論文の概要: RLOMM: An Efficient and Robust Online Map Matching Framework with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06825v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 11:26:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:11.218446
• Title: RLOMM: An Efficient and Robust Online Map Matching Framework with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RLOMM:強化学習による効率的でロバストなオンラインマップマッチングフレームワーク
• Authors: Minxiao Chen, Haitao Yuan, Nan Jiang, Zhihan Zheng, Sai Wu, Ao Zhou, Shangguang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,多様なシナリオを扱う際の堅牢性を確保しつつ,高精度かつ効率的なマッチングを実現する新しいフレームワークを提案する。 まず,オンライン地図マッチング問題をオンラインマルコフ決定プロセスとしてモデル化することから始める。 次に、モデルのロバスト性を高めるために、リアルタイムデータのロバスト処理を可能にする強化学習法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.616652008152098
• License:
• Abstract: Online map matching is a fundamental problem in location-based services, aiming to incrementally match trajectory data step-by-step onto a road network. However, existing methods fail to meet the needs for efficiency, robustness, and accuracy required by large-scale online applications, making this task still a challenging problem. This paper introduces a novel framework that achieves high accuracy and efficient matching while ensuring robustness in handling diverse scenarios. To improve efficiency, we begin by modeling the online map matching problem as an Online Markov Decision Process (OMDP) based on its inherent characteristics. This approach helps efficiently merge historical and real-time data, reducing unnecessary calculations. Next, to enhance the model's robustness, we design a reinforcement learning method, enabling robust handling of real-time data from dynamically changing environments. In particular, we propose a novel model learning process and a comprehensive reward function, allowing the model to make reasonable current matches from a future-oriented perspective, and to continuously update and optimize during the decision-making process based on feedback. Lastly, to address the heterogeneity between trajectories and roads, we design distinct graph structures, facilitating efficient representation learning through graph and recurrent neural networks. To further align trajectory and road data, we introduce contrastive learning to decrease their distance in the latent space, thereby promoting effective integration of the two. Extensive evaluations on three real-world datasets confirm that our method significantly outperforms existing state-of-the-art solutions in terms of accuracy, efficiency and robustness.
• Abstract（参考訳）: オンラインマップマッチングは位置情報ベースのサービスの基本的な問題であり、道路ネットワーク上の軌道データを段階的にマッチングすることを目的としている。 しかし、既存の手法は、大規模なオンラインアプリケーションに必要な効率性、堅牢性、正確性のニーズを満たすことができず、このタスクは依然として難しい問題である。 本稿では,多様なシナリオを扱う際の堅牢性を確保しつつ,高精度かつ効率的なマッチングを実現する新しいフレームワークを提案する。 本研究は,オンライン地図マッチング問題をオンラインマルコフ決定プロセス(OMDP)として,その特性に基づいてモデル化することから始める。 このアプローチは、過去のデータとリアルタイムデータを効率的にマージし、不要な計算を減らすのに役立つ。 次に、モデルの堅牢性を高めるために、動的に変化する環境からリアルタイムデータのロバスト処理を可能にする強化学習法を設計する。 特に,新しいモデル学習プロセスと包括的報酬関数を提案し,モデルが将来的な視点から妥当な現在のマッチングを行えるようにし,フィードバックに基づいて意思決定プロセス中に継続的に更新と最適化を行う。 最後に、軌跡と道路の間の不均一性に対処するため、グラフとリカレントニューラルネットワークによる効率的な表現学習を容易にし、異なるグラフ構造を設計する。 さらに軌道データと道路データの整合性を高めるために, 相対学習を導入し, 潜伏空間における距離を減少させ, 効果的な統合を促進する。 実世界の3つのデータセットの大規模な評価により、我々の手法は、精度、効率、堅牢性の観点から既存の最先端のソリューションを著しく上回っていることが確認された。

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