| Project/Area Number |
20K19790
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 自動運転車 / エッジコンピューティング / 自動運転 / ネットワーク制御 |
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| Outline of Research at the Start |
我が国の超高齢化と労働人口の減少が進む中で、自動車の自動運転技術を実現することは極めて重要である。自動運転車はモバイル網などを介してクラウドと通信可能なコネクテッドカーとして実現される。しかし、コネクテッドカーが高速道路を80km/h以上で走行すると、モバイル網のエリア切り替え（ハンドオフ）時に通信品質が劣化し、クラウドとの接続が不安定になり、安全な自動運転を実現することは困難となる。本研究では、高速移動時のコネクテッドカーの通信遅延時間を200%以上改善する通信プロトコルを実現することを目的とする。
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| Outline of Final Research Achievements |
Connected cars generate a huge amount of Internet of Things (IoT) sensor information called Controller Area Network (CAN) data. Although each CAN data packet is very small, a connected car generates thousands of CAN data packets per second. Therefore, real-time CAN data collection from connected cars to a cloud system is one of the most challenging problems in the current IoT. In this paper, we propose an Edge computing-enhanced network Redundancy Elimination service (EdgeRE) for CAN data collection. In developing EdgeRE, we design a CAN data compression architecture that combines in-vehicle computers, edge atacenters, and a public cloud system. EdgeRE includes the idea of a ierarchical data compression and dynamic data buffering at edge datacenters for real-time CAN data collection. Across a wide range of field tests with connected cars and an edge computing testbed, we show that the EdgeRE reduces the bandwidth usage by 88% and the number of packets by 99%.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、コストの安い既存の携帯電話網を自動運転に活用するという点で研究成果の実現性が高く、コネクテッドカーが高速移動する際の携帯電話網の通信品質の安定化、高信頼化に役立つ通信プロトコルを実現するという点で社会への波及効果が期待できる。また、本研究は、先進国だけでなく、携帯電話網の通信品質が不安定な発展途上国において自動運転の早期実用化につながるため、社会的に大きな意味を持つ。
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