26 Ｍ－ 03「多様な車載センサによる路面状態推定技術を利用した車載型道路状況収集転送システムの実用化研究」
研究代表者
研究参加者

柴田義孝（ソフトウェア情報学部、教授）、
滝口清昭（東京大学生産技術研究所、特任准教授）、内田法彦（埼玉工業大学社会情報学部、准教授）、平川 剛（i-MOS 研究センター招聘研究員、ネットワーク応用研究所）、佐藤剛至（本学大学院博士後期課程
学生）、伊藤健太（本学大学院博士後期課程学生）

本研究では、寒冷地域の路面凍結や積雪による交通問題に対応するため、多様な車載センシング
技術と全方位映像転送システムを組み合わせ、Radio on Demand 機能により外部より起動 / 停止および通信制御を可能とし、通常時は準静電界センサや各種センサ（GIS、赤外線温度センサ等）および小型軽量の 360 度全方位映像カメラを複数の車両に搭載運行させることにより、多様な道路状況（路面の凍結・積雪・風雨状況等）を車載センササーバに収集し、これらを 3G/LTE、Wi-MAX、無線 LAN から成るコグニティブ無線によりデータセンターに送信し、利用者がスマートフォンやタブ
レット端末から、Web-GIS 機能により道路状況をリアルタイムに監視しドライバーへの様々なレベ
ルでの注意喚起を行うことにより交通事故を抑止する手法による車載型道路状況収集転送システムを開発する。また中山間地域や災害時の通信途絶環境を考慮し、センサデータや全方位映像による被災地状況を Delay Tolerant Network(DTN) 機能により、通信不能時は車載サーバに自動的に蓄積し、通信可能状態においては自動的にデータセンターに転送できるシステムの開発と実用化の研究を行う。

１ 研究の概要

線等に比べると費用が安いとは言え）コストが大きいこともあり、適用先は歩道に限られ、車両が走行する公道上での普及は進んでいない。
以上のような背景に基づき、本研究開発では発想の転換をし、凍結や積雪に伴う事故や渋滞等の交通問題を、路面状態を周辺環境に依らず正確に把握し、多くの車から、各種センサ情報をリアルタイムに収集することにより、ドライバーへの様々なレベルでの注意喚起を行うことにより交通事故を抑止する手法による車載型
道路状況収集転送システムを開発し、実用化することを目的としている。従来手法と比較して正確かつ大規模な路面情報収集が可能となるため、一般車両の交通事故防止はもちろん、官公庁の緊急車両（救急車・消防車等）や地域住民の足であるバス・タクシーなどの業務利用への適用も可能とし、地域の安全に貢献することを目的とする。

近年、道路環境のめざましい発展を遂げた東北地方では自動車の利用が増加している。また、
冬期は路面凍結や積雪などによって、徒歩や自転車・バイクによる移動が困難となり、自動車
交通への依存度が上昇する。一方で、凍結路面に対しても強いグリップ力を持つスパイクタイ
ヤが禁止され、代替としてスタッドレスタイヤの普及が見られるものの、凍結・積雪路面は非
常に滑りやすい状況となっている。このような社会的状況の変化に伴い増加している路面凍結
による交通事故への対策が急務となっている。
路面凍結による事故は十数年以上も前から問題視されはじめ、様々な手法による改善が各所で試みられている。そのひとつであるロード
ヒーティングは直接的解決の手法でかつ有効な手段でもあるが、高額な初期導入費用及び維持コストが必要となるため、広域での普及には至っていない。また、自然熱源を利用する場合には、その資源の枯渇や環境問題を引き起こす
副作用が問題視されており、対策として太陽熱や地熱・風力などを利用する試みもなされているが、そのような設備は建設コストが高く、実用には至っていない。最近では電熱線やヒートパイプにかわる技術として、柔軟性と耐摩耗性を兼ね備えた舗装用ゴム素材が開発され、路面凍結防止策として使われ始めているが、（電熱

２ 研究の内容

本研究開発全体においては、次の 3 つのサブ
テーマについて実施した。
2.1 準電界センサと路面状態推定アルゴリズ
ムの構築
タイヤと路面間の準静電界センシングを可能とするセンサの設計、および、センサ測定値か21

