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J-GLOBAL ID：201702265188553275   整理番号：17A1708582

次世代シミュレーション(NGSIM)車両軌跡データセットの批判的評価【Powered by NICT】

A critical evaluation of the Next Generation Simulation (NGSIM) vehicle trajectory dataset

著者 (2件)： Coifman Benjamin (The Ohio State University, Joint appointment with the Department of Civil, Environmental, and Geodetic Engineering, and the Department of Electrical and Computer Engineering, Hitchcock Hall 470, 2070 Neil Ave, Columbus, OH 43210, United States) ,  Li Lizhe (The Ohio State University, Department of Electrical and Computer Engineering, United States)
資料名： Transportation Research. Part B. Methodological  (Transportation Research. Part B. Methodological)
巻： 105  ページ： 362-377  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0725B  ISSN： 0191-2615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車追従挙動と微視的関係の明確な理解は,交通流理論を進めるために重要である。経験的微視的データなしで,もっともらしいが不正確な仮説を真空中で永続させる。次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトは,そのようなデータを収集するために行い,NGSIMデータセットは,デファクトスタンダード,過去10年間の経験に基づく進歩の大部分を基礎となっている。NGSIMデータの非現実的な関係を見出した研究者の少数されてきた。今日まで,重要な知見は,ほぼ例外なく既存NGSIMデータベース自体に由来していた。残念なことに,本論文が示すように,NGSIM誤差を報告NGSIMデータの洗浄または内挿によりモデルを厳密に補正できることを何を超えている。はまだNGSIMデータの最も深い評価を必要とする。本研究では,手動で元のNGSIMビデオの一部からの車両軌跡を再抽出NGSIM誤差を明確に定量化する,例えば,NGSIMデータにより表示された大きな加速の短い期間によって中断された区分的一定速度を新たに抽出した軌跡では明らかではなかった。この点は加速,即ち,大部分の車両追従モデルに依存する応用に特に厄介である。誤差の大きさは,速度,位置と車両長さへの依存性を示した。実車を中止する例を示したが,NGSIM軌道はそうではない,実際のリーダーの位置超過。言うまでもなく,再抽出軌道は対応する生NGSIM軌道よりもはるかに清浄速度間隔を示した。最後に,本研究では,1台のカメラで見られる元NGSIM車両を追跡し,NGSIM追跡期間前/後可視他の236台の車両(11%)を加えた。出版のとして,から手動で再抽出データは,研究コミュニティに放出されるであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  *軌跡 ,  自動車 ,  カメラ ,  データベース ,  内挿法 ,  コミュニティ ,  録画装置 ,  モデル ,  交通流
準シソーラス用語： 車両追従モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 交通流理論 ,  道路交通 ,  微視的モデル ,  混雑した交通 ,  NGSIM ,  経験的データ

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 次世代 ,  シミュレーション ,  軌跡 ,  データセット ,  評価