立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第29号) 2020

[ 研究助成 (C) ]自己拡大する Vehicular Cloud Computing 基盤
Self Expanding Vehicular Cloud Computing Platform
2187006

田谷昭

仁授

守倉正博

情報学研究科准教授

山本高至

情報学研究科助西尾理

志研究代表者

青山学院大学 理工学部
(助成受領時：京都大学大学院共同研究者

京都大学大学院情報学研究科

教

京都大学大学院
京都大学大学院助 教博士後期課程)

教munications) と呼ばれるマイクロ波帯電波を[研 究 の 目 的]使用するもので，最大でも 27 Mbit/s しか伝送
交通事故減少や高効率な交通整理を実現するできないが，センサデータ共有には Gbit/s 級ため，車両同士や車両とインターネットを無線の通信速度が必要であり，広帯域なミリ波帯電通信で接続するコネクテッドカーの研究が盛ん波の利用が検討されている [2]。また，ミリ波であり，自動運転技術とあわせて実用化がすす

通信は同時に多数の車両が干渉せずに通信できめられている。コネクテッドカーでは車両に搭る長所もあり，大規模な VCC の通信規格とし載されたカメラやレーダなどから得た周囲環境て適している。本研究ではミリ波を利用した大の情報を他車両と共有したり，インターネット

規模 VCC 基盤の実現に向けて，から交通情報をリアルタイムに取得もしくは更①相互接続される車両クラスタの大規模化新したりすることが可能で，単一の車両だけで②多数の車両による高効率なデータ共有は不足する情報を補い，安全性向上，渋滞解消，の二点について研究を行う。

協調的な自動運転などが期待されている。さら
[研究の内容，成果］に，[1] ではコネクテッドカーを利用した，複数の車両が協力しあう VCC (Vehicular CloudComputing) 基盤が提唱されている。VCC で①相互接続される車両クラスタの大規模化

は個々の車両が取得したセンサデータを共有す〈研究内容〉

るだけでなく，計算資源を共有することで大規無線通信では電波減衰により，通信可能距離模な計算や，不足する資源や情報を補い合ってに限界があり，車車間通信では通信距離を補う高効率な計算が可能となり，協調的な自動運転ために，中継局を介するマルチホップリレーが技術を実現するうえで重要な技術となっている。

利用される。本研究では，図 1 のようにマルチ車車間通信では，カメラなどの車載センサかホップネットワークで接続された車両同士を一ら得られた大容量データを共有することが求めつの VCC 基盤として考える。VCC 基盤を構られている。現在実用化されている車車間通信成する車両同士は互いの情報と計算資源の共用

規 格 は DSRC (Dedicated Short Range Com-が可能であり，参加車両が多ければ，より多く― 1 ―立石科学技術振興財団

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め，車両がエージェントとなり，行動は各車両の加速・減速・車線変更とした。VCC 基盤の規模の指標として，VCC 基盤を構成する先頭車両から最後尾車両までの道路に沿った距離を図1利用し，これを報酬と定める。また，各車両はVCC 基盤の拡大の様子周囲の車両位置をセンサにより取得し，これを状態と定義する。これにより VCC 基盤の拡大の情報を利用でき，大規模な計算が可能となる。

が強化学習の問題として定式化され，その解法

そのため，VCC 基盤に参加できる車両数を増

ア ル ゴ リ ズ ム を 適 用 す る こ と で，各 車 両 はやすことが VCC の有用性を高めることになる。

VCC 基盤を拡大するためには，観測した周囲本研究で想定するミリ波通信は，高速通信がの車両位置に応じてどのように移動すればよい可能な一方で，遮蔽による電波減衰が大きいとか学習できる。

いう課題があり，送受信車両の間にほかの車両学習後の行動モデルとして，車両は通信可能があると通信が困難になる。そのため，ミリ波範囲外にある他車両に近づいたり，ミリ波通信通信の普及期に，ミリ波通信できない車両がミできない車両を避けて見通し通信を確保するよ

リ波通信可能な車両の通信を阻害するというこうに移動したりすることが期待される。このよとが起こると考えられる。図 1 において車両 b

うに複雑な行動規則は古典的な強化学習アルゴがミリは通信できない場合に車両 a と車両 c はリズムでは学習できない。そこで，本研究では，遮蔽により通信ができず，VCC 基盤 A と B は強化学習に深層学習を取り入れた深層強化学習独立したものとなる。ここで，車両 a が車両 bを利用する。深層強化学習は人工知能が囲碁での遮蔽を回避する位置に移動することにより，人間のプロ棋士を打ち破るなど，近年目覚まし

車両 a を介して VCC 基盤 A と B が接続され，い発展を遂げており，複雑なモデルの学習が可一つの大規模な VCC 基盤が形成される。本研能である。一方で，深層強化学習は学習に非常究では，自動運転技術を搭載した車両が自ら考に時間がかかるという課題がある。提案システ

