研究課題/領域番号 |
21K17735
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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研究機関 | 麗澤大学 (2022) 慶應義塾大学 (2021) |
研究代表者 |
陳 寅 麗澤大学, 未登録, 准教授 (60773124)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | センシング / エッジコンピューティング / Urban Sensing / Mobile computing / Sensing system / garbage counting / object detection / automotive sensing / urban sensing / edge computing |
研究開始時の研究の概要 |
ゴミ収集動画を用い、物体検出及び追跡技術による、収集されたゴミ袋の数を自動的に計数する知的なセンシングシステムを開発し、藤沢市のゴミ清掃車に装着し実証実験を行う。細粒度的な都市ゴミのセンシングシステムが世界中の最初の試みとして、本研究は、a)提案されたシステムで精度と処理速度をに評価し、b)収集されたデータの応用性を調査し、c)新しい車両エッジ中心のコンピューティングパラダイムを検証する。
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研究実績の概要 |
2022年度、研究開発は大きく進め、下記の実績を取得した。 1、車載センシング装置の開発:昨年開発したプロトタイプのシステムを元に、測位GPS、無線通信、電源生業、車両への実装などの開発を行い、車載可能なセンシング装置を開発した。また、車両への搭載実験を行い、機能確認を行った。 2、ごみ排出量の分析基盤の構築:センシング装置が送信したごみ排出量のデータの受信と蓄積を行うサーバを開発した。MQTTプロトコルを用いて、送信されたデータをリアルタイムに配信するサーバー及び過去のデータを蓄積するサーバーを開発した。それに加えて、データを活用するアプリ開発のため、APIを開発した。 3、実証実験:開発した技術を有効性を検証するため、関連自治体の清掃車合計13台にセンシング装置を取り付けた。センシングデータは毎日送信されることを確認でき、機能していることが検証できた。また、収集したデータ地図上に表示する可視化プログラムを開発した。それを使って、自治体の環境部署の担当者らと打ち合わせし、活用方法を議論した。 4、成果発表:今年度は展示会の発表を2件、行った。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
今年度、実証実験の清掃車に合計13台のセンシング装置を取り付けた。 また、これらのセンシング装置は正常に稼働して、排出量のデータが送信されている。 さらに、ごみ排出量の分析基盤も構築し始めて、受信したデータを蓄積できた。 計画した主な研究要素技術の開発はほぼ完成している。 以上の理由より、当初の計画以上に進めている。
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今後の研究の推進方策 |
本研究課題の提案技術の有効性は実験結果によって、充分に検証できた。その上、収集データの有用性は、自治体ごみの回収と管理の担当者に高度に評価してもらった。自治体の方の議論を進めながら、下記の方向に推進していく。 1、ごみ排出量データを活用したサービスを開発する。 2、ビジネス展開を検討する。 3、研究成果をまとめ、社会発信を行う。
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