@misc{oai:sucra.repo.nii.ac.jp:00010206,
 author = {劉, 葉},
 month = {},
 note = {60p, 現在，道路上を走行する車両の動きをモニタし，道路混雑状況を知ることを目的に，プローブカーに関する研究や社会実験が行なわれている．しかし，現在のプローブカーにおいては，スケーラビリティーの観点から，30 秒程度の間隔で車両の位置を捕捉することが限界となっている．しかしこの程度の間隔でのモニタリングでは，個々の車両の正確な移動経路を知ることは困難である．
　そこで，各車両の動きを一定期間モニタリングし，その結果から各車両が良く通るルート情報を抽出し，その結果に基づき経路予測を立て，予測から外れたときのみ各移動体とサーバが通信を行なう方式を採用することにより，正確でスケーラビリティーの高いモニタリングが達成できると考えている．本研究は，上記の方式を実現するために必要となる，良く通るルート情報を車両の移動軌跡から抽出するための方式について研究している．
　上記の目的を達成するためには，GPS を用いて取得される移動体の位置データを道路地図上に対応付けるマップマッチングが必要となる．これに関しては，1990年代から多くの研究がなされており，それらは大きく，(1) 実時間を想定した方式と，(2) 全経路が得られた後でマッチング処理を行なう方式に大別できる．本研究での利用目的は後者のカテゴリーに属すが，従来研究では時間的に疎にサンプルされたデータを対象としており，一方，本研究では密にサンプルされたデータを用いる点が異なる．本研究では，従来方式の内Brakatsoulas らにより提案された逐次マップマッチング法をベースに改良を加えている．更に，マップマッチングにより得られた経路を統合することにより，各車両の枝分かれを含むルート情報を記述する方式を提案し，よく通るルート情報を取得している．最終的に得られる経路は枝分かれや合流を含む経路となるが，枝分かれや合流までの単純な部分の経路を部分パスとし，その部分パスの集合をグラフとして記述する方法である．
　提案方式を，長期間に亘り実際の車両の動きを計測したデータに対して適用した．GPS データは1 秒間隔で位置を取得できる設定とし，１つのルートの平均長は約10km である．マッチングの対象とする道路地図には，国土地理院発行の数値地図25000 の道路データを抜き出したものを用いている．ここで使用した道路地図データは汎用地図としての利用を目的としたものであり，道路網部分には若干の接続ミスなどが存在するが，そのような地図の欠陥を除く部分においては，ほぼ100%のマッチング率を達成している．, 指導教員: 埼玉大学大学院理工学研究科教授　大沢裕, text, application/pdf},
 title = {移動体の実時間モニタリングの為のマップマッチング方式に関する研究},
 year = {2009}
}