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J-GLOBAL ID：201802270402091895   整理番号：18A1145034

GOI:都市環境下の車両位置決めと軌道予測のための新しい設計【JST・京大機械翻訳】

GOI: A Novel Design for Vehicle Positioning and Trajectory Prediction Under Urban Environments

著者 (6件)： Xiao Zhu (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Li Pingting (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Havyarimana Vincent (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Hassana Georges Maigary (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Dong (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Li Keqin (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 18  号： 13  ページ： 5586-5594  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,GPS受信機と車載診断(OBD)リーダーに基づくGPSとOBD統合(GOI)の新しいパラダイムを提案した。これは,特に民間車に適した大規模軌道収集のための実行可能な方法を提供する。GOIにより,GPS受信機を採用して,車両位置を得て,低コストOBDリーダーを設計して,OBDインタフェイスを通して車内運動センサから車両速度とステアリング方向のような駆動情報を検索した。運動センサの固有誤差とGPS停止問題を扱うために,著者らは,GOIに基づく正確で信頼できる車両位置と軌道予測を達成するために,回帰(SVR)のためにサポートベクトルマシンを採用することによって,車両位置決め方式を提案した。低次元非線形GOI軌道データを,カーネル関数を用いて高次元線形問題に変換し,それにより,計算複雑性を低減し,次元災害の問題を克服した。さらに,SVRベースのGOIアプローチのためのパラメータ選択に対処するために,局所的な縮小粒子群最適化アルゴリズムを設計した。実際の都市環境からの実験により,本手法の有効性を実証した。これは,種々のGPS出力と道路条件下での予測精度に関して,既存の方法よりも優れている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  *軌道推定 ,  インタフェイス ,  *都市環境 ,  道路 ,  高次元 ,  *位置決め ,  サポートベクトルマシン ,  線形性 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  予測精度 ,  粒子群最適化 ,  Kernel関数 ,  低次元 ,  モーションセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 都市環境 ,  軌道予測 ,  設計