平成 22 年度採択
「頭脳循環を活性化する若手研究者戦略的海外派遣プログラム」（平成 23 年度からは「頭脳循環を加速する若手研究者戦略的海外派遣プログラム」）情報社会における QOL 向上のための環境知能基盤の創出

実施期間：平成 22〜24 年度

平成 25 年 6 月

奈良先端科学技術大学院大学
主担当研究者	
  横矢 直和

目次
1.
2.
3.
4.
5.

事業の目的・概要........................................................................................................ 1
事業実施体制と役割 .................................................................................................... 3
相手側となる海外研究機関等の研究環境.................................................................... 3
若手研究者の海外派遣実績 ......................................................................................... 5
研究業績 ...................................................................................................................... 9

在外研究成果報告書......................................................................................................... 13
在外研究活動報告書......................................................................................................... 93i1. 事業の目的・概要○計画概要	 	  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科では、平成 21 年度より学内経費等を利用し、「アンビエント環境知能」に関する研究プロジェクトを実施している。このプロジェクトにおける研究目的は、ネットワークが社会の隅々にまで行き渡るユビキタスネットワーク社会を前提に、広域に接続された
カメラ・センサ群の連携によって環境自体が１つの知能体として機能する環境知能基盤を創出することであり、その結果として安全・安心・快適な生活空間の実現を目指すものである。本事業においては、この既存プロジェクトを基盤に、それを国際共同研究プロジェクトへ発展させる。その中で研究の質を世界最高水準に持ち上げるとともに、本プロジェクトに参加している若手研究者に国際連携プ
ロジェクトを実践してもらうことで、彼らが自身の将来のキャリアパスを考えるに当たり、全世界的な視野で判断できる能力を養成する。
	  本学は、これまでに 21 世紀 COE プログラムにおいて、「ユビキタス統合メディアコンピューティング」事業を実施し、ユビキタス情報処理・メディア情報処理技術に関する世界的研究拠点としての地位を確立してきた。環境知能基盤技術は、この研究分野の技術に立脚しており、環境知能センサ網、
環境知能機構、環境知能対話の３つの要素技術からなり、本学はこの研究を遂行するに当たって十分な研究力を有している。
○若手研究者の派遣と国際共同研究との関連	 	
  若手研究者の育成に関しては、本学は約 20 年前の創設時より特に力を注いでおり、教員の流動率や平均年齢にその成果は現れている。若手研究者の国際化に関しても、「若手研究者海外武者修行プログ
ラム」など本学独自の取組を行ってきた。そこでは、若手研究者に対し、本学内部での教務やその他雑務を免除することで研究に専念できる状況を整えた上で、１年間の海外派遣を行ってきた。しかし、予算措置の困難さから派遣可能な人数に限界があり、本事業プログラムを活用することで、若手研究者の海外派遣の充実化を狙っている。
	  環境知能基盤技術に関しては、本学の人材・技術や研究環境が世界最高水準にあるために、若手研
究者は、この環境に満足してしまい、成果発表で海外に行くことはあっても、研究遂行目的での海外渡航の必要性を感じなくなるという問題も出てきた。しかし、技術や研究力を常に最高レベルに維持することは容易ではなく、それを可能にするには、常に海外の動向をつかみ、新たな技術トレンドを見極めた上での戦略的研究計画力が重要になる。そのような能力の育成には、少し研究分野が異なる
ところ、多彩な研究テーマに触れることができるところ、異なる価値観で研究を遂行しているところ、といった場所で、日頃とは違う視点で研究を見つめ直す機会を与える必要がある。すなわち、若手研
究者の頭脳循環が不可欠である。本学においては QOL という観点を考慮した研究実績はないために、そのような観点で研究を行っている海外研究拠点に若手研究者を派遣することは、彼らが自身の研究分野における視野を広げると同時に、自分の将来のキャリアパス考える際に国際的な視野で判断できる能力を養えることにつながると考えている。
○相手側の地域・国と研究分野等との関連	
 	
  環境知能基盤技術は、情報社会における安全・安心・快適な生活空間の実現において極めて重要であると考えている。しかし、この「安全・安心・快適」という価値基準は、必ずしも環境デザインにおいて十分に機能するわけではない。最近では、利便性、プライバシー、環境、エネルギーなど様々

