情報処理学会論文誌

ロボット制御に WiFi6 を用いた命令遅延時間測定

原田恒迪 1,a) 伊藤順治 2

概要：筆者らは Wi-Fi を使用して Hexapod robot を制御する研究をしている。本発表では、低遅延を実現した Wi-Fi 6 を適用した場合における実際の遅延時間測定結果について報告する。遅延時間の測定にはChat System[1]を使用する。また、Wi-Fi 6 の遅延時間低減効果を比較するため、Wi-Fi 5 と Wi-Fi 6 の切換え可能なルータを使用する。さらに、通信網に負荷が加わった際の遅延時間比較のため、トラフィックジェネレータを用いて 0～100Mbps のトラフィックを段階的に加えた。測定の結果、トラフィック量 98Mbpsの場合、Wi-Fi 5 の最大遅延時間は 13566ms、中央値は 560ms であった。一方、Wi-Fi 6 の最大遅延時間は109ms、中央値は 11ms であり、Wi-Fi 6 における低遅延性が示された。
キーワード：無線 LAN, センサーネットワーク, ネットワーク性能解析, ロボットシステムMeasurement of Command Latency for Robot
Control using Wi-Fi 6
HISAMICHI HARADA1,a) JUNJI ITO2

Abstract: We are researching how to control a Hexapod robot using Wi-Fi. In this paper, we report on the actual
measured delay times when using Wi-Fi 6, which achieves low latency. We used the Chat System [1] to measure thedelay times. To compare the latency reduction effects of Wi-Fi 6, we used a switchable router between Wi-Fi 5 andWi-Fi 6. Furthermore, we used a traffic generator to gradually add traffic from 0 to 100 Mbps to compare delaytimes under different traffic loads. As a result, when the traffic volume was 98 Mbps, the maximum delay time for
Wi-Fi 5 was 13566 ms and the median was 560 ms. On the other hand, the maximum delay time for Wi-Fi 6 was
109 ms, and the median was 11 ms. These results demonstrate the low latency of Wi-Fi 6.
Keywords: Wireless LAN, Sensor network, Network performance analysis, Robot system

1. 背景及び目的
1.1 背景Hexapod robot などの多脚式ロボットは変化の激しい地御は難しく、産業用ロボットなどの制御方法では困難であると考えられる。一方、半導体技術の発展により無線通信用 IC が内蔵された MCU や SBC が開発され、家電や車、家や工場などの IoT 化が進んでいる。また、多種な IoT 機器を形においても高い機動性を発揮する。例えば、被災者探索制御するため IoT プラットフォームが進歩している。

作業等で作業員の二次被害軽減のため、瓦礫上で行動可能

1.2 目的・方法なロボットによる代替が期待されている。また、山岳地帯

著者らは現在、Wi-Fi を使用して Hexapod robot（図 1）をが多い日本において、法面検査などで多脚式ロボットが活制御する研究を行っている。これは、多数のセンサを統合躍できると考えている。しかし、変化の激しい地形での制することにより、安価に複雑な機構を持つロボットを制御するためである。しかし、Wi-Fi において発生する遅延時間ⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会論文誌やそのばらつきが不明である。そこで、著者らが過去に行られた信号が Server を介して戻ってくるまでの往復時間をった遅延時間測定方法[1]を用いて、低遅延を実現した Wi-Fi

各 1000 回記録した。また、往復時間の算出には UTC（協定6（IEEE 802.11ax）を適用した場合における実際の遅延時間世界時）を用いており、最小時間単位は 1ms である。一方、を測定した。

今回の測定環境においては伝送遅延時間及び伝搬遅延時間は 1ms に対して無視できると考え、アプリケーション遅延時間とキューイング遅延時間のみを考慮した。

図 1 Hexapod robot

2. 実験の詳細
2.1 Chat System を適用した測定システムの構築
本システムの構成を図 2 に示す。
NETGEAR 製の WAX202を 2 台用いて、片方をルータモード、もう一方をブリッジモードにし、Wi-Fi による相互通信をおこなう。本ルータは

図 2 Chat System を適用した測定システム

設定により Wi-Fi 5、Wi-Fi 6 の切換えが可能である。また、通信周波数を 2.4GHz 帯域のみに制限することにより、高トラフィック時の影響をあらわれやすくした。また、トラフ

3. 実験結果及び考察ィックジェネレータとしてソフトウェアジェネレータであ3.1 信号往復時間の測定結果

る Nana を使用した。WAX202 と各端末機器は有線により接続している。

図 3-1、3-2 にトラフィック量 0Mbps、100Mbps 時の測定
結果について、縦軸に 10ms ごとの出現数、横軸に遅延時間

本実験では遅延時間の測定方法として、Chat System[1]をで表した遅延時間分布を示す。0Mbps 時（図 3-1）では Wi-Fi適用する。Chat server は Node.js インタプリタを用いた

