| 研究課題/領域番号 |
23K24836
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03580 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
米澤 拓郎 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (90596917)
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| 研究分担者 |
神山 剛 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (40880886)
鈴木 秀和 名城大学, 情報工学部, 准教授 (50583803)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | アーバンセンシング / スマートシティ / ユビキタスコンピューティング / アーバンコンピューティング / 環境センシング / 行動変容 / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、センサ化されたゴミ収集車による都市センシングを、時空間カバー率とゴミ収集業務の効率性を同時に高めつつ、センシング対象やデータの質・量に応じてデータ処理をエッジ・クラウド間で動的・協調的に分散実行可能とするアーバン・スクレイピング・アーキテクチャを提案・実装し、実都市の業務に組み込んだ実証的評価を行う。
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| 研究実績の概要 |
R4年度は本研究初年度であり、研究開発を進めるための基盤整備や、基礎的なサーベイ、プロトタイプシステムの設計・実装を進めた。日進市所有の清掃車約20台に環境センサを設置するとともに、1台に対して重量を計測可能なセンサを設置した。これらのセンサから得られるデータを、フロー処理ベースのストリーミング分析を可能とするオープンソースソフトウェア（Node-RED）を利用し、データ収集・蓄積を可能とする基盤を構築した。
またR4年度は、方式検討を行う上で必要なデータの効率的な収集方法の検討とシステム構築を実施した。具体的には、車両の走行履歴と走行ルート上の動画をデータ収集するため、ドライブレコーダと、ドライブレコーダー制御のために開発したアプリを搭載したスマートフォンを車両に搭載し、サーバ側に自動でデータをアップロードするシステムを構築した。
更に、日進市役所および廃棄物収集運搬許可事業者と連携して、ゴミ収集車にマイクおよび通信車載器を設置した。ジオフェンシング技術に加えて、ゴミ収集における圧縮時に発生する積込動作音をCNNにより判別することにより、高い精度でゴミ回収を検出するシステムを実装した。また、住民へLINEでゴミ収集状況を通知するために、日進市のGISで管理されているゴミ収集所情報（2000箇所以上）をデータベース化し、通知を受け取る対象集積所を登録する仕組みを整備した。
本年度の成果として、基礎的な検討部分や発展課題に関する内容も含め、論文発表等も行い、次年度以降への基盤が整備できたと考えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本システムを用いて効率的なデータ収集が可能になったことで、今後の方式検討に進むことができた。また、通信速度など制約のあるモバイル通信環境において、動画のようにサイズの大きいセンシングデータを、どの程度遅延なく安定的に収集可能であるか明らかにするとともに、さらなるデータ収集の効率化のための新たな課題を発見することができた。
日進市内を走行する全20台のゴミ収集車をセンサ化しており、ゴミ収集車が運行している間は常時データを収集できる状態になっている。当初はジオフェンシング技術のみでゴミ収集車の接近や回収中等を判定する計画であったが、ゴミ収集作業時におけるゴミ収集車の位置情報や速度情報等を分析した結果、ジオフェンシング技術だけでは不十分であることが明らかになったため、積込動作音に着目する改善案を検討した。その結果、90％以上の高い精度でゴミ回収状況を判定できるようになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、収集したデータに基づき、ルート最適化手法の方式検討にむけた、データの基礎的分析、マップマッチング等のデータの前処理の実装・検証から着手し、車両の走行履歴および位置情報に紐付いたセンシングデータのパターンなどを分析していく予定である。また、2）に前述した効率的なデータ収集に関する課題として、収集データの時空間的カバレッジを確保しつつ、無駄なく最小限のリソースでデータ収集を実現する手法の検討・実装を行う予定である。
市内のゴミ集積所にカメラや超音波センサなどを設置してスマート化することにより、ゴミが排出された日時およびゴミ放置時間を計測できる仕組みを実装して実証実験を行う。また，ゴミの排出および回収状等を確認できるWebページおよびLINE通知アプリを実装し、住民、市役所職員および事業者が利用できるように公開し、アクセス解析を行う。これにより、市役所へのゴミ回収に係る市民の問い合わせ件数や、ゴミの排出時間および放置時間に変化（住民のゴミに関する意識や行動の変容）が発生するのかを調査する。
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