1

な要因を総合的に考えたうえで、生活者が真に満足する生活環境を実現することが望まれるようになってきた。このとき重要になるのが、QOL（Quality of Lift：生活の質）という価値基準である。QOLという基準の上での技術開発は、その取扱いの難しさから、これまで本格的には行われてこなかった。
しかし、世界的には、近年、この問題に正面から取り組む情報工学系研究機関も現れてきた。米国・
カーネギーメロン大学の Quality of Life Technology Center や、フィンランド・オウル大学の Smart
Living Environment for Senior Citizen (SESC) Project などである。そこで、これら研究機関との連携の中で、環境知能基盤技術の高度化に加え、QOL という価値基準でのデザインや技術開発プロセスを取り入れることで、本学の環境知能研究拠点としての研究開発力をさらに高めることを狙う。さらに、フランス・フランス国立情報学自動制御研究所（INRIA）とも連携し、その世界最高水準にある
センサネットワーク、ロボット技術の研究者にも本プロジェクトに参画してもらい、主に環境知能セ
ンサ網技術の研究においてさらなる飛躍を目指す。
	  カーネギーメロン大学やオウル大学とは、これまでも本学の一部の研究者が個人レベルで共同研究を実施してきた実績もあり、また、その延長で国際交流協定の締結や、教育においてもダブルディグ
リー制度の導入に関する検討などが始まっている。このような組織間の連携に対しての動きがある中で、本プログラムはその連携をさらに強化するものと位置づけることもでき、将来的には環境知能基
盤技術のみでなく、幅広い分野での組織間での若手研究者の交流へと発展させることを考えている。
【全体計画】	
 各研究項目における期間中の研究のスケジュールの概要を下表に示す。
共同研究機関との連携に関しては、平成 22 年度は、各共同研究機関への若手研究者派遣を通じ、各分
野における世界最高水準の研究設備・内容を学ぶと同時に派遣先研究担当者との連携を深め共同研究の実施体制基盤を構築する。平成 23 年度は、各研究項目において、共同研究機関・研究者から得た知識・ノウハウを反映しながら、実際に研究開発を進め、本学における環境知能研究基盤の構築を図る。
平成 24 年度は、共同研究機関と継続的に連携しながら研究開発を推進し、研究開発の成果物を共同研
究機関において利用・評価すると共に本プロジェクトの成果の普及・アピールを進める。

	
 研究項目(1)	
 	
 環境知能センサ網	
 

	
 

	
 
環境知能機構	 	
 研究項目(2)	
 	
 環境知能対話	 	 研究項目(3)	
 センサネットワーク

固定センサおよび移動体搭

情報埋め込み技術およびユ

ディペンダブル	  の性・スケーラビリティ年度	 	
 性確保に関する検討
の実施	
 	
 

載センサ情報に基づくイベーザプロファイルに基づくント検出と時空間データベ

複合現実型情報提示手法のース化	
 検討・開発	
 前年度の検討に基づ

広域実環境下でのイベント

H22	
 

技術の検討	 	 	
 前年度技術開発の継続推進	  く 広 域 セ ン サ ネ ッ ト 自動検出と時空間データベ に加え、マルチモーダルイン
年度	 	
  ワークの構築・実証実
ース化技術の開発	
 	
 タラクション技術の開発	
 	
 
験	
 	
 
H24	
 	
 
各研究項目の研究開発を継続的に進めるともに、実証シナリオに基づく	
 	
 
年度	
 	
 
アプリケーション開発と３グループ共同での実証実験の実施	
 	
 
H23	
 

2

2. 事業実施体制と役割
フ	
  リ	
  ガ	
  ナ	
 

所属機関	
 

担当研究者氏名	 主担当研究者	
 
ヨコヤ

	
 

ナオカズ

	
  横矢	
  直和	
 
担当研究者	
 
オガサワラ

ヒロカズ

ハギタ

ノリヒロ

マナベ

ヨシツグ

フジカワ

カズトシ

カンバラ

マサユキ

	
  加藤	
  博一	
 
	
  萩田	
  紀博	
 
	
  眞鍋	
  佳嗣	
 
	
  藤川	
  和利	
 
	
  神原	
  誠之	
 
計７名	
 

専門分野	
 

	
 

	
 

教授	
 

コンピュータビジョン	
 

	
 

	
 

奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

教授	
 

ロボティクス	 奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

教授	
 

ヒューマンインタフェース	 奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

客員教授	
 

環境知能	
 

奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

客員教授	
 

画像情報処理	 	 	  小笠原	
  司 	
 
カトウ

	
 
奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

ツカサ

職名	
 
（身分）	
 

所属部局	
 

	
 

奈良先端科学技術大学院大学	
  総合情報基盤ｾﾝﾀｰ	
  教授	
 情報ネットワーク	
 奈良先端科学技術大学院大学	
  情報科学研究科	
 

准教授	
 

複合現実感	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
  本研究プロジェクトは、複数の講座の共同研究プロジェクトであり、基本的には講座単位で研究項目を分担する。しかし、異なるグループ間での密な連携が不可欠であり、主担当研究者が全体を統括し、定期的な全体ミーティングの中で研究進捗の管理・調整を行う。具体的には、以下の体制を敷く。
・プロジェクト全体の統括、及び、研究進捗の管理・調整：	  	  横矢直和（主担当研究者）
・環境知能センサ網の研究：	  	  藤川和利（総合情報基盤センター）、萩田紀博・神原誠之（環境知能学研究室）
・環境知能機構の研究：	  	  横矢直和（視覚情報メディア研究室）、眞鍋佳嗣（視覚情報メディア研究室）
・環境知能対話の研究：	  	  小笠原司（ロボティクス研究室）、加藤博一（インタラクティブメディア設計学研究室）

