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J-GLOBAL ID：201802248997679812   整理番号：18A1215834

Kalmanフィルタに基づく動的軌道予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Dynamic Trajectory Prediction Algorithm Based on Kalman Filter

著者 (6件)： Qiao Shaojie (成都信息工程大学网絡空間安全学院,四川成都,610225) ,  Han Nan (成都信息工程大学管理学院,四川成都,610103) ,  Zhu Xinwen (西南交通大学信息科学与技術学院,四川成都,611756) ,  Shu Hongping (成都信息工程大学軟件工程学院,四川成都,610225) ,  Zheng Jiaoling (成都信息工程大学軟件工程学院,四川成都,610225) ,  Yuan Changan (广西師范学院計算机与信息工程学院,广西南寧,541004)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 46  号： 2  ページ： 418-423  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： フィッティングに基づく従来の軌道予測アルゴリズムは高精度とリアルタイム予測の要求を満たすことができない。Kalmanフィルタに基づく動的軌道予測アルゴリズムを提案し,移動物体の動的挙動を状態推定し,状態変数の推定を,前の時刻の推定値と現在の時刻の観測値を用いて更新した。大量の実移動オブジェクトデータセットに関する実験結果は,以下を示す。GeoLifeデータセット上のKalmanフィルタに基づく軌道予測アルゴリズムの平均予測誤差(予測軌跡点と実際の軌跡点の二乗平均平方根誤差)は12.5メートルである。Kalmanフィルタに基づく動的軌道予測アルゴリズムは,予測の時間効果の前提の下で,軌道予測の精度が低いという問題を解決した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動体 ,  予測誤差 ,  推定量 ,  *予測 ,  *軌道推定 ,  *Kalmanフィルタ ,  状態推定 ,  状態変数 ,  軌跡
準シソーラス用語： 動的挙動 ,  実時間 ,  高精度 ,  *予測アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： moving objects databases ,  state estimation ,  trajectory prediction ,  Kalman filter ,  trajectory fitting

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kalmanフィルタ ,  軌道予測 ,  アルゴリズム