2016 Fiscal Year Research-status Report
交通流映像とセルオートマトンに基づく新たなドライバモデリング手法の確立
| Project/Area Number |
15K00299
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
山崎 啓介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 主任研究員 (60376936)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 確率セルオートマトン / ベイズ統計 / クラスタリング / 渋滞学 / ドローン交通モデル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
交通流を表すセルオートマトンモデルにおいてパラメータを推定する課題に取り組んだ。具体的にはTotally Asymmetric Simple Exclusion Process(TASEP)とZero Range Processと呼ばれる2種類のモデルについて検討を行った。双方のモデルにおいて実際の交通流を模倣する際に重要となるのは運転方法の異なるドライバーの種類がデータ中にいくつ混在しているか、その数を知ることである。各ドライバーの種類に異なるパラメータを割り当てることで精緻なモデリングが可能となる。本年度はクラスタリングの手法を応用することで種類の数を推定する課題に取り組んだ。特にベイズクラスタリングの適用に注力しZRPにおいて変分ベイズ法を用いてパラメータを高精度・高速に求めるアルゴリズムを考案した。
さらにセルオートマトンの形状とアルゴリズムの関係を調査するため、3次元セルオートマトンへの拡張を行った。3次元空間での渋滞としてドローンのモデルを提案し、飛行データからドローンの飛行規則のクラスタリングを行うアルゴリズムを提案した。現状では3次元では2種類の飛行規則の判別を行う基礎的な方法に留まっている。来年度以降はこれを拡張し数種類のクラスタリングへ対応できるような方法の提案や、ベイズクラスタリングによる高精度化を目指す。
また車の交通流の応用として車載センサーデータによる道路領域のクラスタリングを行った。このクラスタリング結果をセルオートマトンの設計に用いることで、より現実的な交通流のモデリングが可能となる。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
パラメータ推定のためのアルゴリズム導出が想定していたよりも早く実現できた。特にベイズクラスタリングで高速な変分ベイズ法が適用可能となるよう、セルオートマトンの規則を戦略的に設計することに成功した。またセルオートマトンの形状に対する依存性を調査するため、通常の交通網では2次元であるセルオートマトンの構造を3次元に拡張し、パラメータ推定のアルゴリズムを導出することができた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今年度に提案した3次元セルオートマトンのパラメータ推定およびクラスタリング法は基礎的なものであり、高速化・高精度化を図るためベイズ法を適用したアルゴリズムを検討する。これにより車の交通流モデリングで使用しているベイズクラスタリングのアルゴリズムの計算量および精度の次元依存性が考察できる。
さらに今年度主に考察対象であったZRPのアルゴリズムをTASEPへ適用する。ZRPはTASEPの拡張モデルであるため、ほぼ同様のアルゴリズムでTASEPのパラメータ推定およびクラスタリングが可能と予想する。
|
| Causes of Carryover |
参加予定であった国際会議への投稿時期が研究の進捗とあわず不参加となった。また研究結果に予定外の進展があったため、いくつかを国際会議ではなく論文投稿に変更した。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
投稿している論文の状況により掲載料・校正料などが増える予定である。また、提案したアルゴリズムを現実のデータに積極的に適用する。その際に分析結果を可視化するためのディスプレイや表示デバイスの購入を予定している。これによりアルゴリズムの出力結果の効果的な理解の補助や、修正・改良の指針を視覚的に検討することが可能となる。
|
