抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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インテリジェントシティ高度道路交通システム(ITS)は,高精度リアルタイムマップマッチング法を必要とする緊急。不正確に測定された場所のため,GPS点は,道路網とGPS測定のトポロジーに依存して多くの道路セグメント,特に複雑な都市交通環境におけるに割り当てることができる。速度限界と加速度の制約のような,いくつかの物体運動則を考慮してマッチング誤差を大幅に減らすことができる。しかし,最新のマップマッチングアプローチはこれらの法則に注意を払う,非効率性と不正確を生ずることなかった。本論文では,新しいマップマッチングアルゴリズム,オブジェクト運動則マップマッチング(OMLMM)を提案した。物体運動則は,方向,速度,加速度を含む車両の種々の移動状態,マッチングプロセスの主要な特性を統合した。これらの有効則により,OMLMMは強く制約された都市交通環境における地図マッチング問題を効率的に解くことができた。グランドトルースデータを用いて提案アルゴリズムの精度と実行時間を評価した。実験結果は,拘束された物体運動則マップマッチングアルゴリズムは,精度と出力遅延の両方に関する既存の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】