| 研究課題/領域番号 |
21K21300
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
青木 俊介 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 助教 (20910475)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 自動運転 / センサ融合 / 無線通信 / 協調センシング / 深層強化学習 / コネクテッドカー / 車両通信 / 情報圧縮 / 連合学習 / 自動運転システム / IoT / ロボット連携 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，スマートシティを支えるIoT基盤とコネクテッドカー・自動運転車の間でセンサ情報を分散的に共有・活用する協調センシング(Cooperative Perception)を実現するための情報圧縮・融合技術の設計・開発を行う．自動運転車・移動ロボット等を実社会で安全に活用するためには，カメラやLiDARをはじめとしたセンサの死角空間からの情報取得が非常に重要である．一方，限られた通信資源・計算資源が大きな技術的制約となるため，潜在的な受信ノードが「どの情報を」「どのタイミングで」必要とするかを送信ノード側で推定する手法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、自動運転車・コネクテッドカーと都市IoT基盤の間でセンサ情報を分散的に共有・活用する協調センシング・Cooperative Perceptionに関する研究・開発に取り組んだ。本研究ではまず死角からの情報粒度・種類の定義を行い、次に「情報の洪水」や「嘘情報の流布」を防ぐデータ共有機構を設計・開発し、シミュレータ・実機への実装・評価実験を行った。本評価実験ではまず車両シミュレータCARLAと通信ネットワークシミュレータSUMOを用いて実験を行い、次に実際の交差点と無線機・自律移動ロボットを用いた実験を行った。本研究成果・実験結果は国際マガジン誌・国際学会などで外部発表を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題の遂行によって、自律移動ロボットのセンサ情報共有基盤を構築することができた。本基盤ソフトウェアを用いることによって、T字路・十字路などの死角のある場面でも衝突・デッドロックを避けながら安全に屋内移動ロボットを利活用することが可能となる。
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