車両センサーネットワークを用いた都市リアルタイムサービスへの応用

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車両ネットワークによって得られた大規模な交通データを分析することで、交通状態の把握や管理だけでなく、ドライバーの嗜好や行動パターンに応じた位置情報サービスを提供することができる。このようなリアルタイム性の強いアプリケーションの要求に応えるためには、効率的なデータ収集とターゲットとなるイベント発生予測が重要となってくる。例えば、警察と協力して通学路付近の不審者を車載センサやカメラによって監視し、必要があればパトカーを配置することが考えられる。本研究では、マンパワーに代わって、センサから得られる膨大なデータを収集・分析し、自律的にイベントに対応可能なモバイルアクターの新たな制御法とイベント発生予測の手法を提案した。さらに、同時に複数のイベントが発生する場合や、より複雑な処理を複数のアクターが協調して対応する場合、個々のアクターの動作制御および効率的なタスク割り当てが必要となる。まず本研究では、複数のイベントが発生し、アクターの通信範囲が限られている状況下において、アクターの有効な配置法についても考察を行った。一方、近年のソーシャルネットワークサービス(SNS)の普及により、インターネットを通じてリアルタイムに情報を交換し、交流することが可能となった。車両ネットワークとSNSを組み合わせることで、ドライバーはより豊富なコンテンツを楽しむことができるようになる。例えば、車載カメラで撮影した動画や写真を友人間で共有したり、ドライブルートをリアルタイムに公開したりすることが可能となる。しかし、SNSを通じてドライバーは個人情報や位置情報を公開することになり、悪意を持ったユーザによる個人情報の悪用によりドライバーが危険に晒される恐れがある。そこで本研究では、車両ネットワークのセキュリティの問題にも取り組み、興味やプロフィールを元にプライバシーを保護しながらマッチングを行うプロトコルが提案した。