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車両プローブ情報を用いた省感知器信号制御

机译：使用车辆探测信息的股权信号控制部

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従来の交通管制システムでは、道路上に設置した車両感知器で計測する交通量などの情報をもとに渋滞長を推定し、信号機の青時間等を適切に制御している。しかし、多数の車両感知器が必要となるため、設置・維持コストが問題となっている。一方、近年、GPSを搭載した車両やスマートフォンから収集されるプローブ情報の普及率が高まり、車両感知器が設置されていない場所でも交通状況を把握することが可能になってきた。そこで我々は、車両感知器の代替としてプローブ情報を活用することで、低コストの信号制御の実現を目指している。そのために、ニューラルネットワークを用いて、最小限の車両感知器情報とプローブ情報から信号制御に必要な渋滞長を推定する技術を開発し、実用化に向けてその有効性を確認した。
机译：在传统的交通控制系统中，基于诸如道路上安装的交通量的信息来估计业务长度，并且适当地控制流量拥塞长度。 但是，由于需要大量车辆敏感仪，因此安装和维护成本是一个问题。 另一方面，近年来，即使在没有安装车辆分离器的地方也有可能掌握交通条件，这增加了从配备GPS的车辆和智能手机收集的探测信息的扩展率。 因此，我们的目的是通过利用探测信息作为车辆传感单元的替代方案来实现低成本信号控制。 因此，使用神经网络，开发了一种用于估计信号控制从最小车辆传感器信息和探测信息所需的交通堵塞长度的技术，并且其有效性得到了实际使用。

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