一般の自動車による広域センシングのための管理可能な情報収集プラットフォームの確立

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究では、一般の自動車を用いてモバイルクラウドセンシングを行うにあたり、(1)周囲の状況とその時間変化に対して自動車群が自律的・自己組織的に処理を行う、(2)性能指標などを保つように外部から自動車群を誘導できる、の二点の機能を備えたシステムの実現を目標とする。本年度は、以下の研究内容を実施した。センシングプラットフォームに関して、都市全体の観点から、場所や時間帯ごとの交通量や通信状況の違いによらず、さらに、自動車の走行経路情報を参照することなく、一定数のデータ収集用自動車を確保し、10分に1回などの指定した頻度でデータ収集を行うことを課題に、データ収集分担者の確率的な割り当て方式を提案した。これにより必要数の1500倍の交通量があり、30%の通信がロストしている場合でも、割り当て自動車数・情報収集頻度は2%程度の増加に抑制できることを示した。また、場所毎の局所的な観点からは、北海道でのポットホールによる春先のガタガタ道路を念頭に、道路の凹凸といった周囲の状況の程度に応じて自動車が情報収集頻度などを制御することを課題として、パルス結合振動子モデルを用いた環境雑音へのセンシング周期の同期方式を提案した。スマートフォンを用いた基礎的な評価を行い、道路の凹凸の程度に応じてセンシング処理頻度を調整できる見込みを得た。ネットワークプラットフォームに関しては、建物の影響などにより局所的にモバイルネットワークの性能が低下してもデータ送受信に必要な通信性能を保つことを課題に、アトラクタ選択モデルに基づく迂回経路の選択方式を提案した。札幌市大通り公園の5G環境で評価を行い、モバイルネットワークに直接接続しているときの性能が低下しても、隣接する自動車を経由した通信経路を利用することで、7Mbpsまでの平均スループットを維持できることを示した。