| Project/Area Number |
20H02155
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
Yamanaka Naoaki 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80383983)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 聡 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 講師 (10449027)
山口 正泰 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任教授 (60509967)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | M2M / P2P / マッチング / エージェントシステム / 自動運転 / ソサイエティ5.0 / サイバーフィジカル / グルーピング / エッジコンピューティング / ネットワークアーキテクチャ / エージェント協調 |
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| Outline of Research at the Start |
アクセスネットワークに設定されたエッジコンピュータによって、クラウドと連携したサイバーフィジカル空間を作り、実社会のマシン間通信の調停をサイバー空間上でエージェントが行なう。その際、マシンのエージェントが自動的に必要なペアもしくはグループを作り、他のグループ等と調整しながら、全体で安定し、かつ最適な制御を行なう必要がある。
本研究では、地域（ローカル）で自動的にグループを作るアルゴリズム、一つのマシンが複数のエージェントを作り、矛盾なく動作するアルゴリズムおよびコンピューティング資源とネットワーク資源とをダイナミックかつ協調して動作させるネットワークアーキテクチャを明確化する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Digital twin that uses cyber-physical and performs advanced cooperative control in real time. 5G improves real-time performance and enables high-speed collection of position and time information in physical space from the network. As a result, synchronization of both layer (space-time) became possible, and distributed cooperative control was performed on the cyber.
Spatial sensor and machine information is collected from the network and cooperatively operated on the cyber. At that time, the future (about 30 seconds) is predicted. There are some things that are programmed, such as automatic driving, and others that can be calculated as probabilities, such as bicycles. There are also those that cannot be remotely controlled, and the control algorithm is determined taking these into account.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
自動運転に代表されるスマート社会における制御技術実現に重要な一歩となった。物理レイヤとしては、超低遅延技術を追求し、リアルタイムでIoTやセンサーの情報の収集が可能なシステムを実施した。また、サイバー空間にリアル空間のエージェントを備え、エージェント間の協調動作を行った。未来予想デジタルツインを世界に先駆けて提案し、最適な未来を計算することにより、高度なコントロールを実現している。さらにPoCシステムとして、実際の自動運転車でデモする等、実用的にも社会インパクトを狙うことができた。このことにより、より効率が高く、安全なサイバーフィジカル制御が行えることを実証した。
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