors: Kangan Qian, Jinyu Miao, Xinyu Jiao, Ziang Luo, Zheng Fu, Yining Shi, Yunlong Wang, Kun Jiang, Diange Yang,
• Abstract要約: PriorMotionは、動的解析を駆動することで、運動パターンを体系的に発見するように設計されたデータ統合フレームワークである。 提案手法は,都市交通の空間的時間的傾向を捉えるために,マルチスケールな経験的観察とカスタマイズされた分析ツールを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.414957984956043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the spatial dynamics of cars within urban systems is essential for optimizing infrastructure management and resource allocation. Recent empirical approaches for analyzing traffic patterns have gained traction due to their applicability to city-scale policy development. However, conventional methodologies often rely on fragmented grid-based techniques, which may overlook critical interdependencies among spatial elements and temporal continuity. These limitations can compromise analytical effectiveness in complex urban environments. To address these challenges, we propose PriorMotion, a data integration framework designed to systematically uncover movement patterns through driving dynamics analysis. Our approach combines multi-scale empirical observations with customized analytical tools to capture evolving spatial-temporal trends in urban traffic. Comprehensive evaluations demonstrate that PriorMotion significantly enhances analytical outcomes, including increased accuracy in traffic pattern analysis, improved adaptability to heterogeneous data environments, and reduced long-term projection errors. Validation confirms its effectiveness for urban infrastructure management applications requiring precise characterization of complex spatial-temporal interactions.
• Abstract（参考訳）: 都市システムにおける自動車の空間動態の理解は,インフラ管理と資源配分の最適化に不可欠である。 近年の交通パターン分析への実証的アプローチは, 都市規模政策開発への適用性から, 注目を集めている。 しかし,従来の手法は,空間的要素間の重要な相互依存性や時間的連続性を見落としてしまうような,フラグメントグリッドベースの手法に頼っていることが多い。 これらの制限は、複雑な都市環境における分析的効果を損なう可能性がある。 これらの課題に対処するために,動作パターンを動的解析により体系的に発見するためのデータ統合フレームワークであるPreferMotionを提案する。 提案手法は,都市交通の空間的時間的傾向を捉えるために,マルチスケールな経験的観察とカスタマイズされた分析ツールを組み合わせる。 総合的な評価では、PresideMotionはトラフィックパターン解析の精度の向上、異種データ環境への適応性の向上、長期予測誤差の低減など、分析結果を大幅に向上させる。 複雑な空間的・時間的相互作用の正確な評価を必要とする都市インフラ管理アプリケーションに対する検証の有効性を確認した。

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