DrivingwithKnowledgefromthePhysicalWorld资源-CSDN文库

1星需积分: 9 37 浏览量 2012-11-05 21:19:20 上传评论 1 收藏 756KB DOCX 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

Drive Smartly as a Taxi Driver

前景介绍

Abstract—GPS-equipped 出租车移动传感器探测交通流路的表面上，和出租车司机经验丰富

司机通常可以找出最快的路径为目的基础上的知识。在本演示中，我们提供与用户几乎快

到目的地的路径在给定的出发时间方面的出租车司机的情报开采历史定位轨迹的出租车。

我们建立我们的系统，称为 t-drive，通过一个实际的轨迹数据所产生的超过 33000 的出租

车在为期 3 个月，和进行合成实验和现场评价。因此，我们的方法优于 real-metrac—基

础（逆转录）和 speed-constraint-based（律师）方法在效率和效益。关键词路径发现，驾

驶方向，t-drive，全球定位系统轨迹，标志图形。

一种快速行驶路径，不仅节省了时间的司机能源消耗（如大部分被浪费在交通果酱）。在

实践中，大城市日益严重的交通问题通常有大量的士穿越道路表面。出于管理和安全，这

些出租车已嵌入了一个传感器，其中使出租车报告其当前位置到一个数据中心在一定的频

率。因此，大量的时间全球定位系统轨迹的出租车已积累和容易获得。计算最快的路线通

过考虑驱动和速度模式从历史的经验教训的全球定位系统的运动轨迹。

直观地，出租车司机是经验丰富的司机谁能通常找出最快的路径发送旅客一目的地的知识

基础上（我们相信，大多数出租车司机是诚实的，虽然其中一些可能给乘客环岛之旅）。

当选择驾驶方向，除了距离的路线，他们还考虑其他因素，如变流量的道路表面，交通信

号和包含在一个方向转路线，以及事故的概率。这些因素可以学到的经验丰富的司机，但

太微妙难纳入现有的路由引擎。本因此，这些历史出租车轨迹，这意味着智力经验的司机

为我们提供了一个宝贵的学习资源几乎快驾驶方向。

在本文中，我们提出矿山智能驾驶方向从现实世界的历史定位轨迹的出租车。这是一个真

正的应用程序（称为 t-drive）如下策略的“移动”+“云”，这已被视为网络服务的新趋势。如

图 1 所示，全球定位系统的轨迹是由（移动）和出租车聚集在云哪里可以我的出租车司机

智能的轨迹。然后，云能利用智能回答查询从普通司机使用移动设备或其他互联网用户。

给定一个起点和目的地，我们的方法可以建议的实践最快路径根据用户的始发时间（参见

图 2））。此外，云可以保证的建议最快的路线是最先进的更新数据及时的。

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余6页未读，立即下载

内容反馈

qq_32063767

2016-11-06

里面是“Drive Smartly as a Taxi Driver”的论文介绍T-drive的文不对题啊

zgp363333943

粉丝: 0
资源: 2

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip