ゴール

車両の車線変更の期間を横の位置データを使用してプロットに示すように探したいとします。 Rの特定の行の同様の値を決定するにはどうすればよいですか？

次のデータ

が唯一の車両用のデータです：

> dput(a) 
structure(list(Frame.ID = 526:1058, xcoord = c(14.346, 14.367, 
14.388, 14.419, 14.458, 14.503, 14.55, 14.6, 14.65, 14.702, 14.754, 
14.807, 14.86, 14.913, 14.966, 15.02, 15.072, 15.125, 15.178, 
15.23, 15.282, 15.333, 15.384, 15.434, 15.482, 15.529, 15.574, 
15.617, 15.657, 15.694, 15.727, 15.755, 15.78, 15.802, 15.823, 
15.841, 15.858, 15.874, 15.889, 15.903, 15.917, 15.93, 15.942, 
15.955, 15.967, 15.978, 15.989, 16, 16.011, 16.022, 16.033, 16.044, 
16.055, 16.065, 16.075, 16.085, 16.095, 16.104, 16.112, 16.12, 
16.129, 16.139, 16.151, 16.164, 16.178, 16.195, 16.212, 16.231, 
16.25, 16.27, 16.291, 16.312, 16.333, 16.356, 16.379, 16.403, 
16.428, 16.455, 16.482, 16.511, 16.542, 16.574, 16.609, 16.646, 
16.687, 16.732, 16.783, 16.839, 16.902, 16.967, 17.033, 17.1, 
17.168, 17.232, 17.294, 17.354, 17.41, 17.464, 17.513, 17.559, 
17.6, 17.636, 17.665, 17.685, 17.694, 17.7, 17.708, 17.725, 17.751, 
17.782, 17.817, 17.856, 17.897, 17.939, 17.982, 18.025, 18.067, 
18.108, 18.145, 18.178, 18.207, 18.232, 18.255, 18.274, 18.292, 
18.308, 18.323, 18.336, 18.349, 18.361, 18.372, 18.383, 18.393, 
18.403, 18.413, 18.422, 18.432, 18.441, 18.451, 18.46, 18.469, 
18.479, 18.488, 18.496, 18.505, 18.513, 18.521, 18.529, 18.537, 
18.544, 18.55, 18.556, 18.562, 18.567, 18.574, 18.58, 18.588, 
18.597, 18.609, 18.623, 18.64, 18.662, 18.69, 18.722, 18.76, 
18.802, 18.849, 18.899, 18.953, 19.012, 19.076, 19.144, 19.218, 
19.299, 19.386, 19.479, 19.574, 19.669, 19.763, 19.855, 19.945, 
20.031, 20.112, 20.187, 20.254, 20.31, 20.352, 20.385, 20.412, 
20.435, 20.45, 20.455, 20.449, 20.436, 20.416, 20.39, 20.361, 
20.328, 20.293, 20.256, 20.217, 20.178, 20.139, 20.1, 20.063, 
20.026, 19.99, 19.957, 19.925, 19.895, 19.867, 19.842, 19.819, 
19.796, 19.774, 19.751, 19.729, 19.707, 19.685, 19.662, 19.64, 
19.617, 19.594, 19.571, 19.547, 19.523, 19.499, 19.473, 19.449, 
19.426, 19.404, 19.382, 19.359, 19.336, 19.312, 19.288, 19.263, 
19.237, 19.211, 19.184, 19.156, 19.127, 19.097, 19.066, 19.033, 
18.998, 18.961, 18.921, 18.878, 18.831, 18.781, 18.727, 18.67, 
18.612, 18.554, 18.498, 18.446, 18.397, 18.349, 18.304, 18.264, 
18.233, 18.21, 18.194, 18.182, 18.175, 18.171, 18.17, 18.172, 
18.177, 18.183, 18.192, 18.202, 18.213, 18.226, 18.241, 18.258, 
18.277, 18.298, 18.321, 18.346, 18.371, 18.396, 18.422, 18.447, 
18.471, 18.495, 18.518, 18.54, 18.559, 18.577, 18.591, 18.601, 
18.606, 18.605, 18.6, 18.593, 18.584, 18.579, 18.58, 18.59, 18.607, 
18.629, 18.655, 18.682, 18.711, 18.739, 18.766, 18.792, 18.818, 
18.842, 18.864, 18.885, 18.905, 18.924, 18.943, 18.961, 18.98, 
19, 19.02, 19.038, 19.054, 19.068, 19.081, 19.092, 19.103, 19.112, 
19.121, 19.129, 19.137, 19.144, 19.15, 19.156, 19.161, 19.166, 
19.169, 19.172, 19.173, 19.173, 19.171, 19.168, 19.163, 19.156, 
19.147, 19.136, 19.123, 19.109, 19.093, 19.078, 19.061, 19.041, 
19.017, 18.988, 18.954, 18.918, 18.878, 18.836, 18.795, 18.756, 
18.722, 18.693, 18.671, 18.655, 18.642, 18.633, 18.625, 18.619, 
18.613, 18.608, 18.602, 18.593, 18.58, 18.562, 18.537, 18.504, 
18.46, 18.403, 18.33, 18.234, 18.115, 17.972, 17.806, 17.623, 
17.427, 17.223, 17.013, 16.802, 16.592, 16.389, 16.191, 15.998, 
15.806, 15.604, 15.386, 15.149, 14.891, 14.617, 14.328, 14.029, 
13.722, 13.412, 13.097, 12.773, 12.436, 12.084, 11.723, 11.361, 
11.006, 10.663, 10.334, 10.02, 9.723, 9.453, 9.219, 9.027, 8.874, 
8.753, 8.657, 8.583, 8.525, 8.481, 8.448, 8.421, 8.4, 8.384, 
8.371, 8.36, 8.351, 8.345, 8.338, 8.33, 8.319, 8.304, 8.284, 
8.258, 8.224, 8.183, 8.136, 8.084, 8.029, 7.971, 7.912, 7.853, 
7.794, 7.736, 7.681, 7.629, 7.581, 7.54, 7.506, 7.482, 7.468, 
7.46, 7.459, 7.462, 7.468, 7.477, 7.489, 7.501, 7.514, 7.526, 
7.539, 7.55, 7.562, 7.573, 7.584, 7.595, 7.607, 7.62, 7.636, 
7.654, 7.675, 7.702, 7.734, 7.773, 7.823, 7.885, 7.96, 8.046, 
8.134, 8.213, 8.278, 8.322, 8.342, 8.338, 8.308, 8.258, 8.192, 
8.112, 8.023, 7.927, 7.827, 7.725, 7.623, 7.522, 7.424, 7.334, 
7.252, 7.183, 7.128, 7.093, 7.078, 7.085, 7.117, 7.177, 7.267, 
7.385, 7.525, 7.679, 7.839, 8, 8.155, 8.296, 8.418, 8.519, 8.606, 
8.682, 8.749, 8.82, 8.891, 8.956, 9.012, 9.057, 9.09, 9.126, 
9.162, 9.197, 9.227, 9.249, 9.257, 9.254, 9.251, 9.247), Lane = c(2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, -533L), .Names = c("Frame.ID", 
"xcoord", "Lane"), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