3.1 準静電界センサと路面状態推定アルゴリ
ズムの構築
既存の準静電界センサを利用した路面状態センシング環境を構築し、乾燥路、湿潤路、積雪路および凍結路の各路面状態の実測を可能とした。この結果、凍結路に対する各路面状態の電圧の平均値の比について、乾燥路では 52.6dB、湿潤路では 65.6dB、積雪路では 73.5dB の結果を基礎データから得ることができ、目標とする 15dB 以上の数値を達成した。また図２に示すように、乾燥路、湿潤路、積雪路のそれぞれの路面間で、統計的仮説検定のひとつである t
検定を実施し、各路面間の差異が 99％以上有意であることが確認できた。これにより識別率
80％以上としたもう一つの数値目標を達成した。以上の実験結果より、準静電界センシングによる路面状態推定技術を利用することで、積雪または凍結時の路面状態推定の可能性を示すことができた。

ら得た波形の特徴抽出を行い、路面状況を推定するアルゴリズムの基礎を構築する。平成 26
年度は乾燥路、湿潤路、凍結路について既存技術をもとに実測データを蓄積する。各路面の変化を 15dB 以上の電圧比として得ることを目標とする。
（既に達成している乾燥路と湿潤路の識別 15dB 以上を凍結路の識別にも適用する）。
また、電圧比による識別のほかに、データ波形の特徴抽出を行い、最終的に各路面の識別率
80％以上を目標とする。
2.2 センサデータ収集・車車間通信による情報共有
センサデータの収集・情報共有においては、
図１に示すように、複数の多様なセンサデー
タを、plug and play 機能により、統一した
データフォーマットで取得、および、収集するシステムを構築する。収集したデータは 60m
圏内の近隣の車同士で、車車間通信によって0.5Mbps 以上の速度でリアルタイムに共有することが可能であることを確認する。

図 2：各路面における確率密度
3.2 センサデータ収集・車車間通信による情報共有
本システムの概要は、図１に示すように、複数のセンササーバ、車載サーバおよび情報サーバから構成される。センササーバは路面状況を監視する準静電界センサを中心に、加速度セン
サ、速度センサ、GPS センサ、画像カメラか
らの多様なセンサデータを、plug and play 機
能により、統一したデータフォーマットで取得、および、収集可能とする。また、車載サー
バはこれらのセンサデータを時空間系列で蓄積する。蓄積されたセンサデータは、安定したInternet 接続が可能ならば情報サーバへデータを送信し、そうでない場合は Delay Tolerant
Network (DTN) プロトコルによりデータを蓄積し続け、ネットワーク接続が可能になった領域に到達した時に自動的に情報サーバへデー
タを送信する。情報サーバは、ウェブアプリ
ケーションとして Internet ユーザに情報を提供する。また、近隣の車同士で道路状況をリア
ルタイムに共有するため車車間通信を可能と

図 1：システム構成の概要図
2.3 センサネットワークから情報を取得しドライバー通知するアプリケーションの開発
複数のセンサを搭載した車両に車載サーバを搭載し、各車両が自身の車載サーバに時空間的に走行路の路面凍結状態を蓄積する。それらの情報は、車載サーバ同士が車車間通信を行うことで、各車両のドライバーが必要とする「時間」
ならびに「空間」において共有することができる。以上のシステムに基づいて、スマート端末
を用いて共有した路面状況を用いてドライバーに直接、あるいは地図上に表示することにより間接的に注意喚起を行うアプリケーションを試作する。

３ これまで得られた研究の成果

本研究の成果をそれぞれの 3 つのサブテーマごとに説明する。

22

じるまでの処理を、ソケットを受信している間繰り返す。

する。車車間通信においては、すべてのセンサ
データを交換するのではなく、特に重要な路面凍結状況、積雪情報に関するセンサーテー
タを共有する。車車間通信プロトコルとしては、Dedicated Short Range Communications(DSRC) や IEEE 802.11p などが物理層の標準化が進められているが、まだ最終段階に無く製品が出ていない。そこで、本研究では無線ネッ
トワークの物理層および MAC 層プロトコルとしては、IEEE802.11g を使用し、その上に論理層として IEEE802.11p とほぼ同等のデー
タ転送フローを有するプロトコルを設計し、Socket ベースの車車間通信プロトコルを実装
し、プロトタイプを作成して実験を行った。

