2020 Fiscal Year Research-status Report
Implementation of mesh router placement optimization system based on reproduction of real environment for IoT age
| Project/Area Number |
20K19793
|
|---|
| Research Institution | Okayama University of Science |
|---|
Principal Investigator |
小田 哲也 岡山理科大学, 工学部, 講師 (30784277)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | メッシュネットワーク / 実環境再現 / ディープラーニング / 最適化アルゴリズム / 電波伝搬 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
IoT時代の実現のために、ユビキタス社会を加速させるメッシュネットワークの高効率な構築が必要である。メッシュネットワークの高効率に構築するためには、メッシュネットワークの敷設対象自体や、敷設対象における電波伝搬を含めた高精度な実環境の再現が必要不可欠である。
当該年度は、近傍解生成法に基づくメッシュルータ配置システムの実装と、実環境再現のための手法の検討を行った。実施した研究テーマを以下に示す。
1)様々な環境を想定したメッシュルータ配置システムの性能評価、2)三次元復元の基礎検討
、3)実環境撮影のためのAAVの実装
1)～3)に、今年度実施した研究内容を下記に示す。
1)メッシュルータ配置のための近傍解生成法に基づく配置最適化アルゴリズムを開発した。メッシュクライアントの異種分布、メッシュノードの密度分布等の環境を想定したシナリオについて、メッシュルータ配置最適化のシミュレーションを行った。加えて、従来、申請者が研究を推進していた、局所探索法に基づくメッシュルータ配置最適化システムと、近傍解生成法を複合し、新たなメッシュルータ配置最適化手法を開発した。2)建造物等の再現を行うための三次元復元について、マルチカメラ等のデバイスを用いた撮像法に関して検討を行った。3)建造物等を含めた実環境を再現するために必要となる建造物や空間を撮影することを目的としたAAVを開発した。本AAVは深層強化学習に基づいて自律的に動作する。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り研究が進展しており、国際会議8編の業績がある。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後も、AAVによる実環境の撮影と、その画像データに基づく三次元復元を行うとともに、メッシュルータ配置最適化システムを実環境再現した空間に適用するためのアプローチを継続する。
また、画像データ中の建造物等の遮蔽物に電磁波の反射率等をディープラーニングで自動的に付与するシステムを開発する。
|
| Causes of Carryover |
予定していた機材が安価に入手できたため、次年度使用額が生じている。来年度の入手を予定している機材の価格が予定より高価な場合、その機材に使用額を充足する予定である。
|
Research Products
(8 results)
