| Project/Area Number |
22K12000
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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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 |
吉田 雅裕 中央大学, 国際情報学部, 准教授 (60785913)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 自動運転車 / CANデータ収集基盤 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、高速道路を80km/h以上で走行する自動運転車を対象に、高速移動するコネクテッドカーのシームレスな携帯電話基地局のエリア切り替えを実現する通信プロトコルの確立を目的とする。また、自動運転の精度を向上するためのサイバーフィジカルシステムの構築を行う。現実の交通網からCANデータや画像などの情報を収集し、サイバー空間に都市交通網を仮想化することで、従来の自動運転技術を飛躍的に向上する技術を開発する。自動運転車の高速移動に対応した通信プロトコルと、CANデータや画像を効率的に圧縮できるアルゴリズムを用いて、自動運転車のためのサイバーフィジカルを実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本が直面する超高齢化や人口減少の中で，人の移動やモノの運搬を安全に効率化していくために，自動運転車とサイバーフィジカルシステムとの連携への期待が高まっている．これまでの研究では，MEC（Multi-access Edge Computing (5)）を活用して，自動運転車からMECサーバまでのモバイル網の区間はRE（Redundancy Elimination）による時間的冗長性の圧縮を行い，MECサーバからクラウドまでのインターネットの区間はgzipによる空間的冗長性の圧縮を行う階層的可逆圧縮方式を提案している．そして，公道で数台の自動車を用いた評価実験を行い，CANデータの平均通信帯域を88%，平均パケット数を99%削減できることを示している．しかしながら，数千台規模の自動運転車が走行する都市交通網における提案方式の有効性は明らかにされていない．
そこで本年度は，自動運転車のサイバーフィジカルシステムを実現するためのCANデータ収集基盤の提案と評価を行った．提案方式では，MECを活用して，自動運転車からMECまでの区間をREによる圧縮を行い，CANデータのバッファリングを行ったうえで，MECからクラウドまでの区間をgzipによる圧縮を行う階層的可逆圧縮方式を提案した．実際の都市交通網におけるシミュレーション評価を行い，CANデータのトラヒック量をモバイル網区間は63.2%，インターネット区間は86.9%まで削減できることを示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コンピュータシミュレーションと実際の自動車を用いた評価実験により，提案方式の有効性を評価し論文化することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，LPWAや衛星などの異なる種類の通信インフラを自動運転者に適用する場合の性能評価や，画像やLiDARなどの他の自動車のデータ収集に関するユースケースに対して提案方式の適用を進めていく予定である．
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