| 研究課題/領域番号 |
20K19790
|
|---|
| 研究機関 | 中央大学 |
|---|
研究代表者 |
吉田 雅裕 中央大学, 国際情報学部, 准教授 (60785913)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | エッジコンピューティング |
|---|
| 研究実績の概要 |
自律型モビリティから発生する様々なセンサ情報をクラウドに蓄積し，高度な安全運転支援や自動運転制御を実現する試みが始まっている．自律型モビリティのセンサ情報は，データのサイズが小さく，高頻度に発生するという特徴を持つ．大量の自律型モビリティから発生する膨大なセンサ情報を，無線アクセス網を介してクラウドに蓄積するために，高頻度に発生するショートパケットを効率的に圧縮できる技術が必要となる．本論文では，自律型モビリティのCANデータを対象に，高頻度に発生するショートパケットの効率的な圧縮方式を提案する．提案方式は，自律型モビリティからエッジサーバまでの無線アクセス網区間をパ
ケットキャッシング（RE）による圧縮を行い，エッジサーバからクラウドまでのインターネット区間をパケットコーディング（gzip）による圧縮を行うという，二段階の圧縮を組み合わせた方式である．公道で実際の自動車を用いた評価実験を行った結果，提案方式は，毎秒1,000メッセージ発生するショートパケットを，リアルタイムに84%圧縮できることを示す．
|
| 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
方式提案や実装などは特に問題なく順調に進んでいる。野外実験についてはコロナウイルスの関係により若干の遅れが発生している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は、AIを用いたハンドオーバーの予測アルゴリズムの実装を行う予定である。そして、提案方式を実装し、野外での実験で本方式の有効性を評価する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
方式検討や実装に時間を要しており、実験に必要な物品費用などの計上が次年度となったため。今後は、必要な計算機や自動車を用いて、野外での実証実験を行う。
|