3.2.2 プロトタイプシステム
本システムの目標に対してどの程度達成しているかを評価するため、図 4 のようにプロトタイプを構成し、性能評価を行った。プロトタ
イプシステムは、車載サーバ、情報サーバ共に OS を Ubuntu 環境で構成し、各種センサからのデータを、センサの種別により判別しデー
タベースに格納する部分にこれまで開発した
CoMoSe プラットフォームを利用した。

3.2.1 車両間通信の処理フロー
現在の実装におけるデータ送信の際の車両間通信の処理フローを図 3 に示す。受信側サー
バはサーバソケットを生成し、送信側サーバからのソケット接続を待ち受ける。送信側サーバ
は isRearchable( ) メソッドを用い受信側サー
バ IP アドレスに到達可能かどうかを判断する。
到達可能と判断されたら、新たにデータ転送用のソケットを生成する。送信側サーバはデータが格納されているディレクトリからデータファ
イル名を取得し、配列に格納、昇順にソートする。この処理が終わったら、送信側サーバはソケットを生成し受信側サーバへ接続要求をする。受信側サーバは送信側サーバのソケット接続要求を受け付け、入出力ストリームを生成する。送信側サーバはソケット接続要求が受け付けられたら、入出力ストリームを生成し、データファイルをバイトデータに変換し、ソケット
通信によるデータ送信を行う。データファイルを送信し終わったら。ストリームとソケットを閉じる。送信側サーバはソケット接続要求から
ストリームと転送用ソケットを閉じるまでの処理を対象のデータファイルが存在する間繰り返す。受信側サーバは送信されたデータを受信し、バイトデータをデータファイルに変換し、ストリームとソケットを閉じる。受信側サーバはソケット接続待受からストリームとソケットを閉

図 4：プロトタイプシステム図
3.2.3 車両間通信実験
本システムの定量的な評価を行うため、シナリオに基づいた車車間通信時の通信品質を測定する。ある目的地に向かって、その道程の道路状況を知りたい車両 A と、A の目的地の方か
らセンサデータを収集しながら A に接近する
車両 B を想定する。A は目的地に向かう途中にコンビニ等の駐車場で休憩しており、B が同じ駐車場に停車するか駐車場の付近を横切る際に、A にセンサデータを送信する。
実験には上記のプロトタイプを使用する。送信側の通信部分には外付け WLAN 子機を使用し、受信側の内蔵 WLAN からなるアクセスポ
イントへ接続する。通信規格は IEEE802.11gを使用する。また、実験に使用するパラメータを表 1 に示す。

表 1：実験に使用するパラメータ

図 3：車両間通信の処理フロー図
23

する。

実験として、車車間距離を変化させ、送信側は移動し受信側が停止した状態でのデータファ
イル送信を行い、ping、iperf による測定を行った。測定結果を図 5 に示す。横軸は車車間距離で、縦軸は実際転送出来たトータルのデータ
ファイル量とスループット（帯域）を示している。この結果からわかるように、30m 付近まではスループット（帯域）
が10Mbps 以上でトータル 75KB 程度のデータ送信することが出来ている。その後はパケットロスが発生しスルー
プットは減少するが 70m まで通信可能で、
トー
タル 30KB のデータサイズをスループット（帯域）1~4Mbps で転送可能であることを確認できた。
以上の結果より、目標の通信可能距離 60m
圏内に達してからデータの送受信（0.5Mbps）
以上を達成することが出来た。

