CcS-L5G-serBOTinQジョイントシンポジウム

Beyond 5G／6Gへ向けての取り組みと社会実装
日本工業大学 平栗 健史

Next generation agriculture lab., NITWi-Fiと５Gの違い
Next generation agriculture lab., NIT

有線（LANや光ケーブル）
電波/無線通信

Wi-Fi• ローカル５GとWi-Fiの距離と速度はほとんど同じ• 周波数が違う

数10m届くインフラの５G
数Km届く

ローカル５G

数10m届く５GとはNext generation agriculture lab., NIT◼

無線は，インフラの５Gとローカルの５G
Sub6帯の3.7GHz帯と4.5GHz帯，ミリ波帯の28GHz帯
 最大100Mbps⇒最大20GBps（約100倍）
 数十から数百のアンテナが形成するビームで「多数同時接続」
1㎢あたり100万個のノードを接続しても通信ができる◼

有線は，５Gネットワーク
ネットワークスライシング
 MEC（Multi-access Edge Computing）


現在の通信

現在の通信

５G

５G

産業の変革
現在の通信

５G

データ
センタ

データセンタMEC

3

Beyond 5G/６Gへのアプローチ
Next generation agriculture lab., NIT

無線通信で大きく関わるのは拡張性

宇宙・地上・海洋のシームレス化• 各エリアでの特殊な無線技術• このすべてを連携・協調• ローミング/ハンドオーバ（シームレスな接続切り替え）ドローンを使ったネットワーク拡張
Next generation agriculture lab., NIT

Device fixing

chassis

災害時を想定したドローン編隊飛行による中継通信

Mobile batteryand HUB

Network device(RaspberryPi)

USB Type
WLAN

Arm anddirectional antenna(Patch antenna)

開発した評価ツールの特徴
NIT Confidential
Next generation agriculture lab., NIT• 地形，構造物の伝搬特性からアプリケーション層まで物理層から上位層のクロスレイヤで評価が可能• 従来，地形等の伝搬環境を考慮して上位層のシミュレーションすることは難しかったが，複数のツールを連携することで実現• 3次元のネットワーク評価も物理層伝搬を含め対応• ノードに高低差や起伏のある地形でも同様に評価可能• 物理層，MAC層，TCP/IP，アプリケーション等のパフォーマンスが評価可能• 各層の評価結果を抽出できるだけでなく全体での評価結果も解析
可能

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開発評価ツールの構成
NIT Confidential
Next generation agriculture lab., NIT

上位層
ネットワークシミュレータ（OPNET)
上位層パフォーマンスの評価，出力試作制御ツール• GUIによる評価パラメータ設定• EEM-RTMからOPNETへのトポロジ変換• 各評価ソフトウェアへの計算指示• MATLAB，OPNET間の連携補助

数値解析ソフトウェア（MATLAB）
電界強度に基づく受信電力計算

伝搬解析シミュレータ（EEM-RTM ）レイトレース法を用いた電界強度解析

物理層8

評価ツールで使用するソフトウェア- EEM-RTM

NIT ConfidentialNext generation agriculture lab., NIT• EEM-RTM 電波伝搬シミュレーションソフトウェア• 外部地図データ取り込みによる屋外地形モデルの作成，マニュアルエディタでの屋内/屋外地形モデルの作成• 構造物を対象としたレイトレースによる電波伝搬シミュレーション• 本試作ツールでは，レイトレースによって電界強度を計算

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評価ツールで使用するソフトウェア- MATLAB / OPNETNIT Confidential
Next generation agriculture lab., NIT• Matlab• 数値解析ソフトウェア• 本試作ツールでは，Winpropにて評価した電解強度から受信局の受信電力を計算• OPNET••••

ネットワークシミュレーションソフトウェア
物理層（自由空間伝搬）からアプリケーション層まで評価可能
無線LAN 802.11a/g/n等のOPNET標準モデルを提供
本試作ツールでは，MAC層以上の上位層を評価
ノードモデル：
通信レイヤモデル
ネットワークモデル

ネットワークモデルのトポロジにて物理層を含むネットワークのパフォーマンスを評価
プロセスモデル：制御モデル

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OPNETモデル構成

学内敷地に配置した無線局の通信評価
Next generation agriculture lab., NIT

無線局の配置例
AP-STA間を通信

地図データによる
写真の上空

STA1
AP
STA2
STA3

STA4

EEMで地図データ（OpenStreetMap(.osm)）を読み込み，AP，STAを設置し，レイトレース計測のための通信経路を選定

STA5

シミュレータによるパラメータ設定
Next generation agriculture lab., NIT

評価パラメータParameters

STA1

AP
STA2

送信電力

20dBm

通信方式

IEEE802.11g

伝送レート

2〜54Mbps

地上高一律1.5mトラヒック発生

STA5

STA3
STA4

Value

帯域輻輳状態

帯域幅

20 MHz

評価時間

各リンクで2 min

伝搬特性

レイトレーシング

通信プロトコル

TCP/IP

通信方式（IEEE802.11g,a.n,ac.ax）を選び，STAからAPへの上りTCPスループット特性を評価※建物を避けるように設置．モンテカルロでの評価も可

