2019/2/20

Osaka University

2

Osaka University

研究の背景• ネットワークの利⽤形態が多様化• 求められる要件も多様化

エッジコンピューティングによるネットワーク型複合現実アプリケーションのサービス体感品質の向上性に関する評価• エッジコンピューティングによる応答性の向上• クラウドコンピューティングの遅延• 端末が取得した情報を遠隔地のデータセンターで処理
App• データセンターに負荷が集中
クラウド• エンド端末に近いエッジサーバで局所的な処理• 通信距離の短縮• 負荷の分散
エッジサーバ

⼤阪⼤学 ⼤学院情報科学研究科

数 [ms]

ロボット

User PC
ネットワークシステム研究会

2018/7/13

3

Osaka University

4

Osaka University

複合現実技術 (MR: Mixed Reality)

研究の⽬的とアプローチ• 複合現実技術 (MR: MixedReality)• 研究の⽬的• ネットワーク型 MR アプリケーションの作成• エッジコンピューティングの導⼊によるネットワ ーク型のサービス体感品質の向上性• 現実世界に仮想世界を重ね合わせる技術• 現実世界の物体との前後関係や衝突を判定し現実的な表現が可能

遠隔地• MR を⽤いたネットワークサービスの登場

送信情報挿⼊• 五感情報の送信による臨場体験を提供

クラウド• ジェスチャーによる近接・遠隔端末の操作

ユーザの体感品質 (QoE: Quality ofExperience) がどのように決定されるか不明

現実世界• アプローチ• 実機を⽤いてネットワーク型 MR アプリケーションを実装• ユーザとロボットがライブストリーミングとジェスチャーによる操作で連携

複合現実世界56

Osaka University

アプリケーション: ロボット側

アプリケーション: ユーザ側

• カメラで撮影した映像を局所的に処理• 指のジェスチャーでロボットに⾏動指⽰

1. 撮影した映像をエッジサーバに送信• タップで 90 度回転

2. エッジサーバに蓄積された環境情報を⽤い映像を 加⼯• ドラッグで前後左右の 4 ⽅向に直進• エッジサーバに蓄積されている環境情報を取得し MR ヘッドセットに表⽰

3. 加⼯した映像をライブストリーミング配信

映像送信
User PCMR アプリケーション• エッジコンピューティング環境の導⼊• 被験者実験• 4 つの簡単なタスクを設定• クラウドコンピューティング環境で発⽣する遅延を模擬的に発⽣• 遅延の⼤きさごとにタスク完了時間を測定• 体感品質を主観的に⽐較評価

Osaka University

エッジサーバ

VM
エッジサーバ

数百 [ms]

村⽥研究室 ⾼⽊ 詩織

クラウド
環境情報

App

映像加⼯
クラウド
エッジサーバ
映像送信ロボット

クラウドコンピューティング環境

エッジサーバ
映像送信
User PC

映像加⼯
エッジサーバ
環境情報
映像送信
ロボット

エッジコンピューティング環境

クラウド
環境情報
エッジサーバクラウド
エッジサーバ

環境情報送信環境情報送信⾏動指⽰
User PC

エッジサーバ
環境情報

ロボット

クラウドコンピューティング環境

User PC

エッジサーバ

⾏動指⽰
ロボット

エッジコンピューティング環境1

2019/2/20

7Osaka University

デモンストレーション動画

8

Osaka University[1 2 ] ⾦⽥ 純⼀, 荒川 伸⼀, 村⽥ 正幸, “エッジコンピューティング
環境におけるサービス 機能の配置が
ユーザの通信品質に与える効果の評価,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, v o l. 1 1 7 , pp . 61 –6 6, Sep t. 2017.

