Core Concepts
本研究は、交通波の伝播方向を捉えるための回転異方性カーネルを持つガウス過程モデルを提案し、疎な観測データからの交通状態推定を行う。
Abstract
本研究は、交通状態推定(TSE)のための新しい手法を提案している。従来のガウス過程(GP)モデルは、交通流データの非定常性と異方性を十分にモデル化できないため、交通波の伝播方向を捉えることが難しい。そこで本研究では、カーネルの回転角度を導入することで、交通波の伝播方向を表現できるよう拡張したGPモデルを提案している。
具体的には以下の通り:
回転角度を表すパラメータを導入したGPカーネルを提案し、交通波の伝播方向を捉えることができる。
変分スパースGPを用いることで、大規模なデータに対しても効率的な推定が可能。
複数車線の交通状態を同時に推定できるマルチ出力GPモデルを提案。
NGSIMデータとHighDデータを用いた実験により、提案手法が疎な観測データでも高精度な推定を実現できることを示した。
ループ検知器データを用いた実験でも、提案手法の有効性を確認した。
Stats
交通波の伝播速度は、NGSIM データでは約-19.87 km/h、HighD データでは約-17.86 km/h と推定された。