Evaluation of Vehicle Positioning Accuracy by Using GPS-Enabled Smartphones
Notice bibliographique
Résumé
Global Positioning Systems (GPS) has emerged as the leading technology to provide location information to various location-based services. With an increasing smartphone penetration rate, as well as expanding spatial and network coverage, the idea of combining GPS positioning functions with smartphone platforms to perform GPS-enabled smartphone-based traffic data monitoring is promising, and has recently attracted much research attention. The high penetration rate of smartphones incorporated with the high location accuracy of GPS receivers will provide better estimation of locations and traffic conditions and states. This study presents a field experiment conducted along Whitemud Drive (a section of a connected vehicle test bed in Edmonton, Alberta, Canada) using a GPS-enabled smartphone, cellular positioning technique, professional GPS handset and combination of smartphones and Geo-fences. The relative positioning errors between the devices were estimated through experimental design, and evaluated in three scenarios. The results suggest that GPS-enabled smartphones are capable of correctly positioning nearly 100% of the roadway segments to Google Earth, while achieving accuracy of within or less than 5 meters for 95% of the data. Using a cellular positioning technique, cell-IDs were correctly identified in repeatable trials with accuracy levels much lower than the smartphone-GPS positioning. Using a combination of smartphone positioning and Geo-fences is promising in finding accurate positions and timestamps. In all scenarios, the use of four data sources for obtaining locations and traffic data is feasible; and particularly, using GPS-enabled smartphones and/or its combination with Geo-fences can provide better location accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».