2020 Fiscal Year Research-status Report
Self-Evolving Vehicular Edge Platform for Next Generation Mobility Support
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18KK0279
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
計 宇生 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80225333)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江 易翰 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10824196)
山本 嶺 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90581538)
策力 木格 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90596230)
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| Project Period (FY) |
2018-10-09 – 2022-03-31
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| Keywords | 車両ネットワーク / エッジコンピューティング / Internet of Vehicles / 自律分散制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、深層強化学習を用いてノードの分布、通信トラヒックパターンを考慮したアドホック/D2D/セルラーなどの通信方式と通信経路、およびエッジサーバの選択の最適化を実現することを目指している。令和２年度では、エッジ間協調的データ収集、コンテクスト・アウェアな資源割当、深層強化学習を用いた自己進化型制御に関連する以下の研究内容を実施した。
車両から収集した視覚データは、実時間の道路トラフィック情報の把握や自動運転に利用することが可能である。本研究では、車両ネットワークにおける視覚データのクラウドソーシングをサポートし、タイムリーで正確なデータ収集を行う方法の検討を行い、コンテクスト・アウェアなクラウドソーシングのためのタスク割当アルゴリズムを設計した。一部の車両をエッジ（またはフォグ）ノードとし、カバレッジ内にある他の車両から視覚データを収集し処理する役割を担う。そのために、タスク割当をマルコフ決定過程として定式化し、深層強化学習を利用したタスク割当方策で収集するデータの情報品質(Quality of Information)を高めながら遅延を短縮することを可能にした。
エッジノードを利用して計算を有効に行うことによって遅延を削減することが可能であるが、車載環境において通信経路を素早く有効に確立することが課題である。そのために本研究では、エンドユーザ、エッジノード、およびクラウド間の連携に基づく深層強化学習による方法で、通信経路を予見的に発見し、通信要求が発生した時に素早く対応できるようにする。また、車両環境で時々刻々に変化する状況を学習することで新しい経路へのダイナミックな切替にも対応できる。これらを実現するために、ファジー論理を使って、車両の移動速度、車両分布、および車両間の接続性を総合的に考慮し、エッジの選択を分散的に行う方法を提案した。
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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
令和２年度では、当初設定した研究目標を概ね達成できたと考えている。一方、新型コロナウイルス感染症の影響で海外出張のできない状態が続いているため、車載テストベッドによる実験検証を現地に出向いて行うことは実現できなかったが、国外の研究協力者とオンラインによる打合せを行い、最新の研究動向と研究の進捗状況について意見交換を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
概ね計画通りに車載エッジプラットフォームを実現するための研究課題を推進していく予定であるが、海外の研究協力機関の車両実験場を利用した実験検証については、ウイルス感染症の収束状況に応じて可能になり次第行うように計画すると同時に、複数のノートパソコンやモバイル端末を用いた通信実験やコンピュータシミュレーションによる代替手段も用意して、性能の検証実験を実施する。
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| Causes of Carryover |
令和2年度では、新型コロナウイルス感染症の拡大により、海外出張ができない状況が続いた。そのため、海外の研究協力機関に出向いて行う予定の実証検証のための出張旅費の未支出で次年度使用額が生じている。令和３年度では、ウイルス感染症の収束状況に応じて、一部海外出張に利用するか、または、実験用設備の購入および実験のための人員の雇用に使用する計画である。
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