2018 Fiscal Year Annual Research Report
Large-Scale, Tempo-Spatial Information Gathering Mechanism over DTN-enabled Distributed Micro-modules
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26220001
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅津 高朗 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (10346174)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
内山 彰 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (70555234)
山口 弘純 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80314409)
廣森 聡仁 大阪大学, 経営企画オフィス, 准教授 (90506544)
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| Project Period (FY) |
2014-05-30 – 2019-03-31
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| Keywords | 無線ネットワーク / 時空間データ / 遅延耐性ネットワーク / 分散システム / 災害支援 / エッジコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は次のような研究課題を実施した：(1) 屋内空間における高精度トラッキング技術と都市街区や公共交通機関におけるトラッキング・状況理解技術のシームレスな連携、効率化手法の考案、(2) ノードならびにデータの偏在性、モビリティの偏向性がもたらす課題とそれに対するフレームワークの構築、(3) マイクロモジュール間通信機能や超分散型の時空間情報集約機能を効率よく動作させるためのエッジコンピューティングベースの情報集約機構の開発、(4) 大阪大学吹田キャンパスの近隣商業施設における数十台のLIDARを用いた人流把握のための実証実験やシミュレーション実験の実施、(5) 地方都市でのコミュニティバスの運行管理や高齢者見守りに関する実証実験の実施、(6) 複数のマイクロモジュールを対象環境に配置し、十数名程度のモバイルユーザによる人や車のモビリティ収集実験の実施。
また、IoT機器群を用いて平常時の情報伝達基盤を構築することで、災害時のみならず平常時にも活用可能なシステムの実現を図った。これらの技術開発を並行して行うことで、当初目標の下記２つの課題A,Bの実現を図った。
(課題A) Up-to-date Urban Crowd Mobility Prediction: ビルや地下街など屋内の混雑・滞在状況を把握したり、数百メートル四方～数キロメートル四方の街区の人や車、公共交通機関におけるモビリティや滞在状況を可能な限り高精度かつ迅速に把握する技術の開発
(課題B) Scalable Disaster Information Gathering: 災害発生時の道路や建造物の損壊、車両や帰宅難民による道路の閉塞、群衆分布などの情報を広域で迅速かつ円滑にセンシング・集約し、被災者同士での安否情報の共有や広域災害地図構築、人や物資の輸送戦略、救命救急従事者の配置戦略を支援する技術の開発
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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