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Shimosaka Research Group pursuing MIUBIQ (machine intelligence in UbiComp Research)

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News ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(6/1~4)にて細密なデータを用いた速度分布予測について発表しました

ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(6/1~4)にて細密なデータを用いた速度分布予測について発表しました

2022/06/06 | News発表 | 130 views |

2022年6月1日~4日にロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022がSORA 札幌コンベンションセンターとオンラインのハイブリット形式で開催されています.

この学会で6月2日に以下の発表を行いました.

ETC2.0プローブデータの深層学習に基づく細密な速度分布予測

渋滞による損失は社会的問題として認識されており, 渋滞の回避や解消,予測をする方法が求められています.

高速道路の移動時間を予測するために,以前の研究では車両感知器データを使用して機械学習を実行しました.しかしながら,車両検知器は約2[km]間隔で設置されており,渋滞の長さを正確に表現することはできません.そのため,より細密なデータを取得できるETC2.0プローブデータによって精度が向上できないか期待されます.ただし,細密なデータが必ずしも精度を向上させるとは限らず,いくつかの問題が想定されます.

そこで,本研究では実際にETC2.0プローブデータを用いて機械学習を行い,車両感知器データと比較してその特性を検証しました.

発表情報
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2022/06/02 02-1 交通・物流のロボティクスとITS *(2) 11:30 – 13:00
論文タイトル:ETC2.0プローブデータの深層学習に基づく細密な速度分布予測
著者:高澤 寛治(東京工業大学),須ヶ﨑 聖人(東京工業大学),亀岡 弘之(中日本高速道路株式会社),邢 健(株式会社高速道路総合技術研究所),下坂 正倫(東京工業大学)
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ROBOMECH2022 スケジュール

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