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J-GLOBAL ID：201602226377648162   整理番号：16A0887604

タクシーの軌跡データに基づく経路計画法を【JST・京大機械翻訳】

PATH PLANNING METHOD BASED ON TAXI TRACKS DATA

著者 (2件)： Lin Na (School of Computer Science,Shenyang Aerospace University) ,  Zheng Ya’nan (School of Computer Science,Shenyang Aerospace University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 1  ページ： 68-72  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の経路計画アルゴリズムは大きな程度の改善に依存する加重最短経路アルゴリズムであり,大規模道路網において,効率は低かった。また,実際の交通における各種因子を考慮しない,得られた理想的な場合の最適経路である。このような状況に対して,タクシーの軌跡データにより,1つの経路計画方法をを提案し,主に3つの部分を含む:まず,掘削データのタクシー運転手を経路選択上の経験を利用して,経験の軌跡を抽出する経験軌跡集を形成する;そして,タクシー経験の各セクションは各区間の速度とによってベイズを道路網分類階層を行った利用頻度,階層網を構築する;最後に,階層経路計画アルゴリズムを用いて階層的経路計画を実現した。北京のGPSデータを研究対象として,この方法と古典的経路計画アルゴリズムの結果との比較を行ったその結果,この方法によって得られた経路は各種要因を総合的に考慮することができる,実走行中の速い経路を得る。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路網 ,  アルゴリズム ,  走行 ,  最適航路 ,  *タクシー ,  *軌跡 ,  経路選定 ,  *経路探索 ,  通信操作
準シソーラス用語： GPSデータ ,  北京市 ,  使用頻度 ,  タクシー運転手 ,  最短経路アルゴリズム ,  加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Intelligent transportation ,  Path planning ,  Tracks data ,  Bayesian classifier ,  Stratified path planning algorithm

分類 (2件)： 産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (3件)： タクシー ,  軌跡 ,  経路計画法