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DICOMO乗車中の列車の各駅到着時間を自動表示するスマートフォンアプリケーション

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DICOMO発表資料

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DICOMO乗車中の列車の各駅到着時間を自動表示するスマートフォンアプリケーション

  1. 1. 乗車中の列車の各駅到着時間を 自動表示する スマートフォンアプリケーション 愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科 井上 晴稀 愛知工業大学 情報科学科 梶 克彦
  2. 2. 到着時間情報を自動表示する 急いで乗車 乗り物内で アプリを起動 自分の乗った乗り物は 意識しない A駅 C駅 10:45 出発 検索 情報を調べる 自分の乗った乗り物を 意識する 自動表示 この乗り物は目的地に いつ到着するの? • 乗った駅 • 出発時間 • 目的地 必要な情報 なし 必要な情報 本研究 今までは… 乗換案内アプリで検索 C駅に 11:12 到着 目的地までの到着時間が提示 乗り物は 自動で推定
  3. 3. Mobility as a Service (MaaS) 様々な移動手段を1つの移動手段として捉えサービスを提供する フェリーA社 鉄道B社 バスC社 サービス サービス サービス 交通手段ごとに独立した サービスを使用 それぞれの交通手段を 1つのサービスとして使用 サービス 今まで 移動手段 これから
  4. 4. 本研究とMaaSとの関連 様々な移動手段を1つの移動手段として捉えサービスを提供する フェリーA社 鉄道B社 バスC社 到着情報 到着情報 到着情報 それぞれの乗り物を 意識する必要がある 乗り物に関する情報を 意識する必要がない 到着情報 これから今まで 到着時間 知りたい! アプリ 鉄道B社の 到着時間 知りたい! 瞬時に入手 自動で判定
  5. 5. 関連研究 An online localization method for a subway train utilizing the barometer on a smartphone (日向ら’16) スマートフォンの気圧センサを用いて 地下鉄列車の走行している駅間を推定する研究 優等列車 特急 XX号 追い越す列車 お先に 並列走行区間 A線 B線 これらの事例は想定していない
  6. 6. システム概要 鉄道利用者 Webサーバ データベース {取得時刻,緯度,経度} {取得時刻,緯度,経度} {取得時刻,緯度,経度} … 軌道の位置情報 駅の位置情報 時刻表情報 列車情報 ③列車推定 ①路線推定 ②進行方向推定 ④到着時間抽出 時系列化した 現在地情報 到着時間 情報 SQL 結果 地理的計算 (PostGIS) 快速 東京 A駅 16:30 D駅 16:40 地理データは国土数値情報を使用 列車情報はGTFS形式で保存 バスやフェリーなど他の乗り物に対応できる
  7. 7. 許容幅  内に存在する現在地情報  の個数 =w x 時系列化した現在地情報の個数 = 路線の尤度   = x n c n l 路線 c1 c2 c4 c3 w 全ての路線で尤度算出 0.0 ≤ l ≤ 1.0 このとき
  8. 8. 許容幅 の設定 実際に乗車したログデータから140mに設定 停車中の位置情報の ズレをカバーできる w
  9. 9. 隣接路線の表示 ・単独路線から並列路線へ合流 ・並列路線から単独路線へ分岐 隣接路線を表示する必要なし 並列走行区間 A線 B線 乗客が乗っている路線と 隣接する路線も尤度が高く算出 他に尤度が高い路線も表示 しかし
  10. 10. ld = lmax − la 尤度が最も高い路線と任意の路線の尤度の差 尤度の差  が一定の値より大きい場合は 表示しない(削除する) ld 隣接路線の表示のしきい値
  11. 11. 始発駅 C1 P2 C3 C4 P1 C2 P3 P4 終着駅 x番目の現在地情報 = Cx Pxx番目の現在地情報に対する進行度合 = 前半 後半 p1 進行度合の平均を算出 p2 進行度合の平均を算出 p1 < p2 終着駅方面に進行中⋯ p1 > p2 始発駅方向に進行中⋯ p1 = p2 ⋯ 方向推定処理をやり直す 方向推定処理
  12. 12. 列車推定処理列車推定処理 尤度が一番小さい列車を乗客の乗っている列車と推定 C駅 D駅 現在地 この列車が一番近い 軌道 推定走行位置 推定走行位置 1. 運行中の列車に対して推定走行位置を算出 2. 現在地と推定走行位置との距離を時系列的に算出 3. 時系列的に算出した距離に対して二乗平均平方根を算出 この値が尤度となる
  13. 13. 速度 時間 vmax v0 出発 時刻 as ae ds de 到着 時刻 p1 p2a dr 加速開始時間 = as 加速終了時間 = ae 減速開始時間 = ds 減速終了時間 = de a加速区間 = d減速区間 =p1, p2停車時間 = 一定速度走行区間 = r 総走行距離 vmax(a + r + d) 2 s = 運行している列車の動き
  14. 14. 速度 時間 vmax v0 出発 時刻 as ae ds de 到着 時刻 p1 p2a dr 加速開始時間 = as 加速終了時間 = ae 減速開始時間 = ds 減速終了時間 = de a加速区間 = d減速区間 =p1, p2停車時間 = 一定速度走行区間 = r 推定走行位置の算出 取得時刻 取得時刻に対する推定走行位置 = 赤色部分の面積
  15. 15. しきい値の設定 a加速区間 = d減速区間 =p1, p2停車時間 = 25s 30s 76s 74s 複数の移動履歴から四分位数を算出して しきい値 として設定
  16. 16. 到着時間情報の表示 C駅 D駅 現在地 この列車と推定 軌道 推定走行位置 推定走行位置 推定したデータを元に 到着時間情報を提示する 乗車中の列車推定後 時刻表 部分 列車情報 路線候補
  17. 17. 並列走行区間における評価実験 ・並列走行区間内で隣接路線が表示できるか ・路線が分岐した場合に候補から削除されるか ・路線が合流した場合に候補として表示しないか 実施区間 名鉄名古屋本線 伊奈から豊橋 名鉄名古屋本線 神宮前から堀田
  18. 18. 分岐後と合流後のアプリの挙動 削除 された 路線を表示する部分 路線を表示する部分 表示 しない 実施した2つの路線で 同様の結果が得られる la − lb = ld A線のB線の尤度の差 尤度の差  が 一定の値より大きい場合は 表示しない(削除する) ld 一定の値 = 0.1
  19. 19. 優等列車における評価実験 列車の尤度のランキングを算出 実施区間 名鉄名古屋本線 近鉄京都線 近鉄大阪線 乗っている列車は何位なのか調査 180秒の移動履歴をランダムに生成 サンプル数60 1位以内・2位以内・3位以内に入っている割合を算出
  20. 20. 時系列的に割合を算出 実際に乗車して取得した移動履歴 (180秒) 1秒ごとに順位に入っている割合を算出 該当列車の尤度が任意の順位以内に入っている割合のグラフ(1秒ごと) 63.3% 61.8% 88.3% 89.1%
  21. 21. これらの結果から言えること 時系列ごとに割合は増えると予想 実際には変化がなかった 実際に推定走行位置を可視化 必要であれば推定手法の見直しが必要 3位以内に入っている割合は85%を超えている 乗客に3位以内の列車を候補として提示
  22. 22. まとめ 乗車してる乗り物の到着時間情報を提示する スマートフォンアプリを開発 時系列化された現在地情報と使用して列車を推定 列車推定の尤度の時系列的変化がみられない 並列走行区間では正しく表示・削除ができた 今後の課題 ・列車の尤度を算出する手法の改善 ・バスやフェリーなど他の乗り物への対応

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