Fugu-MT 論文翻訳(概要): Q-Net: Transferable Queue Length Estimation via Kalman-based Neural Networks

論文の概要: Q-Net: Transferable Queue Length Estimation via Kalman-based Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24725v1
Date: Mon, 29 Sep 2025 12:51:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.986689
Title: Q-Net: Transferable Queue Length Estimation via Kalman-based Neural Networks
Title（参考訳）: Q-Net:Kalman-based Neural Networksによる転送可能なキュー長推定
Authors: Ting Gao, Elvin Isufi, Winnie Daamen, Erik-Sander Smits, Serge Hoogendoorn,
Abstract要約: 信号化された交差点で待ち行列の長さを推定することは、トラフィック管理の課題である。本稿では,待ち行列長推定のためのデータ効率・解釈可能なフレームワークであるQ-Netを紹介する。 Q-Netは2つの広く利用可能なプライバシフレンドリーなデータソースを統合している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.815532601851217
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Estimating queue lengths at signalized intersections remains a challenge in traffic management, especially under partially observed conditions where vehicle flows are not fully captured. This paper introduces Q-Net, a data-efficient and interpretable framework for queue length estimation that performs robustly even when traffic conservation assumptions are violated. Q-Net integrates two widely available and privacy-friendly data sources: (i) vehicle counts from loop detectors near stop lines, and (ii) aggregated floating car data (aFCD), which divides each road section into segments and provides segment-wise average speed measurements. These data sources often differ in spatial and temporal resolution, creating fusion challenges. Q-Net addresses this by employing a tailored state-space model and an AI-augmented Kalman filter, KalmanNet, which learns the Kalman gain from data without requiring prior knowledge of noise covariances or full system dynamics. We build on the vanilla KalmanNet pipeline to decouple measurement dimensionality from section length, enabling spatial transferability across road segments. Unlike black-box models, Q-Net maintains physical interpretability, with internal variables linked to real-world traffic dynamics. Evaluations on main roads in Rotterdam, the Netherlands, demonstrate that Q-Net outperforms baseline methods by over 60\% in Root Mean Square Error (RMSE), accurately tracking queue formation and dissipation while correcting aFCD-induced delays. Q-Net also demonstrates strong spatial and temporal transferability, enabling deployment without costly sensing infrastructure like cameras or radar. Additionally, we propose a real-time variant of Q-Net, highlighting its potential for integration into dynamic, queue-based traffic control systems.
Abstract（参考訳）: 信号化交差点での待ち行列長の推定は、特に車両の流れが完全に捉えられていない部分的な状況下では、交通管理において依然として困難である。本稿では,待ち行列長推定のためのデータ効率・解釈可能なフレームワークであるQ-Netを紹介する。 Q-Netは2つの広く利用可能なプライバシフレンドリーなデータソースを統合している。一停止線付近のループ検知器から車両を数えること。 (II) 各道路区間をセグメントに分割し, セグメント単位の平均速度測定を行う, 集合式浮動車データ(aFCD)について検討した。これらのデータソースは、しばしば空間分解能と時間分解能で異なり、融合課題を生み出す。 Q-Netは、カスタマイズされたステートスペースモデルとAI強化されたKalmanフィルタ、KalmanNetを使用して、ノイズ共分散やフルシステムダイナミクスに関する事前の知識を必要とせずに、データからKalmanゲインを学習する。バニラKalmanNetパイプライン上に構築し,計測次元を断面長から切り離し,道路セグメント間の空間移動性を実現する。ブラックボックスモデルとは異なり、Q-Netは物理解釈可能性を維持し、内部変数は現実世界のトラフィックダイナミクスに関連付けられている。オランダのロッテルダムの幹線道路における評価では、Q-Netはルート平均角誤差(RMSE)において基準線法を60%以上上回り、待ち行列の形成と消散を正確に追跡し、AFCDによる遅延を補正している。 Q-Netはまた、強力な空間的および時間的転送可能性を示し、カメラやレーダーのようなインフラをコストがかからないデプロイを可能にする。さらに、動的キューベースのトラフィック制御システムへの統合の可能性を強調し、リアルタイムなQ-Net変種を提案する。

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