え，どのように動けば VCC 基盤を拡大できる

ム で は，学 習 の 高 速 化 の た め A3C (Asyn-かを強化学習と呼ばれるしくみにより学習する

chronous Advantage Actor Critic) [3]をもと手法を提案する。にした分散学習アルゴリズムを提案する。提案〈提案手法〉

アルゴリズムの概要を図 2 に示す。各車両は最強化学習は機械学習の一種であり，エージェ

新の行動モデルをクラウド上のサーバから定期ントと呼ばれる動作の主体が自ら試行錯誤を繰的にダウンロードし，そのモデルを自身の経験り返して，あらかじめ設定された報酬をより多をもとに更新する。その更新差分をサーバにく獲得するような行動を学習する手法である。

フィードバックし，サーバ側では全車両からのその際，エージェントは周囲環境の状態を観測更新差分を統合して行動モデルを最新のものにし，その観測された状態に応じて行動を決定するようになる。実際に強化学習で得られるものは観測した状態から行動への写像を表現する行動モデルである。
提案するシステムでは，VCC 基盤の拡大を目的として，車両が移動 (他車両との相対位置変更) する意思決定規則を学習させればよいた― 2 ―図2

分散協学習によるモデル更新

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置き換える。このアルゴリズムにより，サーバ②多数の車両による高効率なデータ共有が管理するモデルは全車両の試行錯誤が反映さ〈研究内容〉れた行動モデルとなり，分散学習が実現される。

VCC 基 盤 の 利 用 方 法 の 一 つ に CP (Cooperative Perception) がある。CP では図 4 の〈シミュレーション評価結果〉

計算機シミュレーションにより，4 車線の高ように見通しの悪い交差点などで，ある車両が速道路で，ミリ波通信で構成される VCC 基盤

検知した歩行者や障害物の情報を無線通信によの規模を評価した。既存の移動手法と提案手法

りほかの車両に送信し，死角となっている場所で構成される VCC 基盤の規模の比較を図 3 にの空間認識を向上する。本研究では VCC を利示 す。VCC 基 盤 の 規 模 の 指 標 は 道 路 方 向 に用した CP のため，大規模に空間情報を共有す沿った長さとした。車両全体の 40% がミリ波ることを考える。
無線通信では所望信号以外の信号を受信して，通信可能で VCC 基盤を構成する車両であり，そのさらに 25% または，50% が相対位置変更

両者が干渉すると，それらを分離できず，通信による VCC 基盤拡大を目指す。車両密度は各に失敗するため，VCC のような多数の車両が車線当たり 0.02 台/m とした。提案手法 (図中

同時に通信を行う環境では干渉が発生しないよDeepRL) のほかに，移動車両が無作為に位置うな通信スケジューリングが求められる。特に，変更する場合 (図中 Random) と VFA (Vir-

ミリ波通信では指向性アンテナを利用することtual Force Algorithm) に従って移動する場合が一般的で，従来の無指向性アンテナを前提と(図中 VFA) についても示している。ただし，したものとは異なるスケジューリングが必要でVFA は移動ロボットなどがマルチホップ通信ある。本研究では，ミリ波通信の指向性を活かを行う場合に採用される方式である。強化学習

すことで，同時に通信できる送受信車両のペアを用いる提案手法が VCC 基盤の規模を既存手を増やすことで通信効率の高めるスケジューリ法より大きくできていることがわかる。シミュングを提案する。

レーション環境ではミリ波通信できない車両が遮蔽物となり，ミリ波通信のマルチホップを阻害するが，強化学習により各車両が遮蔽を避けて通信可能な位置に移動し VCC 基盤を拡大したと考えられる。

図4交差点における Cooperative Perception〈提案手法〉

図 5 に提案システムのモデルを示す。建物によって見通しのきかない交差点を対象とし，交差点付近の車両が互いの情報を共有する。ここで，各車両はカメラやレーダなど自身のセンサで周囲の情報を取得し，それをほかの車両に送信する。データの送信は高速なミリ波通信で行
図3

提案手法による VCC 基盤拡大の効果

われ，直接通信できない車両へはマルチホップで転送される。全車両が取得した情報がほかの車両に行き渡れば，それぞれの車両は自身の周― 3 ―立石科学技術振興財団

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考慮してさらなる効率化を図る。マイクロ波通信では無指向性アンテナを使用することが多いので，既存手法ではある送信車両から一定範囲内の車両は送信できないとしていた。本研究では，アンテナに指向性がある場合の，干渉信号電力の近似手法を開発した。これにより，信号電力対干渉雑音電力比 (SINR : Signal to Interference and Noise power Ratio) を求めることができ，干渉せずに同時送信が行えるか判定可
図5

