論文の概要: Closed-Loop Neural Operator-Based Observer of Traffic Density

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04873v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:28:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:09:11.312075
• Title: Closed-Loop Neural Operator-Based Observer of Traffic Density
• Title（参考訳）: 閉ループ型ニューラル演算子を用いた交通密度オブザーバ
• Authors: Alice Harting, Karl Henrik Johansson, Matthieu Barreau,
• Abstract要約: 静止路側センサからのスパース計測による交通密度推定の問題点を考察する。 提案手法はフーリエ・ニューラル演算子を用いて高忠実度顕微鏡レベルのシミュレーションからマクロなトラフィックフローのダイナミクスを学習する。 ループを閉じるために、予測密度とセンサからのスパース測定を組み合わせた補正演算子と開ループ演算子を結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.432798111887824
• License:
• Abstract: We consider the problem of traffic density estimation with sparse measurements from stationary roadside sensors. Our approach uses Fourier neural operators to learn macroscopic traffic flow dynamics from high-fidelity microscopic-level simulations. During inference, the operator functions as an open-loop predictor of traffic evolution. To close the loop, we couple the open-loop operator with a correction operator that combines the predicted density with sparse measurements from the sensors. Simulations with the SUMO software indicate that, compared to open-loop observers, the proposed closed-loop observer exhibit classical closed-loop properties such as robustness to noise and ultimate boundedness of the error. This shows the advantages of combining learned physics with real-time corrections, and opens avenues for accurate, efficient, and interpretable data-driven observers.
• Abstract（参考訳）: 静止路側センサからのスパース計測による交通密度推定の問題点を考察する。 提案手法はフーリエ・ニューラル演算子を用いて高忠実度顕微鏡レベルのシミュレーションからマクロなトラフィックフローのダイナミクスを学習する。 推論中、オペレータは、トラフィック進化のオープンループ予測器として機能する。 ループを閉じるために、予測密度とセンサからのスパース測定を組み合わせた補正演算子と開ループ演算子を結合する。 SUMOソフトウェアを用いたシミュレーションは、オープンループオブザーバと比較して、ノイズに対するロバスト性や誤差の最終的な有界性といった古典的な閉ループ特性を示すことを示している。 これは、学習した物理とリアルタイムの補正を組み合わせる利点を示し、正確で効率的で解釈可能なデータ駆動オブザーバのための道を開く。

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