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J-GLOBAL ID：201702220516013452   整理番号：17A0161327

EAVTP: 1種の環境適応車両軌跡予測手法【JST・京大機械翻訳】

EAVTP: an Environment Adaptive Vehicle Trajectory Prediction Method

著者 (3件)： Xia Zhuoqun (Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation,Changsha University of Science and Technology) ,  Hu Zhenzhen (Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation,Changsha University of Science and Technology) ,  Luo Junpeng (Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation,Changsha University of Science and Technology)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 10  ページ： 2375-2379  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 移動体の不確実な軌道のリアルタイムかつ効率的な予測は,インテリジェント交通システムの研究ホットスポットの1つである。動的環境における既存の軌跡予測法の予測精度が高くなく,実時間効果が悪いという問題を解決するために,本論文では,環境適応型車両軌道予測法(EAVTP)を提案した。まず第一に,歴史的データを用いて仮想環境基準を構築することによって,動的信号の不安定性の下で車両の位置情報を効果的に改良することができた。第二に,GAUSS混合モデルを利用して,仮想参照点データと歴史的軌道データを訓練することによって,環境適応機能を実現した。最後に,仮想参照点と履歴軌跡データを用いて,車両軌道の実時間予測を行った。最後に,シミュレーション結果により,EAVTP法は,環境適応性を持ち,そして,予測精度およびリアルタイム性能は,既存の他の方法と比較して,改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置情報 ,  軌道推定 ,  *予測技法 ,  ホットスポット ,  移動体 ,  シミュレーション ,  *環境順応 ,  不安定性 ,  不確実性 ,  *軌跡
準シソーラス用語： 混合モデル ,  仮想環境 ,  予測精度 ,  動的環境 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： environment adaptive ,  virtual reference point ,  trajectory prediction ,  GMM

分類 (5件)： 都市交通  (TA01020W) ,  通信網  (ND07030A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 環境適応 ,  軌跡 ,  予測手法