3.3.1 ソフトウェア構成
本 研 究 開 発 で は、2.1 節 に 挙 げ る よ う に
CoMoSE プラットフォームの PnP 機能を用いて、WiFi 接続によるセンサ群と車載サーバ間のデータ収集ソフトウェアを構成する。また、
2.2.3 節に後述するスマート端末アプリケー
ションは、CoMoSE のデータ取得 API である
REST ならびに memcache を用いることで必要なセンサ情報を取得し、PhoneGap を用いる
ことで直接及び GIS による注意喚起 UI を実現した。
3.3.2 テキストベースでの車車間センサデー
タ授受
3.2.3. 節にて車載サーバ間におけるデータ
送受信 (0.5Mbps) の目標値達成を確認したが、本サブテーマでは、車車間通信により必要とされる注目領域のデータの授受が行えるかを検証し、すれ違い通信に対応可能な時間内での通信完了を確認した。
3.3.3 注目領域情報の通達方式
検索側車載サーバ（以下、検索側）は、搭乗者のスマート端末上のアプリケーションから時
空間的な「注目領域」を事前に取得する。検索側は、PnP を用いて他車の車載サーバ（以下、供給側）を発見次第、供給側に対して REST 形式のクエリをリクエストすることで注目領域を伝達する。検索側は受信したクエリ結果をローカルに蓄積し、検索側自身が取得したセンサ
データと同等に扱うことで路面状況をドライバーに通知することができる。

図 5：iperf における帯域測定
3.3 センサネットワークから情報を取得しラ
イバー通知するアプリケーションの開発
本システムは複数のセンサを搭載した車両に車載サーバを搭載し、車載サーバに時空間的にセンサデータを蓄積することで、各車両が走行
路の路面凍結状態を蓄積し、車載サーバ同士が車車間通信を行うことで、各車両のドライバーが必要とする「時間」ならびに「空間」（以下、注目領域）における路面状況を共有する。また、スマート端末を用いて共有した路面状況を用いてドライバーに直接、あるいは地図上に表示して間接的に注意喚起を行う。
本システムは、図 6 に示す以下の機器で構成

3.3.4 実験結果
車載サーバ機能を搭載した PC-Linux 機二台を用いて、注目領域の 1,000 件のテキスト化されたセンサデータの授受にかかる時間を計測した。本実験ではサーバ間は 1,000Mbps の有線接続を用いたが、無線による車車間通信を想定して tc コマンドにより帯域幅を変更して計測を行った。図７に実験結果を示す。帯域幅

図 7：実験結果

図 6：機器構成図
24

tional Conference on Advanced Information Networking and Applications
Workshops (WAINA-2015),   Gwangju,
Korea,   March 25 - 27, 2015.（ 査 読 有り）
12）Kenta Ito, Go Hirakawa, Yoshikazu
Arai, Yoshitaka Shibata, “A Road
Condition Monitoring System Using
Various Sensor Data in Challenged
Communication Network Environment,”
IEEE International Workshop on Disaster and Emergency Network Systems(IWDENS2015) , Gwangju, Korea,
March 25, 2015.（査読有り）
13）Yosuke Kikuchi, Go Hirakawa, Noriki
Uchida, Yoshikazu Arai, Yoshitaka
Shibata “Mobile Cloud Computing forDistributed Disaster Information System
in Challenged Communication Environment,” IEEE International Workshop
on Disaster and Emergency Network
Systems (IWDENS2015) ,Gwangju,
Korea,  March 25, 2015.（査読有り）
14）Motoo Ino, Koji Hashimoto, Yoshitaka
Shibata, “An Adaptive Video Quality
Control Method in Wireless Network
Environment”, The 29th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications  
(AINA2015), Gwangju, Korea,   March
25, 2015.（査読有り）
15）Go Hirakawa, Noriki Uchida, Yoshikazu
Arai, Yoshitaka Shibata, “Applicationof DTN to the Vehicle Sensor Platform
CoMoSE,” The 29th IEEE International
Conference on Advanced Information
Networking and Applications Workshops (WAINA-2015) , Gwangju, Korea,
March 25 - 27, 2015.（査読有り）
16）Kenta Ito, Go Hirakawa, Yoshikazu
Arai, Yoshitaka Shibata, A Road Condition Monitoring System Using Various
Sensor Data in Vehicle-to-Vehicle Communication Environment”, Int. J. Signal
and Imaging Systems Engineering, (Accepted) 2015.（査読有り）
17）伊藤健太、柴田義孝、“ 多様な通信環境における車車間通信を用いた道路状況共有システム ”、情報処理学会第 162 回 DPS
研究会（東京都小金井市）、2015 年 3 月 5日．
（査読無し）
18）伊藤健太、柴田義孝、平川剛、“ 劣悪な通信環境における多様なセンサデータを利

