講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-03-04 10:40
Mobile Edge Computingを利用したインフラ型車両制御システム ~ 通信異常時の走行性能評価 ~ ○佐々木健吾・鈴木有也・牧戸知史(豊田中研)・中尾彰宏(東大) NS2015-224 |
抄録 |
(和) |
現在の車の自動運転は高性能なセンサを搭載して実現する自律制御で, 一台の車両でセンシングできる情報が限られるため,センサで検知できない危険を回避することができない.我々はクラウドから車両の走行制御を行う「インフラ型車両制御システム」を提案しており,一箇所から全車両のセンサ情報を収集および走行制御を行うことで,広範囲の危険を回避することができる.しかし,クラウドから走行制御を行うため,インターネット上のトラフィック集中による輻輳に起因する予期できない遅延やパケットロスが大きな課題になる.本研究では, インフラ型車両制御システムにMobile-Edge Computingを応用し, クラウドとエッジサーバが連携して車両の走行制御を実現する.マイクロカーを用いたプロトタイプ実装を行い, ネットワーク異常が発生した際の車両の走行制御の精度の変化について評価する.結果として,クラウドによる走行制御では,ネットワーク異常により走行制御の精度が低下し,エッジサーバによるで走行制御では,ネットワーク異常を回避し走行制御の精度を維持できることを示す. |
(英) |
Autonomous cars equipped with rich sensors can get little sensor information around themselves. We have proposed "Infrastructure-based vehicle control system", which aggregates sensor information from vehicles and controls vehicles from the cloud. Although, it can avoid a wide range of warning, it has to process various network problem derived from Internet. In this paper, we apply Mobile-Edge Computing(MEC) to "Infrastructure-based vehicle control system". We implement a prototype system with micro-cars and evaluate the accuracy of vehicle control in case of network anomalies. As a result, we show that long latency reduce the accuracy of vehicle control from the cloud and vehicle control from the edge-server can retain high accuracy in spite of long latency. |
キーワード |
(和) |
MEC / ネットワーク仮想化 / 自動運転 / / / / / |
(英) |
Mobile-Edge Computing / Network Virtualization / Autonomous Driving / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 483, NS2015-224, pp. 323-328, 2016年3月. |
資料番号 |
NS2015-224 |
発行日 |
2016-02-25 (NS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NS2015-224 |
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