@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212945,
 author = {小宮, 賢士 and 磯村, 淳 and 高木, 雅 and 川谷, 宗之 and 花舘, 蔵之},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {近年クラウドに接続可能なコネクティッドカーの急速な普及により，位置情報を含めた様々な観測情報がクラウド上に送信できるようになっている．
それに応じて観測されていない車両の台数や位置，速度を推定する技術の重要性も増している．しかし，従来の推定技術は道路単位の平均車両密度や平均車速などを対象としており，より詳細な車両台数や位置，速度を推定する技術は実用化されていない．そこで本研究では，コネクティッドカーの位置情報を用いて，コネクティッドカー間に存在するクラウドに接続されていない非コネクティッドカーの台数を推定することができる手法を提案する．本提案手法は人間の運転行動および車両の応答から発生する「反応遅れ時間」に着目し，様々な環境において車両の台数を高精度に推定が可能な手法である．本研究では提案手法を既存研究の手法と比較する実験を行い，特に信号などで発進停止を繰り返す条件において優位な結果を得た．},
 pages = {350--356},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {高精度リアルタイム交通シミュレーションのための非コネクティッドカーの推定技術},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}