Un algorithme de prédiction de lheure darrivée 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.
Principe général Repérage du véhicule Estimation du temps de parcours restant
Lalgorithme
Outil de reperage =U =y =x
Equations
Solution de Kalman En labsence de données mesurées
Solution de Kalman Lors de l'arrivée de données
Outil de prédiction Associer un temps restant à chaque position
Utilisation de données historiques
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 obtenueOn calcule le temps restant avec la fonction obtenue
Tests de performance
Les erreurs à 15mn
Conclusion Une application à Seattle: mybus.org
Le filtre de Kalman
Principe Estimer l'état dune variable gouvernée par une équation du type: A laide dune valeur mesurée du type: w et v sont les parties aléatoires de distribution gaussienne
Resultat: Lalgorithme de Kalman fournit une estimation de x optimale au sens des moindres carrés.
Pour en savoir plus sur les filtres de Kalman er/kalman.html ex.html