米乐m6官方网站[董事长石村和彦]（以下简称“AIST”）人工智能研究中心[研究中心主任辻井淳一]和日立株式会社[总裁兼首席执行官东原敏明]（以下简称“日立”）表达了人和汽车等移动特征的位置信息的时间变化OGC 移动特征编码移动特征编码扩展 – JSON（MF-JSON 格式）''，地理空间信息国际标准化组织开放地理空间联盟 (OGC)并被采纳为国际标准规范。
虽然在自动驾驶、防灾、公共卫生措施等领域广泛认识到分发和共享人、车辆等移动数据的重要性，但由于没有统一的数据格式，因此需要一种在不同系统之间实现数据平滑链接的方法。迄今为止，AIST和日立一直在OGC推动标准化活动，以促进移动物体位置信息的分发和利用。这次，我们改进了现有OGC数据交换格式的问题，创建了一种更加简洁、易于在Web环境下使用的数据格式。JSON”的 MF-JSON 格式，该格式于 2020 年 2 月被 OGC 采用为国际标准规范，并于 6 月发布。这种 MF-JSON 格式可以描述动态地理空间信息，例如来自 GPS 的人流数据（点形状）、道路交通拥堵信息（线性格式）、洪水区域的扩展（表面形状）和车辆行驶（3D 形状）。由于能够更高精度地共享各种移动信息，预计人员和货物的移动数据将在各行业得到更广泛的普及和应用。
有关移动数据的国际标准 OGC 移动功能及其应用示例
随着通信技术和传感器技术（包括 GPS 等定位）的发展，收集随时间变化的人和物体等移动物体的位置信息（移动数据）变得更加容易。通过共享和使用此类运动数据，预计将应用于新服务，例如基于人们运动状态和接近程度的时空分析的微营销、灾害期间使用机器人的高效疏散引导以及利用狭窄街道的微车辆交通系统。然而，过去移动数据没有标准的交换格式，因此各个系统使用不同的数据格式，导致系统之间的互操作性问题。虽然国际标准化组织（ISO）制定了移动物体数据的国际标准，但它是一个抽象的数据模型，并没有提供实际数据交换所需的数据格式。
AIST 一直参与 OGC 的移动特征标准工作组，该工作组自 2016 年起由日立等人提议并成立，并一直致力于制定移动数据的国际标准规范。2017 年 3 月 13 日 AIST 新闻稿ETC。）。
请注意，本次研发的一部分是受国家研发机构新能源产业技术综合开发机构 (NEDO) 委托进行的研究的一部分，该研究名为“下一代机器人核心技术的开发/下一代人工智能技术领域/能够与人类相互理解的下一代人工智能技术的研究和开发。”
本次开发的MF-JSON格式是OGC已经采用的移动特征的数据交换格式XML描述的数据量小于格式，并且CSV这是一种新的数据交换格式，与其他格式相比，它可以描述各种移动对象。可以描述不同空间和时间分辨率的各种运动物体不断变化的位置信息，例如点状0维运动物体、线状1维运动物体、面状2维运动物体、立体3维运动物体以及多个运动物体集合的运动。另外，传感器获取的温度、摄像机图像、速度等时间序列数据可以被整体描述为运动物体的动态属性信息。通过这些努力，AIST 的``下一代人工智能数据平台''实现从GPS日志获取的人、汽车、自主机器人等运动物体的运动数据的积累、共享和预测。
MF-JSON格式具体由两种格式组成：MF-JSON Trajectory格式，描述GPS提供的点状零维运动物体的简单运动数据；MF-JSON Prism格式，可以表达各种形状运动物体的复杂运动的运动数据。以前的MF-JSON Trajectory格式作为地理空间信息领域的开放数据交换格式被广泛使用GeoJSON的数据表达式规范。并能够描述随时间的变化。图1显示了MF-JSON Trajectory格式的示例，该格式显示了将汽车描述为零维运动物体的运动数据以及其速度、运动状态等属性信息值的变化。
图 1 映射在 2D 地图上的 MF-JSON 轨迹格式的点状车辆移动数据示例
（简明描述移动轨迹数据和时变属性信息）
另一方面，MF-JSON Prism 格式支持包括高度在内的各种形状，例如三维 3D CAD（计算机辅助设计）模型3D LiDAR（光探测和测距）数据。图 2 显示了以 MF-JSON Prism 格式表示的三维车辆运动数据的示例。这预计将导致移动数据在自动驾驶等智能移动领域的广泛使用，这需要更精确的3D时空数据和无法用MF-JSON轨迹格式表达的运动表达，以及结合真实环境和数字信息的增强现实训练。
图2 MF-JSON Prism格式的三维车辆运动数据映射在三维地图上的示例
（运动轨迹和车辆方向的综合表示）
未来，除了支持自动驾驶汽车、移动机器人和无人机的安全可靠移动外，我们还将努力标准化移动数据时空模式分析的服务接口，以改善工厂和仓库工人的工作，缓解公共设施和车站场地的拥堵等。
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