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講演抄録/キーワード
講演名 2022-07-15 11:30
機械学習とメタヒューリスティックの連携による車載イーサネット設計自動化システムの開発と評価
森 泰浩山本 寛立命館大)・陶山洋次郎泉 達也住友電工)・浦山博史オートネットワーク技研)・小林史歩梅原茂樹谷 英哲住友電工システムソリューションNS2022-54
抄録 (和) 近年、車両を制御する様々なコンピュータ (ECU) が相互に通信する車載ネットワークとして、イーサネッ トの採用が検討されている。また、自動運転技術等の新技術の登場により、車載ネットワークを流れるデータが多様 化している。そのため、特定のスイッチにパケットが滞留して輻輳の原因となるボトルネックが発生し、車両の制御 に関わる重要なデータが ECU へリアルタイムに届かない状況が懸念されている。そこで本研究では、車載イーサネッ トの構成や発生している通信の特徴を元に、輻輳の発生を防ぐための適切な QoS 制御の設定を自動的に導出する手法 を提案する。特に、低性能な車載小型コンピュータでも対応できるように、事前に様々なネットワーク構成・発生す るトラヒック・QoS 制御条件下でシミュレーションを実施した結果を学習し、ボトルネックの有無や程度を推定する 軽量な機械学習モデルを構築する。さらに、メタヒューリスティックの技術を活用することで、機械学習モデルによ りボトルネックの状態が適切と推定される QoS 制御の設定を自動的に導出する、車載イーサネット設計自動化システ ムを実現する。 
(英) In recent years, Ethernet tends to be adopted as an in-vehicle network that the various computers (ECUs) are interconnected. However, there is concern that the packets concentrate on certain switches, which become bottlenecks causing packet losses and lack of real-time property of the important data. Therefore, in this study, we propose a method to automatically derive appropriate QoS control settings to avoid the occurrence of the bottlenecks based on the network configuration and the characteristics of the network traffic. For the proposed method, a machine learning model is built to estimate the presence and degree of bottlenecks by learning the results of simulations carried out in advance on various network topologies, types of traffic and QoS control settings. Furthermore, by utilizing a meta-heuristic technique, an automated design system of automotive Ethernet is realized to automatically derive the appropriate QoS control settings for avoiding the bottleneck.
キーワード (和) IoT / 車載イーサネット / QoS制御 / 機械学習 / メタヒューリスティック / / /  
(英) IoT / In-vehicle Ethernet / QoS controll / Machine Learning / Meta-heuristic / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 105, NS2022-54, pp. 131-136, 2022年7月.
資料番号 NS2022-54 
発行日 2022-07-06 (NS) 
ISSN 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)
PDFダウンロード NS2022-54

研究会情報
研究会 NS SR RCS SeMI RCC  
開催期間 2022-07-13 - 2022-07-15 
開催地(和) 金沢歌劇座 + オンライン開催 
開催地(英) The Kanazawa Theatre + Online 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般 
テーマ(英) Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things), etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習とメタヒューリスティックの連携による車載イーサネット設計自動化システムの開発と評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development and Evaluation of Automated Design System of Automotive Ethernet by Linkage of Machine Learning and Meta-heuristics 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) IoT / IoT  
キーワード(2)(和/英) 車載イーサネット / In-vehicle Ethernet  
キーワード(3)(和/英) QoS制御 / QoS controll  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(5)(和/英) メタヒューリスティック / Meta-heuristic  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 泰浩 / Yasuhiro Mori / モリ ヤスヒロ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 陶山 洋次郎 / Yojiro Suyama / スヤマ ヨウジロウ
第3著者 所属(和/英) 住友電気工業株式会社 (略称: 住友電工)
Sumitomo Electric Industries, Ltd. (略称: Sumitomo Electric Industries)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 泉 達也 / Tatsuya Izumi / イズミ タツヤ
第4著者 所属(和/英) 住友電気工業株式会社 (略称: 住友電工)
Sumitomo Electric Industries, Ltd. (略称: Sumitomo Electric Industries)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 浦山 博史 / Hirofumi Urayama / ウラヤマ ヒロフミ
第5著者 所属(和/英) 株式会社オートネットワーク技術研究所 (略称: オートネットワーク技研)
AutoNetwork Technology Research Institute Ltd. (略称: AutoNetwork Technology Research Institute)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 史歩 / Shiho Kobayashi / コバヤシ シホ
第6著者 所属(和/英) 住友電工システムソリューション株式会社 (略称: 住友電工システムソリューション)
Sumitomo Electric System Solutions Ltd. (略称: Sumitomo Electric System Solutions)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 梅原 茂樹 / Shigeki Umehara / ウメハラ シゲキ
第7著者 所属(和/英) 住友電工システムソリューション株式会社 (略称: 住友電工システムソリューション)
Sumitomo Electric System Solutions Ltd. (略称: Sumitomo Electric System Solutions)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 谷 英哲 / Hideaki Tani / タニ ヒデアキ
第8著者 所属(和/英) 住友電工システムソリューション株式会社 (略称: 住友電工システムソリューション)
Sumitomo Electric System Solutions Ltd. (略称: Sumitomo Electric System Solutions)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-07-15 11:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2022-54 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.105 
ページ範囲 pp.131-136 
ページ数
発行日 2022-07-06 (NS) 


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