| 研究課題/領域番号 |
24680007
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
廣森 聡仁 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (90506544)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | モビリティ / シミュレーション / 無線ネットワーク / 性能評価 |
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| 研究概要 |
平成25年度，センサを備えたセンサネットワークを対象に，モビリティがセンサ配置に与える影響を網羅的に評価可能なシミュレーション環境を構築した．このシミュレーション環境では，モビリティだけでなく，都市環境，センサ配置及び各センサの振る舞いを包括的に扱うことにより，多数のセンサから構成される行動センシングシステムの設計開発と性能評価を支援する．評価実験では，人流計測システムを対象に，このシミュレーション環境を用い，傾向の異なる複数のモビリティに対し，高い精度で人流を計測できるセンサ配置を導出できることを示した．この研究成果は，情報処理学会論文誌に受理されるとともに，特選論文として選出されている．
また，車々間通信を対象とした性能評価に利用する車モビリティの構築のため，プローブカーデータのエラーを補正する手法を提案した．この手法では，より高精度なプローブカーデータを得るために，位置情報と速度情報の誤差特性，および直進道路や交差点といった走行道路に関する地図情報に基づき，プローブカーデータの位置情報及び速度情報を補正する．まず，プローブカーデータが取得された状況に基づき，位置情報の精度が高いと判断できる場合には，その情報には誤差がないものとし，速度情報を補正する．例えば，上空が開けた高架上の道路であれば捉えられる GPS 衛星の数が多くなるため，位置情報の精度は高いと想定される．また，交差点における右左折時のように車両軌跡の線形が大きく変化する点では，プローブカーデータにもそのような特徴が現れるため，高精度に位置を把握することが可能である．さらに，補正された速度情報に基づき，車が移動した距離を計算し，精度が高くない位置情報を段階的に補正する．実際のプローブカーデータに対し，提案手法を適応した結果，平均位置誤差を1.32mから0.02mまで削減できることを示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現在までに，複数のネットワークシステムを対象に，提案するモビリティモデルの有用性を確認するだけでなく，提案手法を利用可能な基盤を開発及び提供することで，システムの性能評価に貢献しており，当初の計画通り，研究が進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
クラスタ環境及びクラウド環境を利用して，多様なモビリティモデルを作成し，より大規模なネットワークシステムを対象とした性能評価を行い，ネットワークシステムに影響を与えるモビリティ要因を明らかにする予定である．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
歩行者の移動軌跡を計測する実証実験を実施しなかったため．
今年度は，多様な歩行者の移動を表現可能なモビリティモビルを考案するとともに，そのモデルの基礎データとして，歩行者の移動軌跡を計測する実証実験を実施する．
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