データ共有のシステムモデル

能となる。この判定基準は通信タスク同士が同時実行可能か，すなわち，グラフ構成時の辺の辺だけでなく，交差点全体の情報を取得できた有無の判定に使用される。

ことになる。

〈シミュレーション評価結果〉

具体的な手順を以下に示す。各車両iが一定

図 6 に 20 台の車両でデータ共有を行った際時間間隔Tでセンサデータdを取得し，それをの認識可能領域の拡大の様子を示す。認識可能

周囲の車両とT以内に共有する。それぞれのセ領域は正規化した値を示しており，各車両が取ンサは車両を中心に一定範囲の長方形もしくは得したセンサデータをすべて使用して表される十字状の領域をセンシング可能とし，この領域面積を 1 としている。既存手法はアンテナ指向をR  d とする。ここで，i，d はそれぞれ車両性を考慮せず，一定範囲内では 1 台の車両しか番号，車両が取得したセンサデータを表す。

送信できないという基準でスケジューリングしデータdを他車両と共有することで，各車両のているため効率が悪いが，提案手法では指向性認識範囲R⁚=⋃ d R  d  の面積が拡大する。

を考慮して SINR を計算し，干渉が起きないよ

ただし，d  はセンサ共有後に車両iが所持するうに送信車両と受信車両のペアを選択することデータの集合を表す。データ更新間隔Tをいくで高い効率を達成できている。また，干渉を考つかのタイムスロットに分割し，それぞれのス慮せずにスケジューリングした場合，細いビーロットで各車両が一回ずつデータを送受信する。

ムアンテナを使用するため，ある程度は干渉せ各タイムスロットでどの車両がどのデータをずに通信ができており，既存手法よりも効率は送信するかはグラフ理論を用いて次のように決良いが，干渉が発生した際にデータ共有に失敗定する。まず，送信車両，受信車両，送信対象し，最終的に達成できる認識可能領域が小さくデータの組合せをデータ通信タスクとして列挙なっている。

し，これを頂点集合とする。通信タスク同士の同時実行ができないときに頂点間に辺を持つようなグラフを構成すれば，このグラフの独立集合が各タイムスロットにおける同時に実行可能な通信タスクの集合となる。そのため，独立集合の中で通信タスクが多いもの，すなわち，最大独立集合を選べば各タイムスロットにおいて同時に実行される通信タスク数が最大化され，空間的再利用率が向上する。
提案手法ではミリ波通信のアンテナ指向性を― 4 ―図6

データ共有による認識可能領域の拡大

立石科学技術振興財団[今後の研究の方向，課題]

助成研究成果集(第29号) 2020

[成果の発表，論文等]〈ジャーナル論文〉

本研究では，高速なミリ波通信を利用した大規模 VCC 基盤構築の検討を行い，規模を拡大したり，効率よく通信を行うための手法を開発した。しかし，提案手法では VCC 基盤を管理

1 ．A. Taya, T. Nishio, M. Morikura, and K. Yamamoto,“Deep-reinforcement-learning-based

distributed

vehicle position controls for coverage expansion inmmWave V2X,” IEICE Trans. Commun., Vol. E102B, No. 10, pp. 2054-2065, Oct. 2019するために中央集権的な方法がとられており，

2 ．A. Taya, T. Nishio, M. Morikura, and K. Yamamoto,スケーラビリティにかけている。今後は分散制“Concurrent transmission scheduling for perceptual

御による VCC 基盤構築を開発し，スケーラビリティを向上することが課題である。

data sharing in mmWave vehicular networks,”
IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E102-D, No. 5, pp.
952-962, May 2019
〈国際会議〉
1 ．A. Taya, T. Nishio, M. Morikura, and K. Yamamoto,[参 考 文 献]“Concurrent data dissemination at intersections in

1 ．M. Gerla, “Vehicular cloud computing,” Proc. IEEE

mmWave for cooperative perceptions,” Proc. IEEE
Connected and Automated Vehicles Symposium,

MedHocNet, Ayia Napa, Cyprus, Jun. 2012
2 ．V. Va, et al., “Millimeter wave vehicular communications : A survey,” Foundations and Trends inChicago, USA, Aug. 2018
2 ．A. Taya, T. Nishio, M. Morikura, and K. Yamamoto,“Coverage expansion through dynamic relay vehicle

Networking, vol. 10, no. 1, pp. 1-113, 2016.
3 ．V. Mnih, et al., “Asynchronous methods for deep

deployment in mmWave V2I communications,”

rein-forcement learning,” International Conference

Proc. 2018 IEEE 87th Vehicular Technology Con-on Machine Learning, pp. 1928-1937, 2016.

ference, Porto, Portugal, Jun. 2018

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