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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