方法

が車線変更期間を推定するために、私は、目標レーン番号の行から開始したいです初めて報告されます。この例では、目標車線は1であり、プロットに示すように車両が路面標示に触れると最初に番号1が報告されます。このポイントは、次のようにデータに追加できます。

a$rows <- as.numeric(row.names(a)) # Row numbers 
a$lch <- a$xcoord[match(head(which(a$Lane==1),1), a$rows)]

この点については、他のすべての点との相違点を見つけたいと思います。

a$difference <- abs(a$lch - a$xcoord)

次に、両方向の違いを比較すると、差異がかなり類似していることがわかり、横方向の位置がほぼ同じであることが示されます。両方向の最初のインスタンスは、レーンチェンジの限界として扱われます。
Rでこの比較部分をどのように達成できますか？私はFrame.ID 929（この例）から上下にどのように移動して差異が似ているかを比較する方法がわかりません。

出典

2015-09-06 umair durrani

最高/最速の解決策であるかどうかは不明ですが、作成した2つの連続する「差分」列の差異を計算し、小さな値をしきい値として選択して、類似し始めたことを知らせます。次に、各レーンの変更の時点に最も近い行を取得します。

私はあなたのデータセットをdtと改名しました。プロセスをステップごとに実行して、プロセスの仕組みを確認します。あなたがそれに満足しているなら、いくつかのコマンドを組み合わせてスクリプトを短くすることができます。

dt$rows <- as.numeric(row.names(dt)) # Row numbers 
dt$lch <- dt$xcoord[match(head(which(dt$Lane==1),1), dt$rows)] 
dt$difference <- abs(dt$lch - dt$xcoord) 

library(dplyr) 

dt %>% 
    mutate(frameIDchange = Frame.ID[difference==0],    # spot the frame ID of the change 
     diff_diff = difference - lag(difference, default=difference[1]), # find the difference of two consequtive differences 
     flag = ifelse(abs(diff_diff) <= 0.01,1,0)) %>%   # flag if the difference of two consequtive differences is equal or less to our threshold (0.01) 
    filter(flag==1) %>%           # keep only rows with threshold difference 
    mutate(frameIDdiff = abs(Frame.ID-frameIDchange)) %>%   # calculate distance of frame IDs 
    group_by(Lane) %>%            # for each lane 
    filter(frameIDdiff== min(abs(frameIDdiff)))     # return the frame id closest to the change frame id with a difference equal or less to our threshold 


# Frame.ID xcoord Lane rows lch difference frameIDchange diff_diff flag frameIDdiff 
# 1  896 18.593 2 371 12.436  6.157   929 -0.009 1   33 
# 2  953 8.351 1 428 12.436  4.085   929  0.009 1   24

これは違いが同様になるために始めたフレームID（0.01しきい値）は、それぞれ896及びレーン2および1のために953あることを示しています。明らかに、変更のフレームID（929）は、期待されるフレーム間に属する。

さらに若干高い/低いしきい値を試して、結果の変化を確認することもできます。

出典

2015-09-06 08:51:40 AntoniosK

ご回答ありがとうございます。しかし、私はすべての車両に有効なしきい値を見つけることができませんでした。あなたの答えでは、期間は953-896 = 57を10 => 5.7秒で割ったものです。問題のプロットは、約4秒であることを示しています。私はこのケースの閾値を修正しましたが、他の車両では機能しません。 –

合理的に聞こえる。私はこれが、 "違いが似ている"ということを定義する方法をモデル化しようとするトリックだと思います。たぶんもっと良いアプローチがあるかもしれませんが、別のしきい値を試してみるとエラーを見つけようとすると便利です。たぶん、すべての車両を正確にモデル化することはできません。 – AntoniosK

Rの特定の行の同様の値を決定するにはどうすればよいですか？

ゴール

次のデータ

方法

答えて

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