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Le but

Un algorithme de prédiction de l’heure d’arrivée de bus utilisant un système de localisation automatique. Le but. Prédire en temps réel l ’heure d ’arrivée du véhicule pendant son parcours. Les contraintes. Le flux de données peut être discontinu. L ’incertitude doit être estimée.

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Presentation Transcript

  1. Un algorithme de prédiction de l’heure d’arrivée de bus utilisant un système de localisation automatique

  2. Le but • Prédire en temps réel l ’heure d ’arrivée du véhicule pendant son parcours.

  3. Les contraintes • Le flux de données peut être discontinu. • L ’incertitude doit être estimée.

  4. Principe général • Repérage du véhicule • Estimation du temps de parcours restant

  5. L’algorithme

  6. Outil de reperage =U =y =x

  7. Equations

  8. Solution de Kalman • En l’absence de données mesurées

  9. Solution de Kalman Lors de l'arrivée de données

  10. Outil de prédiction Associer un temps restant à chaque position

  11. Utilisation de données historiques

  12. Traitement statistique • On définit en chaque point une variable aléatoire représentant le temps restant. • Chacune de ces variables a une répartition gaussienne. • On calcule le temps restant avec la fonction obtenue

  13. Tests de performance

  14. Les erreurs à 15mn

  15. Conclusion • Une application à Seattle: mybus.org • http://mybus.org

  16. Le filtre de Kalman

  17. Principe Estimer l'état d’une variable gouvernée par une équation du type: A l’aide d’une valeur mesurée du type: w et v sont les parties aléatoires de distribution gaussienne

  18. Resultat: • L’algorithme de Kalman fournit une estimation de x optimale au sens des moindres carrés.

  19. Pour en savoir plus sur les filtres de Kalman • http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/kalman_filter/kalman.html • http://www.navtechgps.com/seminars/sem411.asp • http://www.cs.rochester.edu/users/faculty/dana/index.html • http://www.hepl.harvard.edu/~rlee/minos/kalman/

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