研究課題
本研究は、サイバーフィジカルシステムの根幹をなす、分散M2Mネットワーク制御技術に関するものである。スケーラビリティを持った、電力網のマッチングは、ある需要に関して最適な発電リソースを見つけるものである。今期は、その技術を発展させ、自動運転車(M)のピアを自動生成する技術へと発展させた。ピアは、例えば信号機(M)や他の自動車(M)のみではなく、街頭カメラが観測した危険の可能性がある方向に移動する自転車(コンテンツもしくは仮想的なMと定義)である。自動車の場合は、高速で移動し、またそれぞれのMが複数とピアを瞬時に作り、相互に通信を行い最適制御することが困難な点である。このアプリケーションで、最適なマッチングとアルゴリズムを作るためのプラットフォームを作成した。また、実際に4つの無線基地局を模したWiFiのアクセスアンテナとそのアンテナの基地局部分にエッジコンピュータを配置して、自動運転車のコントロールプロトコル(エイジェントプログラム)を配置し、実験を進めた。その結果は、ヨーロッパ、米国において招待講演(ICTON2018,ICNC2019)で発表すると同時に、米国の最大級の国際会議/エキジビション(SuperComputer2018)で、公開実験デモを行った。本デモは、ダラス大学をはじめ米国企業3社、複数の国内ベンダー、研究機関、測定器ベンダーと連携し、日米を100Gbpsのリンクでつなぎ、3つのブースを接続し米国の会場と日本の2拠点を接続して実験を行った。国際会議の招待講演等の結果、複数の米国大学等から共同研究やデータの提供等の要請を受けている。ネットワークアシストの自動運転車は、高度な最適化アルゴリズムを実装できる。その一方で、高速移動し、相互に依存する分散最適化問題を高速で解法する必要があり、今後、この点の研究を強化し、学術的完成と同時に社会実装に対するインパクトを強化したい。
2: おおむね順調に進展している
Machine-to-Mchien (M2M)によるマッチングのターゲットを、分散ベストミックスエネルギーマッチングから、ネットワークアシスト型自動運転にシフトした。ターゲットをシフトした結果、当初は若干の遅れが出ることが危惧されたが、結果として、M2Mを利用したネットワークアシスト型自動運転プラットフォームのプラットフォームのプロトタイプシステムを構築し、エッジコンピューティングと連携した動態デモンストレーションを実現することができた。よって、十分な研究の進展が図れたと考えられ、おおむね順調に進展していると自己評価する。
ターゲットを、ネットワークアシスト型自動運転にシフトした。最終年度にあたる平成31年度においては、自動運転プラットフォームにおける機能アルゴリズムの検証、自動運転用エージェント間での連携によるM2Mアルゴリズムの検証、自動運転プラットフォームにおける、分散データベースプラットフォームの検証を進めて行く。
すべて 2019 2018 その他
すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 7件、 招待講演 4件)
Journal of Optical Communications and Networking
巻: 10 ページ: B15~B15
10.1364/JOCN.10.000B15