128kbps をのぞいて 2 秒以内でデータ授受が完了しており、本研究が目標とする 0.5Mbpsの帯域幅の場合 1,000 件のセンサデータ授受を 0.53 秒で完了可能であることを確認し、すれ違い通信にも対応可能との示唆を得た。

４ 今後の具体的な展開

準静電界センシング技術において凍結路と他の路面状態との走行中における識別率 80％以上を達成する。前年度データをもとに路面状態推定アルゴリズムを構築する。準静電界センサのネットワークシステムへの統合と路面状態推
定アルゴリズムの実装を行い、実証実験によってアルゴリズムの検証、改良を加えて平成 28
年度内に数値目標を達成することを掲げ、実用化への検討を行う。
センサデータ収集・車車間通信による情報共有においては、最大通信距離を 200m、平均実
行スループットを 10Mbps 以上、およびセンサ
データパケット紛失率として 10-3 を達成する。
また、センサデータ収集機能の改良と安定性の向上を図り、12 時間程度の安定動作を確認し、実用化に備える。平成 27 年度でコグニティブ
無線用に指向性ソフトアンテナ導入することにより、最大通信距離および平均実行スルー
プットを向上させることが出来る。さらに劣悪通信環境（中山間地や沿岸部にように通信が不安定領域）への対応を可能とするため、Delay
Tolerant Network(DTN) プロトコルを導入し、通信が不能領域では自動的に車載サーバに蓄積し、通信が可能領域に入って場合に、自動的に通信を可能とするプロトコルを開発することにより、センサデータパケット紛失率を大幅に改善していく。
センサネットワークから情報を取得しライバー通知するアプリケーションの開発においては、予め注目領域を車載サーバに登録する機能や注意喚起表示機能のプロトタイプ実装を行い、ドライバー通知アプリケーションのプロトタイプ完成を目標とする。また、H26 年度は有線接続による模擬的な検証を行ったが、H27
年度はサブテーマ 2 で開発した車々間通信を部分的に導入し、無線による車々間通信により、車載サーバからのデータ取得機能、注目領域を
車載サーバに登録する機能、GIS 情報表示機能、注意喚起表示機能を実現し、実車を用いて実証実験を実施する。

５ 論文・学会発表等の実績

11）Noriki Uchida, “Evaluation of Vehicleto-Vehicle Communication with Delay
Tolerant Networks for Safety Surveillance System”, The 29th IEEE Interna25

on Advanced Information Networking
and Applications Workshops (WAINA),
pp. 417-424, 2014.
[5] Huang, C.M. and Lin, S.Y. “An Advanced Vehicle Collision Warning Algorithm over the DSRC Communication
Environment: An Advanced Vehicle
Collision Warning Algorithm”, 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications(AINA), pp. 696-702, 2013.
[6] Hirakawa, G. Kywe, P.P. Ito, K. andShibata, Y. “Application of Automotive
Sensor Information Server Platform to
Ubiquitous Sensing System”, 17th International Conference on Network-BasedInformation Systems (NBiS2014), pp.
461-464, 2014.
[7] Hirakawa, G. Kywe, P.P. Ito, K. andShibata, Y. “Road-to-Vehicle Communication Using CoMoSE for Road Surface
Freezing Information System”, 9thInternational conference on Complex,
Intelligent, and Software Intensive
Systems (CISIS2015), 2015.
[8] Takiguchi Laboratory, http://www.takiguchilab.iis.u-tokyo.ac.jp/[9] Ito, S. Sodeyama, H. and Takiguchi,
K. “Failure Analysis of Semiconductor
Device using Nano Electro-static Field
Probe Sensor (NEPS)', ISTFA 2011 International Symposium for Testing and
Failure Analysis Venue, pp. 387-392,
2011.
[10] Ito, S. Takiguchi, K. Sodeyama, H. andMatsumoto, T. “Failure Analysis Methodof Using Laser Nano Electrostatic_Field
Probe Sensor (L-NEPS)', Proceeding of
18th IPFA, pp. 172-176, 2014.
[11] Sun, X.G. Sun, X.L. Yang, Q.G. and
Ma, S.N. “Application of Wireless Sensor
Networks in Post- Disaster Road Monitoring System”, 4th International Conference on Intelligent Networks andIntelligent Systems, pp 105-108, 2011.
[12] Chen, K. Lu, M. Fan, X. Wei, M. and
Wu, J. “Road Condition Monitoring
Using On-board Three-axis Accelerometer and GPS Sensor”, 6th International
ICST Conference on Communications
and Networking in China (CHINACOM),
pp. 1032-1037, 2011.
[13] Avik Ghose, Provat Biswas, Chirabrata

