2021 Fiscal Year Annual Research Report
V2X-based Collective Perception for Cooperative Driving in Mixed Traffic
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20H04180
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
重野 寛 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30306881)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
屋代 智之 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (60306397)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 高度道路交通システム / 交通環境認識 / 協調走行 / 自動車通信 / メッセージ優先度制御 / 協調認識 / セルラーV2X |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度はセンシング情報交換・統合機構について検討し、基本的な統合交通環境認識プロトコルとして、輻輳制御下における協調認識のためのメッセージ優先度制御方式、セルラーV2X（C-V2X）サイドリンク通信によるマルチホップ通信を用いた協調認識を提案し、単純な道路モデルを想定した評価を行なった。
文献調査により、自動車通信技術、自動運転のための車載センサとセンサ・フュージョン手法、協調認識技術等の研究動向を調査、整理した。
輻輳制御・優先送信制御連動方式の評価と改良を進め、混在交通、輻輳制御下における協調認識のために、車両周辺の交通環境に存在する物体の認識率に着目したメッセージ優先度制御手法を提案した。提案をシミュレーションに実装し、単純な道路モデルにおける特性を評価した。DSRC、ETSI分散輻輳制御機構（DCC）との組み合わせを評価し、周辺物体の認識率、物体認識の時間間隔などの特性を明らかにし、提案手法の有効性を示した。
通信やセンシングに関する調査結果にもとづき、C-V2Xサイドリンク通信、交通、車載レーダのモデルを組み合わせたシミュレーション環境を構築した。
C-V2Xサイドリンク通信によるマルチホップ通信を使用した協調認識について検討し、所要帯域の変化に対応する無線リソース維持手法を提案した。CPM等の周期的送信の所要帯域の変化に伴う無線リソースの更新により、リソース破棄が発生する。提案手法はこのような無線リソース破棄を抑制するようにパケットをフィルタリングし、無線リソースに余裕がある場合には積極的にパケットを転送する。提案手法をシミュレーションに実装し、上記のシミュレーション環境を用いて評価した。周辺物体の認識率と無線通信品質の観点から提案手法の有効性を示した。
上記に加えて、エッジコンピューティングに基づく車両自己位置推定のオフロード処理方式についても検討を進めた。
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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
全体として研究計画にしたがって概ね順調に進展している。2021年度は物体の認識率に着目したメッセージ優先度制御手法、C-V2X Mode 4 サイドリンク通信によるマルチホップ通信を使用した協調認識、C-V2X通信、交通、センシングを組み合わせたシミュレーション環境の構築、エッジコンピューティングに基づく車両自己位置推定のオフロード処理方式で進展があった。当初計画していた輻輳制御・優先送信制御連動方式について目標を達成したと言える。センシング情報交換・統合機構については、統合についてはまだ検討の余地があるものの、情報交換については上記で十分にカバーできており、統合についても受信車両における統合について評価できている。以上より、基本的な統合交通環境認識プロトコルを検討は概ね当初の計画通りに進展していると言える。従来のDSRCと交通を組み合わせシミュレーションに加えて、C-V2X Mode 4、交通、本格的な車両センシングを組み合わせたシミュレーション環境を実現し、提案手法の評価に用いた。この点は当初の計画以上の進展である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度の成果を踏まえ、研究計画に基づいて推進する。
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