2013 Fiscal Year Annual Research Report
組込みシステム向けデータ集約型パラダイムの実現と車両走行制御への適用
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25240007
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
高田 広章 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (60216661)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 健哉 同志社大学, 理工学部, 教授 (20388044)
中本 幸一 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (70382273)
本田 晋也 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (20402406)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 組込みシステム / 高度道路交通システム(ITS) / データ集約型パラダイム |
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| Research Abstract |
データ集約型パラダイムの車両走行制御への適用を目的として，平成25年度は，組込みシステム向けデータ集約型パラダイムである車載データストリームをLocal Dynamic Mapに適用を図るとともに，(1)Androidを利用した組込みデータストリーム管理システムのアーキテクチャ検討，(2)ストリーム処理とDBMSとの処理性能比較，(3)クラウド上の環境データ利用よる車両位置精度の向上，(4)確率分布による多次元信号利用ドライバモデル構築を実施した．
(1)AndroidデバイスでのAndroid-eDSMSと車載eDSMS（組込み向けデータストリーム管理システム）との利用ケースとして，車載eDSMSを利用して運転手と乗客にサービスを提供するケースをあげ，車載eDSMSを利用するための必要な機能を実現するアーキテクチャを検討した．
(2)データ集約を行うデータベースに関して，従来方式のリレーショナルデータベースを利用したDBMSシステムと，ストリーム処理を利用したDSMS（ストリーム管理）システムを構築し，それらを利用して実際のアプリケーションの一部となる安全運転支援システムを実現し，比較検討を実施し，リアルタイム処理の観点からストリーム処理を利用したシステムが有効であることを検証した．
(3)将来の車両走行制御のための車両位置精度向上のために，事前にクラウドに保持された周辺環境データと，車両に搭載したカメラから得られた車両周辺環境を比較して車両位置精度を向上させる方式の実現をした．
(4)機械学習やデータマイニングの技術を用いて時系列車載センサデータからドライバモデルを作成しリアルタイムに取得される車載センサデータを適用することで自動運転を行う手法に加えて，将来のドライバと車両が協調した自動運転を目指して，より複雑で多様な時系列データを利用した確率分布に基づくドライバモデルの確立と高速処理手法を設計した．
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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
車両側とクラウド側の分散処理において，クラウド側の機能を車両側（オンボード）に分散してリアルタイム性の保証（オンボーディング），車両側の処理の一部をクラウド側で他の車両データと合わせて高速処理する（オフローディング）の実験基盤を，Androidを利用したアーキテクチャを検討し，一部の成果を公表した．
データ集約型パラダイムの車両走行制御への適用を目的としたDBMS（データベース）とDSMS（ストリーム処理）を利用した車両走行制御アプリケーションをもとにした性能に関する比較検討をほぼ完了し，一部の結果を公表した．
将来の自動運転に向け，機械学習やデータマイニングの技術を用いて，車載センサから取得されるデータから運転をモデル化し車両走行制御を行う方式に関して，GMM（Gaussian Mixture Model）を利用し，新たに利用が可能になる外部からの追加の1次元情報に対して，特徴ベクトルの主成分分析と低次元化手法を用いて，各特徴量の取捨選択と重みづけを行い，より低次元となる特徴ベクトルを用いて，組込みシステムにおいて実現可能な低次元のドライバモデルを構築する手法の確立について，一部の成果を公表した．
車両位置精度向上のため，GoogleStreetViewで撮影された車両周辺環境情報を利用することで，車載カメラの情報と特徴点マッチングにより比較する手法を確立し１０メートル以下の誤差で実現可能となったが，計算負荷が大きく実用可能レベルのリアルタイム性を保証するためには，組込みシステムとクラウドにおける効率的な分散処理が必要となる．
組込みシステム向けデータ集約型パラダイムである車載データストリーム管理システムを構築はほぼ完了したが，リアルタイム性の詳細検証は未達成であり，今後は重点的にリアルタイム性について検討を進めていく．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も，クラウドを基盤としたデータ集約型パラダイムを組込みシステムとしての車両走行制御への適用のため，データ分散処理に基づくリアルタイム性，信頼性の保証に重点を置いた研究開発を続ける．
また，開発したフレームワークを，安全かつ環境負荷軽減を目指しカメラやレーダなどのセンサデータを動的に集約する車両走行制御に関するアプリケーションに具体的に適用することで，動的データ品質の保証が必要な組込みシステムにおけるこのパラダイムの有効性を引き続き検証する．
要求条件をもとにアーキテクチャ検討を実施したAndroid-eDSMSと車載eDSMSの併用に関して，より実現性の高いシステム構築のための検討を進め，実装，評価を行う．
DBMS（データベース）とDSMS（ストリーム処理）を利用した車両走行制御アプリケーションに対して，リアルタイム性，信頼性向上のため，処理を分散化させるためのプラットフォームを構築し，その有効性を検証する．具体的には，効率的な通信制御機構を組み合わせ，車載機器，携帯端末，クラウドにおいてデータを効率的にネットワーク通信しデータの分散管理を実現する仕組みを構築し，実際のユースケースに即したデータおよびネットワーク環境にて評価実験を実施し，従来型の集中管理型のシステムとの比較評価を実施する．
組込みデータストリーム管理システムの信頼性やリアルタイム性への対応とそれらに基づくQoS制御を分散処理に拡張することで，各要素技術を統合し，これまでの成果を論文としてまとめる．また，クラウドと車載機器の分散環境における通信，およびデータ管理の実現を進め，車載センサや歩行者端末から得られる大量のデータを効率的に扱うアプリケーションの検討を継続して行う．
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[Presentation] Android Platform based on Vehicle Embedded Data Stream Processing
Author(s)
Yukikazu Nakamoto, Masanori Okamoto, Mohanmed Bhuiya, Akihiro Yamaguchi, Kenya Sato, Shinya Honda, Hiroaki Takada
Organizer
2013 IEEE 10th International Conference on Ubiquitous Intelligence & Computing and 2013 IEEE 10th International Conference on Autonomic & Trusted Computing
Place of Presentation
LLoyd's Baia Hotel (Vietri sul Mare, Italy)
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