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TIME SIGNAL: 集合知を利用した赤信号点灯時間の取得手法

TIME SIGNAL: 集合知を利用した赤信号点灯時間の取得手法. KG:CPSF B2:ariadust 親： takuro. 概要. 赤信号の点灯時間の予測を可能とするシステム TimeSignal の実現 複数ユーザの GPS 情報を収集 停止時間や移動経路データの記録 集合知として利用 赤信号点灯時間を計算・導出. 背景. スマートフォンの普及 多数のセンサが使用可能に 車社会の成熟化 日本における交通の重要なファクターとして 発展途上国の車所有率の増加など Urban Computing 研究の発展. 問題意識. 渋滞などが与える社会的影響

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TIME SIGNAL: 集合知を利用した赤信号点灯時間の取得手法

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Presentation Transcript

  1. TIME SIGNAL:集合知を利用した赤信号点灯時間の取得手法 KG:CPSF B2:ariadust 親：takuro

  2. 概要 • 赤信号の点灯時間の予測を可能とするシステムTimeSignalの実現 • 複数ユーザのGPS情報を収集 • 停止時間や移動経路データの記録 • 集合知として利用 • 赤信号点灯時間を計算・導出

  3. 背景 • スマートフォンの普及 • 多数のセンサが使用可能に • 車社会の成熟化 • 日本における交通の重要なファクターとして • 発展途上国の車所有率の増加など • Urban Computing研究の発展

  4. 問題意識 • 渋滞などが与える社会的影響 • 都市部の流れの悪い交通状態 • 信号待ちに伴う人々の“いらいら” • 歩行者用の待ち時間表示はあるが、車用はない • 赤信号点灯時間が分かれば様々な使い方が考えられる

  5. 利用シナリオ例 • 過去に測定された最長の待ち時間が出て知らせてくれる • 待ち時間に合わせた動画を再生してくれる http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~ariadust/WIP/ariadust.mp4 • 時間帯ごとの停止時間と停止しているユーザ率から最適なルートを作り出せる。

  6. 利用シナリオ例

  7. 目的 • 信号の待ち時間を把握可能とすること • 信号の待ち時間は一般に公開されていない • 参加型センシングによって把握する →集めた情報を集合知として利用

  8. 機能要件 • 信号機検出 • 位置情報から信号機を特定 • 移動判別 • 停止しているかどうか判別 • 点灯時間算出 • 赤信号の点灯時間を算出

  9. アプローチ • 信号機検出 • GPS＋GoogleMapから信号の位置情報を取得 • 移動判別 • GPSを用いた移動判別 • 点灯時間算出 • 停止時間を集合知として集積し、そこから算出

  10. 関連研究・参考文献 • 人々を中心としたセンシングネットワークの研究 • The Rise of People-Centric Sensing(Internet Computing,IEEE July-Aug 2008) • 信号機の内部の点灯時間を柔軟に変える研究 • Adaptive traffic signal control using approximate dynamic programming(Transportation Research Part C: Emerging Technologies 2009)

  11. 設計：ソフトウェア構成（スマートフォン側）設計：ソフトウェア構成（スマートフォン側） MySQL サーバ アプリケーション 停止時間の最大値 Android内部　　 停止時間 信号停止時間測定モジュール 移動している／いない 信号機／道路 移動判別モジュール 道路情報検出モジュール 緯度・経度 緯度・経度 座標測定モジュール GPS

  12. 設計：ソフトウェア構成（サーバ側） スマートフォン サーバ内 緯度・経度 停止時間 取得したデータ スマートフォン スマートフォン 近似位置計算モジュール アプリケーション 緯度・経度 平均時間 最大停止時間 計算されたデータ

  13. 実装環境 • 開発言語 • Java • 端末 • HTC Sensation(Android 2.3) • 想定環境 • 自動車

  14. 評価項目 • 定量的評価 • 正しく赤信号の位置で停止時間が取れているか • 得られたデータを、それぞれ同一信号機のものとしてグルーピングできるかどうか

  15. 評価実験１ • 目的 • 信号機の場所において正しく停止しているデータが取れているか判別する • 実験内容 • 車で走行しデータを収集する • 得られたデータが正しく信号機の付近で停止しているか検証する

  16. 評価実験１

  17. 評価実験１結果 • 考察 • 定期的な位置情報通知以外の得られた停止データを判別 • 停止と見なされたデータ総数２３０件 • 信号機の付近で停止していたデータ１０３件 • 車の渋滞などにより信号機から離れている場合 • 残り１２７件

  18. 評価実験２ • 目的 • データから平均値と最大値を算出 • 同じ範囲のものを判別して処理 • 実験内容 • 湘南台駅と大学を走行したデータを利用 • 得られたデータから平均値と最大値を導出 • 緯度および経度で近い緯度経度のものを同じ信号機で待っているものとして、計算に含めた。

  19. 全てのデータを直接マッピングした場合 http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~ariadust/WIP/MapPointer/test.html

  20. 近傍のデータをグルーピング、平均値と最大値を計算しマッピングした場合近傍のデータをグルーピング、平均値と最大値を計算しマッピングした場合 http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~ariadust/WIP/MapModified/MainSys.html

  21. 評価実験２結果 • 考察 • GoogleMapで信号機の表示がされていない場所に新しい信号機が出来てる事があった →藤沢市の信号機のデータベースを参照する必要がある

  22. 今後の課題 • 課題 • GPSでの移動判別精度の向上 • 誤差の調整を行う必要がある • 進行方向を考慮できていない →GPS履歴やコンパスの活用を検討 • 展望 • 実験で得られたデータ →停止時間 • 長時間の停止がある信号を回避 →停止した時刻から時間帯別の道路情報に使える • より早いルート検索に適応

  23. まとめ • 提案したシステム →赤信号の停止時間の予測を可能とするシステム • 実現へのアプローチ →集合知を利用したAndroidアプリの利用

  24. ご清聴ありがとうございました。

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