2019 Fiscal Year Annual Research Report
Diagnosis and reinforcement of network structure by multi-dimensional optical sensors
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16KT0105
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
森田 浩 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (60210176)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷田 純 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00183070)
藤崎 泰正 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (30238555)
鈴木 秀幸 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (60334257)
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| Project Period (FY) |
2016-07-19 – 2020-03-31
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| Keywords | 光センサ / 分散協調 / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ネットワーク構造物の対象として下水道管の管路診断を念頭に置き、下水管やトンネルの模擬環境として水路ネットワークを仮想的なネットワーク構造物とみなして計測実験を行った。ネットワーク構造を対象とした診断と強化のための数理モデルに関しては、汎用的なネットワーク構造物に適用できるものを考えており、モデル低次元化のためのモデリング手法や、ネットワーク上の移動履歴の推定、混雑緩和の制御法、ネットワーク構造の観測と診断性能の解析、ロバスト性をもつネットワーク構造の設計、Gibbsサンプリングの決定論的アルゴリズムなどに取り組んだ。
多次元光センサでは、小型コンピュータRaspberry PiにCMOSカメラを搭載したエッジ端末を複数台作製し、模擬流路における分岐・合流箇所での流速計測を実施した。複数のエッジ端末とゲートウェイ装置間の信号伝送を効率的かつセキュアに実現する符号化光伝送技術を開発し、その有効性を確認した。
センサ群から得られるネットワーク構造物の断片情報を交換して全体の情報を推定するモデルを考え、各センサの観測情報が断続的にしか得られない場合やセンサの省電力化に寄与できる推定器モデルを与えた。そして、大規模なネットワーク構造物の診断にも耐えられるよう、ネットワークにより結合された大規模な動的システムモデルから結合構造を保持する低次元化モデルを得る方法を与えた。さらに、個々のセンサをネットワーク構造物内のどこに配置するか分散的に決定するための評価モデルを検討した．
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