2016 Fiscal Year Annual Research Report
Research on adaptive log collection agent for real time control system
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26330074
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中條 直也 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (30394498)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水野 忠則 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (80252162)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | リアルタイム / システム / 制御 / ソフトウェア / ログ / 障害診断 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，以下の3つの項目について研究を行った．対象リアルタイム制御システムとして，自動運転の要素となるアダブティブ・クルーズ・コントロール（以下 ACC)を取り上げた．
第1に，データ計測による正常モデルの作成と，外れ値検出による異常検出を行った．先行車にACC搭載車両を追従走行させて，先行車の有無，車間距離，車速，GPSによる3次元位置などの計測を行った．またセンサに故障注入して異常時の計測を行った． 機械学習によって高い確率で正常時と異常時を識別できた．しかし，信号毎にデータの性質が異なり，一律のデータ学習ではうまくいかなかった．データ学習によるモデル作成は今後の課題である．
第2に，大規模システムを構成するサブシステム間の相互作用に着目したSTAMP/STPA（事故理論モデルとリスク解析）を利用して適応的なリアルタイムのログデータ収集を行った．ACCのサブシステム間の制御情報のハザードをリストアップし，検出用のエージェントタスクを実装しリアルタイム監視を行った．実車の1/10の模型自動車で実験用システムを構成した結果，ハザード関連のログデータをリアルタイム収集できることを確認した．制御タスクに対するオーバーヘッドは予測可能であり，制御タスクに対して十分小さくできることを確かめた．
第3に，制御システム内部の故障などの異常を対象として， FTA（故障木解析）に基づくログデータ収集を行った．故障木に基づいて故障と関連するデータを適応的にリアルタイムのログ収集エージェントタスクを設計し実装した．そのオーバーヘッドは予測可能で小さいことを確認した．
以上に示すように本研究ではリアルタイム制御システムのための適応的ログ収集を行うエージェントの基本的な検討と実証を行うことができた．
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