Un algorithme de prédiction de lheure darrivée de bus utilisant un système de localisation automatique.

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1 Un algorithme de prédiction de lheure darrivée 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 Lalgorithme

6 Outil de reperage =U =y =x

7 Equations

8 Solution de Kalman En labsence 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 obtenueOn calcule le temps restant avec la fonction obtenue

13 Tests de performance

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17 Les erreurs à 15mn

18 Conclusion Une application à Seattle: mybus.org http://mybus.org

19 Le filtre de Kalman

20 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

21 Resultat: Lalgorithme de Kalman fournit une estimation de x optimale au sens des moindres carrés.

22 Pour en savoir plus sur les filtres de Kalman http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/kalman_filt er/kalman.html http://www.navtechgps.com/seminars/sem411.asp http://www.cs.rochester.edu/users/faculty/dana/ind ex.html http://www.hepl.harvard.edu/~rlee/minos/kalman/