シミュレータによるTCPパフォーマンス評価
Next generation agriculture lab., NIT

STA1

AP
STA2
STA5
STA3
STA4Throughput [Mbps]

2520151050

STA1

STA2

STA3STA4

STA1-3：見通しが良く，パスも取れるため，APに近いほど受信電力が高く高いスループットが得られる
STA4：障害物で隔たれ，電波が届かず（パスも少ない）通信不可

受信STAの位置に応じたスループットが計測可

STA5

学内敷地に配置した無線局の実験評価
Next generation agriculture lab., NIT

STA1AP
STA2
STA5
STA3
STA4

実験方法
STA

Windows PC+ TP-LINK ドングル

AP

Raspberry Pi+TP-LINK ドングル

送信電力

20 dBm

地上高1.5m

トラヒック発生と評価方法i-perfにてSTA→APの上りTCPトラヒックを生成してスループットを評価

STA

使用周波数

2.4 GHz

帯域幅20 MHz

評価時間

AP2 minシミュレータと実験のパフォーマンス比較
Next generation agriculture lab., NIT

STA1

AP
STA2
STA5
STA3

Throughput [Mbps]

25
20
15
1050
STA1

STA4

STA2Simuration

STA3

STA4

STA5Experiment

STA3を除くSTA：シミュレーションと実験の結果が一致
STA3：STA3-AP間に地図データに存在しない1.5mの盛土通路があり，見通しがなくなりスループットが低下アダプティブ・メディアHOの考案
Next generation agriculture lab., NIT⚫ 異なるメディア間を高速で移動／ハンドオーバ（HO：接続切替）◆ アプリケーションや用途に適した通信品質を考慮◆ 高速／耐遅延ハンドオーバなどの条件に応じた技術考案

生研支援センター（農林水産省）

イノベーション創出強化研究推進事業
Next generation agriculture lab., NIT

人の手を介さないトマトの受粉• トマトのLED水耕栽培の研究• 花の受粉はミツバチやマルハナバチによる媒介• 生物を利用する課題• 受粉作業の確実性？ 管理が難しい• 温湿度（夏場は不活発）や使用する農薬の注意• 蜂群（ほうぐん）数確保，輸入で子孫を残さない品種• 人の手による受粉は，作業者数確保や経験が必要→農業従事者の減少から技術継承問題• 世界中で発生するミツバチ大量死（蜂群崩壊症候群）

ドローン蜂による受粉システムの提案

自律ロボットによる栽培支援の提案
Next generation agriculture lab., NITPollination
instructions

Machine learning

Farm works

Machine learning using CNN
Classification of Possible/Impossible for pollination

Photografhy

Input
image

日経新聞より（7月20日）
Image clipping/extraction

トマトの受粉可能な花の識別
Next generation agriculture lab., NIT••

昆虫（みつばち，マルハナバチ）による受粉
人間の手による受粉作業⇒

ロボットによる花の認識が必要

Flowerbud

Pollination
possible shape(a)

(b)

(c)

(d)

Fruit

(e)

(f)

花弁形状で受粉可否を判別
正確に花弁の形状を識別 ⇒不要な振動は避ける機械学習（CNN）による判定結果
Next generation agriculture lab., NIT

学習による正解率• Validation Accuracy ：87.3%

80• 正解率が低い理由：
学習画像が各200枚のため，エラーデータが大きく影響

accuracy (%)

100

60

accuracy40

val_accuracy

20• 前処理なしの場合，70%

nothing0012345epoch

678• (d)の受粉可能確率が高い

受粉可能と判定した確率 [%]• (c)および(e)➡受粉可能な場合もあるため，実証実験では受粉処理を実施する• ガウシアン画像も識別精度は高い

(a)

(b)

(c)(d)(e)

AI判定機の開発と機能概要
Next generation agriculture lab., NIT

Raspberry Pi3 B+

実証実験の結果- 着果率の考察Next generation agriculture lab., NIT

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

※着果率：着果数/人の目で受粉可能と判断した数受粉可能（正解率）と実際の着果率

80

80

6060

着果率 [%]

着果率 [%]

実験による花の着果率40200(b)

(c)

(d)

(e)

40200x ≦ 70

70 < x ≦ 80

判定機による受粉可能確率が70%以上であれば概ね着果することを確認

80 < x ≦ 90

90 < x[%]位置測位，飛行制御，花識別の仕組み
Next generation agriculture lab., NIT
赤外線カメラ測位機能

反射マーカー•機体識別•座標測位

ドローンカメラと動画解析機能

Crazyflie•カメラより動画受信•花のAI判定•[1]出力時に座標情報併せて通知

Crazyflie2.0ホームページ
https://www.bitcraze.io/products/old-products/crazyflie-2-0/

モーションキャプチャによる飛行制御
Next generation agriculture lab., NIT

カメラ設置イメージ
HUB

Motive
飛行制御用
Wi-Fi
AI判定

HLW

受粉用ドローンと振動子の開発
Next generation agriculture lab., NIT(a)受粉作業イメージ(c)ドローンへの実装
Spec(b)振動子のサイズ

長さ（柄）131 mm

幅（T字バー）55 mm

重量15 g

電力消費量

3.7 V, 81 mA