2021 Fiscal Year Annual Research 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 / Internet of Vehicles / 情報の鮮度 / 自律分散制御 / エッジコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、サービス要求に素早く、効率よく対応する自己進化型車載エッジプラットフォームの実現を目指している。令和３年度では、情報の鮮度を考慮した情報の更新とタスク実行の資源割当、および自己進化型通信制御に関連する研究を実施した。また、研究協力者の協力を得て、実際の車両に搭載したノートPC間の通信により車両が周囲の車両にタスクの実行を依頼するV2Vオフロードの検証を行い、車車間通信の品質と車両の移動を考慮することの重要性を検証できた。
遅延に敏感な高度道路交通システムサービスにとって、IoTデータの情報鮮度を確保することが重要である。研究では、異なるIoTデバイス間の最も古いデータに影響される情報の共同鮮度を向上させるための送信権確保とスケジューリング問題について検討を行った。モデル化した整数線形計画問題の複雑さから、共同鮮度を上げる有効性に従って情報の更新を漸進的に行うアルゴリズムを提案し、その近似度はサービスのコストと通信遅延から得られることを証明した。既存の方式に比べて提案アルゴリズムがさまざまなシステムパラメータの設定において有効であることを示した。
また、事前に通信経路を構築せず，パケット転送時に受信端末が適応的な転送制御を実現するOpportunistic Routingにおいて、蟻コロニー最適化に基づく転送適性判断により，通信効率改善に寄与しない端末の転送参加を抑制するとともに，特定箇所への負荷集中を抑制する手法を提案した。
モバイルユーザのための計算サービスを行うタスクオフローティングの問題においては、計算結果の更新による情報鮮度の保持を考慮したタスク実行のための資源割当問題をモバイルユーザ間の確率ゲームとしてモデル化した。ナッシュ均衡をローカルな状態とユーザの自立的な推論で得られることから、オンラインの深層強化学習モデルにより自己進化型制御を実現した。
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