5、Wi-Fi 6 共に 9ms 以下の遅延が最も多く、おおよそ 50ms

JavaScript 言語により記述されており、Windows PC 上に実以下に分布している。次に、Wi-Fi 5 における 100Mbps 時の装 し て い る 。 Client も ま た Windows PC 上 に お い て

遅延時間分布を図 3-2(a)に示す。この時の最大遅延時間はHTML/JavaScript を用いた Web application として実装してい9800ms に達しており、最小遅延時間においても 300ms を超る。双方の処理能力、処理速度は十分に早いため、測定にえている。これは、トラフィック増加によりキューイング影響を及ぼすことはないと考えられる。

遅延が悪化したためであると考えられる。また、遅延時間分布に 3 つのピークが表れている（図 3-2(a)）
。これは、Chat

2.2 信号の往復時間測定

System が TCP/IP で通信していることが原因であると考えら

一般的にネットワークにおける遅延時間は、アプリケー

れる。TCP/IP ではデータ送信の際に確認応答（ACK）を行ション遅延（Processing Delay）、キューイング遅延（Queueingい、ACK が一定時間で確認できなければ再度データを送信Delay）、伝送遅延（Serialization Delay）、伝搬遅延（Propagationする。
この ACK 待機時間は回数を重ねるごとに延長される。

Delay）を合計したものである。

そのため、遅延時間が悪化した際に複数回 ACK が行われた

本測定では、Wi-Fi 5、Wi-Fi 6 においてトラフィック量をため、遅延時間分布に図 3-2(a)のピークが表れた。一方、0Mbps ~ 100Mbps まで一定間隔で変化させ、Client から発せ

Wi-Fi 6 では 10ms～99ms にかけて分布が広がったものの、ⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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大きな遅延時間悪化はみられなかった。
最小遅延時間が 9ms以下であり、最大遅延時間についても 100ms 以下に収まった。これは、OFDMA により 1 チャネルあたりの送信効率が向上し、トラフィック量 100Mbps 時においてもキューイング遅延の悪化が低減されたためであると考えられる。
次に、トラフィック量別に測定結果をソートし、両端から 500 番目の平均値（中央値）を比較した（図 4）。Wi-Fi 5、
Wi-Fi 6 共に 60Mbps までは同様の遅延増加傾向であったが、以降は顕著な差がみられた。Wi-Fi 5 では 60Mbps 以降急激に遅延時間が悪化し、最大 560ms に達した。一方、Wi-Fi 6においては 60Mbps 以降も遅延が悪化することなく、10ms～15ms を維持し、最大でも 13ms であった。また、98Mbps
時には Wi-Fi 5 が 560ms、Wi-Fi 6 が 11ms となり、遅延時間に最大 51 倍の差がみられた。

(a)Wi-Fi 5(a)Wi-Fi 5(b) Wi-Fi 6
図 3-2 トラフィック量 100Mbps 時の遅延時間分布図(b)Wi-Fi6
図 3-1 トラフィック量 0Mbps 時の遅延時間分布図ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

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図 4 トラフィック量別遅延時間中央値比較

4. まとめ今回は、ロボット制御に Wi-Fi 6 を適用した場合における実際の遅延時間を測定した。測定には Chat System[1]を用いて、0～100Mbps までトラフィックジェネレータを使用して負荷を加え、Wi-Fi 5、Wi-Fi 6 の遅延時間を測定した。
トラフィック量 0Mbps 時には、双方の遅延時間に大きな差はみられなかったが、100Mbps 時には明確に差が確認された。また、図 3-2(a)では遅延時間分布に TCP/IP によるものと思われる複数のピークが確認された。
測定結果を各トラフィック量の中央値で比較した図 4 では、Wi-Fi 6 が Wi-Fi 5 より最大 1/51 の遅延時間となった。
このように、本測定の結果では Wi-Fi 6 の低遅延性が示された。
謝辞

本研究の遂行にあたり、北陸先端科学技術大学院大学人間情報学研究領域の宮浦啓太氏には多大なご助言、ご協力頂いた。謹んで感謝の意を表する。

参考文献[1] 伊藤順治, 宮浦啓太, 打越修造, 原田恒迪, “IoT を用いたロボット制御における遅延時間の測定”, 日本文理大学紀要,
Vol.50, No.1(2022), pp.1-8[2] “Wi-Fi 6 OFDMA の効果を実証してみる”
https://www.mki.co.jp/knowledge/column131.html (参照2023-02-16).

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