実験環境

NFV を応⽤した EC 環境• Microsoft HoloLens、PC、Pepper、エッジサーバを接続• OpenStack を⽤いた仮想化環境• クラウドコンピューティングで発⽣する遅延を模擬的に発⽣

クラウド

VM-1
エッジサーバ• VM-1、VM-2 で発⽣

VM-2
エッジサーバSW• 処理遅延: 約 420 [ms][12]SW

Wi-Fi AP

Wi-Fi APPC HoloLens

Pepper

ユーザ環境

遠隔ロボット• Pepper 内部で発⽣

9Osaka University

10

Osaka University

実験⽅法

体感品質の評価⽅法• 予備実験

• 客観評価• 遅延 0 [ms] から 500 [ms] まで 100 [ms] 刻みでタスクを 1 回ずつ実⾏• 各タスクに完了した時間を計測• User PC ↔ Pepper 間では 420 [ms] から 920 [ms]• 遅延の⼤きさごとにタスク完了時間の平均値を⽐ 較• 本実験• 主観評価• 8 ⼈の被験者がタスクを 2 回ずつ実⾏• 1 回⽬: 遅延なし
• 2 回⽬: 300 [ms] または 500 [ms] の遅延あり• 2 回⽬の操作について 1 回⽬の操作を基準としてどう感じたか• 各被験者が-3 から 3 の評点で判定• 平均値 (MOS: Mean Opinion Score) を算出 [15]• 評価観点E1: ロボット視点の映像の品質
E2: ロボット操作の快適性
E3: 没⼊感など

タスク内容
番号参照する情報

操作内容

1なし

ロボットの移動2

ユーザ側与えられた⽬標地点にロボットを移動

3

ロボット側

与えられた⽬標地点にロボットを移動

4

ユーザ側・ロボット側与えられた⽬標地点にロボットを移動[1 5 ] In te rn a ti o na l Tel e co mmu n i c ati o n Un i o n, “Re co mme n d a ti on ITU-T P.8 0 0 , Me th o ds for s ub j e cti ve
d e te rmi n a ti o n o f tran s mi ss i on q ua l ti y .”11

Osaka University

評価カテゴリ

評点

⾮常に良くなった

3

良くなった

2

わずかに良くなった

1

変化なし

0

わずかに悪くなった

-1

悪くなった

-2

⾮常に悪くなった-3

12

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実験結果: タスク完了時間

実験結果: ユーザの主観評価• 予備実験のタスク完了時間• 遅延 300 [ms] から 500 [ms] の間で体感品質が急激に悪化• 被験者のタスク完了時間も同様の結果• User PC ↔ Pepper 間では 720 [ms] から 920 [ms]• タスク完了時間は遅延の増⼤に対してほぼ線形に増⼤• タスク完了時間は線形に増⼤• 客観的指標によって体感品質を推定することは困難• ⼈間の体感メカニズムの深い理解が必要• クラウド利⽤時に 約 1 秒の遅延が発⽣するサービス環境ではエッジコンピューティング導⼊によりサービス品質が向上

50

task1
task2
40 task3
task4

1.25

230

評点

Task completion time [s]• タスク内容が単純であり、操作ミスがほとんどな かったた め

2000-2-0.25 -0.5

-1.25

10-2.5-400

100

200

300

Delay setting [ms]

400

500

E1: 映像の品質

E2: 操作の快適性

300 [ms]

E3: 没⼊感

500 [ms]2

2019/2/20

Osaka University

13

まとめと今後の課題• まとめ• MR アプリケーションを実装しエッジコンピューティン グ環境で ユーザの 体感品質を評価• ロボット操作においてはエンド間の遅延が 720 [ms] から 920 [ms] の間で体感品質が急激に悪化• 遅延が⼤きいとロボットがいる世界と現実世界が切り離されたような感覚• クラウドコンピューティング環境で約 1 秒以上の遅延が発⽣する場合、エッジコンピューティングの導⼊によってサービス品質 が向上• 今後の課題• 環境情報が動的に変化する場合における体感品質 の評価• アプリケーションのユーザインタフェースを改良• 発⽣させる遅延を細分化し、体感品質が急激に悪 化する遅 延を検証
• 多くの被験者による実験

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