2017 Fiscal Year Annual Research Report
Large-Scale, Tempo-Spatial Information Gathering Mechanism over DTN-enabled Distributed Micro-modules
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26220001
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅津 高朗 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (10346174)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
内山 彰 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (70555234)
山口 弘純 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80314409)
廣森 聡仁 大阪大学, 経営企画オフィス, 准教授 (90506544)
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| Project Period (FY) |
2014-05-30 – 2019-03-31
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| Keywords | 無線ネットワーク / 時空間データ / 遅延耐性ネットワーク / 分散システム / 災害支援 / エッジコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は次のような研究を実施した。
(1)屋内空間における高精度トラッキング技術と都市街区や公共交通機関におけるトラッキング・状況理解技術の開発を行った。特に、駅構内（大阪駅など）や列車内の混雑度や乗客の行動を複数人のスマートフォンを用いて高精度に推定する技術などを開発し、その結果をユビキタス系難関国際会議PerCom2018などで発表した。また、(2)都市街区の移動ノードやデータの偏在性、モビリティの偏向性がもたらす課題とそれに対する堅牢で柔軟なフレームワークの構築手法を考案し、その成果が分散システムに関する難関国際会議IEEE ICDCS2018に採録された。さらに、(3)都市街区に多数配置されたマイクロモジュール間の通信機能や超分散型の時空間情報集約機能（自律的ロードバランス、モビリティの自動把握・調整など）をEdge Computingベースで構築し、DCOSS 2017国際会議やMobile Information Systems誌で発表した。また、災害支援のための包括的プラットフォームに関する成果をSMARTCOMP 2017国際会議での招待講演や分散システムに関する国際会議IEEE ICDCS2017で発表した。現在、(4)複数のマイクロモジュールを対象環境に配置し、十数名のモバイルユーザにより人や車のモビリティ収集実験を行うと共に、大阪大学吹田キャンパスでの実証実験を目指した取り組みを開始した。実証実験では、数十台の固定カメラやLIDAR、ドライブレコーダー、スマートフォンなどを併用した包括的プラットフォームを開発し、携帯電話網が部分的に機能しなくなった場合を想定し、(a) 安否確認メッセージなどの伝達、(b) 写真などの災害関連情報の収集、(c) 各エリアでの人流センシングに基づいた実時間空間情報の把握と可視化、などに必要な要素技術の開発を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画では、平成29年度以降次のような課題に取り組むことを予定していた。
(1)屋内空間における高精度トラッキング技術と都市街区や公共交通機関におけるトラッキング・状況理解技術のシームレスな連携、(2)ノードならびにデータの偏在性、モビリティの偏向性がもたらす課題とそれに対する堅牢で柔軟なフレームワークの構築、(3)マイクロモジュール間通信機能や超分散型の時空間情報集約機能を都市環境で効率よく動作させるためのシステムの完成と適切な実証実験場所の確保、(4)災害時における時空間的に不完全かつ偏向性の高いデータやインフラのもとでの堅牢かつ適応的な集約基盤機能の実現、(5)大阪大学吹田キャンパス内の数十台の固定カメラやLIDAR、ドライブレコーダー、スマートフォンなどを併用した実証実験の実施。
上記(1)の屋内空間や都市街区、公共交通機関における高精度トラッキング技術については、駅構内や列車のトラッキング技術のみならず、ドライブレコーダーやスマートフォン、LIDAR、ドローンなどを活用した屋内空間や都市街区のトラッキング技術を開発している。また、災害支援のための包括的プラットフォームについても、Edge Computingベースでのプラットフォームの開発や自律的なロードバランス手法を考案している。実証実験では、複数のマイクロモジュールを対象環境に配置し、十数名のモバイルユーザにより人や車のモビリティ収集実験を行うと共に、平常時の情報伝達基盤の構築も進め、災害時のみならず平常時にも活用可能なシステムの開発を行っている。このため、いくつかの技術課題ならびにそれに基づく実証実験を残すものの、計画していた上記(1)～(5)の研究課題は概ね順調に解決してきており、予定通りの成果が期待できると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は研究の最終年度として、次のような研究課題を実施する。課題(1)～(3)については、昨年度の実績の機能拡張を目指す。課題(4)～(7)の一部については昨年度から研究を実施しているが、今年度に全体の実現を目指す。
(1) 屋内空間、都市街区、公共交通機関におけるトラッキング・状況理解技術の開発とシームレスな連携、効率化、(2) ノードならびにデータの偏在性、モビリティの偏向性がもたらす課題とそれに対する堅牢で柔軟なフレームワークの構築、(3) マイクロモジュール間通信機能や超分散型の時空間情報集約機能を都市環境で効率よく動作させるためのシステムの完成、(4) 類似のデータを自律分散的に効率よく集約する超分散型の時空間情報集約機能の機能向上やプライバシー保護手法の開発、(5) 大阪大学吹田キャンパスなどにおいて、数十台のカメラやLIDAR、ドライブレコーダー、ドローン、スマートフォンなどを併用した実証実験やシミュレーション実験の実施、(6) 複数のマイクロモジュールを対象環境に配置し、十数名程度のモバイルユーザによる人や車のモビリティ収集実験やシミュレーション実験の実施、(7) IoT機器群を用いた平常時の情報伝達基盤の構築。
これらの技術開発を並行して行うことで、当初目標の下記２つの課題A,課題Bの実現を図る。
(課題A)ビルや地下街など屋内の混雑・滞在状況を把握したり、数百メートル四方～数キロメートル四方の街区の人や車、公共交通機関におけるモビリティや滞在状況を可能な限り高精度かつ迅速に把握したりする技術の開発
(課題B)災害発生時の道路や建造物の損壊、車両や帰宅難民による道路の閉塞、群衆分布などの情報を広域で迅速かつ円滑にセンシング・集約し、被災者同士での安否情報の共有や広域災害地図構築、人や物資の輸送戦略、救命救急従事者の配置戦略を支援する技術の開発
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Research Products
(22 results)