用した道路状況監視システム ”、情報処理学会第 77 回全国大会（京都府京都市）、
2015 年 3 月 17 日．
（査読無し）
19）菊池瑶介、柴田義孝、“ 大規模災害を考慮したモバイルクラウド型災害情報共有システム ”、情報処理学会 DPS 研究会第162 回 DPS 研 究 会（東 京 都 小 金 井 市）、
2015 年 3 月 5 日．
（査読無し）
10）平川剛、伊藤健太、柴田義孝、“CoMoSe
プラットフォームを用いた路車間通信の
実 現 ”、B-18-35, 2015 年 電 子 情 報 通 信
学会総合大会、滋賀県草津市、2015 年 3月 11 日．
（査読無し）
11）内田法彦、“ ユーザポリシーを用いた耐遅延性ネットワークと災害への応用 ”、埼玉工業大学若手研究フォーラム 2014、埼玉
県深谷市、 2014 年 7 月 12 日．

６ 受賞・特許11）Kenta Ito, The Best Paper Award at theIEEE International Workshop on Disaster and Emergency Network Systems(IWDENS2015), “A Road Condition
Monitoring System Using Various
Sensor Data in Challenged Communication Network Environment,” 、March
26, 2015．

７ 参考文献[1] Ntareme, H. and Domancich, S. (2013)`Security and performance aspects of
Bytewalla: A Delay Tolerant Networkon smartphones', First International
Workshop on Wireless Communication
and Networking Technologies for Rural
Enrichment, pp. 449-454, 2013.
[2] Wang, C. Zhao, B. Peng, W. Wu, C. andGong, Z. “Routing Algorithm based on
Ant Colony Optimization for DTN Congestion Control”, 15th International
Conference on Network-Based Information Systems (NBiS), pp. 715-720,
2012.
[3] Yin, X. Ma, X. Trivedi, K.S. and Vinel,
A. “Performance and Reliability Evaluation of BSM Broadcasting in DSRC with
Multi-Channel Schemes”, IEEE Transactions on Computers, Vol. 63, No. 12, pp.
3101-3113, 2014.
[4] Serageldin, A. and Krings, A. “TheImpact of Dissimilarity and Redundancy
on the Reliability of DSRC Safety Applications', 28th International Conference
26

Bhaumik, Monika Sharma, Arpan Pal,and Abhinav Jha, “Road Condition
Monitoring and Alert Application Using
In-Vehicle Smartphone as Internet-Connected Sensor”, PerCom Demos, Lugano,pp 489-491, 2012.
[14] Akabane, A.T. Villas, L.A. and Madeira,
E.R.M, “GTO: A Broadcast Protocol for
Highway Environments over Diverse
Traffic Conditions', 13th International
Symposium on Network Computing andApplications, pp 37-40, 2014.
[15] Qureshi, M.A. and Noor, R.M, “Towards
Improving Vehicular Communication inModern Vehicular Environment”, 11th
International Conference on Frontiers ofInformation Technology, pp 177-182,
2013.
[16] Correa, C. Ueyama, J. Meneguette, R.I.
and Villas, L.A. (2014) `VANets: An
Exploratory Evaluation in Vehicular Ad
hoc Network For Urban Environment',
13th International Symposium on
Network Computing and Applications,pp 45-49, 2014.
[17] Rawat, D.B. Bista, B.B. Yan, G. andOlariu, S. “Vehicle-to-Vehicle Connectivity and Communication Framework for
Vehicular Ad-Hoc Networks”, 8th International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems,
pp 44-49, 2014.
[18] Ishikawa, S. Honda, T. Ikeda, M. andBarolli, L. “Performance Analysis of
Vehicular DTN Routing under Urban
Environment”, 8th International Conference on Complex, Intelligent andSoftware Intensive Systems, pp 50-53,
2014.

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