本研究では、ControlTrajと呼ばれる新しい軌跡生成フレームワークを提案している。ControlTrajは以下の特徴を備えている:
高品質な軌跡生成: 提案するRoadMAEモジュールが道路セグメントの詳細な埋め込み表現を学習し、GeoUNetアーキテクチャがこれらの地理的情報を活用することで、高品質な軌跡を生成できる。
柔軟性: ControlTrajは道路ネットワークの制約に基づいて軌跡を生成できるため、ユーザーが特定の移動パターンをシミュレーションしたり、異なる条件に適応させたりすることができる。
汎用性: ControlTrajは新しい地理的環境にも適応できるため、訓練データとは異なる状況でも現実的で適用可能な軌跡を生成できる。
具体的な手順は以下の通り:
実験の結果、ControlTrajは既存手法と比べて高品質な軌跡を生成でき、柔軟性と汎用性も備えていることが示された。
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