3. 相手側となる海外研究機関等の研究環境○アメリカ・カーネギーメロン大学	
 	  カーネギーメロン大学が主催する PIA Consortium では、現実世界で取得されたデータを扱うためのノウハウを多く有している。また、企業関係者から実用面を考慮したフィードバックが素早く得られるため、技術面に偏らず多面的なソフトウェア開発が容易となる。
	  また、Quality of Life Technology Center には、「Mobility & Manipulation 」「Perception &Awareness」「Person & Society」「Human-System Interaction」の４つの柱があり、世界中から研究者が集まり、QOL 向上に向けた様々な研究が行われている。これらの研究成果を実装するシステムも製作されており、実証実験等が円滑に行える環境となっている。また、DARPA Grand Challenge などで培われた自動車の自動運転に関する豊富な知識、経験、設備を有している。

3

相手側研究者：Dr. Takeo Kanade
所属：米国・カーネギーメロン大学・ロボット工学研究所
役職：教授 (Director, Quality of Life Technology Center, Head: PIA Consortium)
これまでの研究活動の状況：Takeo Kanade 教授は、コンピュータビジョン、マルチメディア、自律
移動ロボットなど多くのエリアで活躍されている。1992 年から 2001 年には、カーネギーメロン大学
ロボット工学研究所所長、2001 年から 2010 年は産業技術総合研究所のデジタルヒューマン研究セン
ター長を併任。コンピュータビジョン・ロボティクス分野における世界的権威であり、現在では、QOLT
Center の Director として、PIA Consortium の代表者として、当該分野のおける研究を推進している。
○フィンランド・オウル大学	
 	
  相手側の研究機関であるオウル大学では、高齢者支援のためのユビキタスサービスに関する設備や人材が充実していた。特に、大学キャンパス周辺に加えてオウル市内主要箇所において無料で無線LAN を利用できたため、ネットワークの利用を前提とする研究活動において非常に良い環境であった。
また、高齢者支援に関する関連研究機関との連携が密であり、高齢者支援の研究を行い、実際に研究が活用されるべき環境において実証することが容易である。
相手側研究者：Dr. Petri Pulli
所属：フィンランド・オウル大学・理学部情報処理科学科
役職：教授
これまでの研究活動の状況：フィンランド・アカデミーの研究予算により 2006 年から Smart Living
Environment for Senior Citizen (SESC)プロジェクトを統括し、弱認知症高齢者の生活自立支援のためのネットワークサービスとして、食材の買い物と台所での調理活動を支援する技術に関する研究に力を入れてきた。また、フィンランド技術庁(TEKES)からの共同予算を獲得したことにより、高齢者支援のためのユビキタスホーム建設や、買い物支援の研究を進めている。また本年度からは、弱認知症高齢者の外出を支援する研究に力を入れている。
○フランス・国立情報学自動制御研究所	
 	  IMARA プロジェクトは近年、(i) 各種センサを用いた自動車の無人制御、(ii) IPv6 を基盤とした ITS
用通信アーキテクチャの国際標準化の二点に取り組んでいる。前者についてはカメラ、GPS や各種センサを装備した実車を用いた実験を行っており、後者については ISO および ETSI に所属し ITS 通信
機構の国際標準の策定、実装をすすめている。
相手側研究者：Dr. Thierry Ernst
所属：Ecole des Mines de Paris, INRIA Rocquencourt
役職：研究員これまでの研究活動の状況：Dr. Thierry Ernst はフランス Ecole de Mines ParisTech の研究員で、IMARA プロジェクトの共同研究者として ITS 通信システムの研究開発を率いている。IETF NEMO
WG リーダとして IPv6 ネットワークモビリティサポートプロトコルを標準化 (RFC)した他、IPv6
Task Force France 代表、ETSI TC ITS WG3 副代表、他複数の欧州研究プロジェクト主管。

44. 若手研究者の海外派遣実績
	  本プロジェクトでは、9 名の若手研究者を選出し、各所へ約 1 年間の派遣を行った。以下は各派遣者の派遣実績を示したものである。より詳細な研究実績及び活動実績に関しては、「在外研究成果報告書」、「在外研究活動報告書」にそれぞれ掲載している。
	  また、実績に関しては Web ページを作成して公開している。
	
  （URL: http://imd.naist.jp/zunou/index.html）
	
 
派遣者の氏名・職名：竹村	  憲太郎（助教）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 広域環境の知能化を実現するための要素技術開発として、移動体に搭載されたセンサ情報に基づき、移動体の連続的な位置推定及び状況理解に取り組んだ。特に、ベルギー、アメリカなどの研究者と協力して、人物に装着されたカメラ画像の処理に取り組み、視線情報と場面情報を合わせることで、高精度に注視点を推定する手法を提案した。	
 （具体的な成果）	
 開発した手法に関しては、Quality	 of	
 Life	 Technology	
 Center の Founding	
 Members として参加する企業との共同研究に発展する可能性があり、具体的な手法やその効果について説明を行い、ソフ
トウェアの提供を行った。企業におけるソフトウェアの評価の結果によっては、日本からも引き続き協力する可能性がある。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

合計	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 アメリカ・ペンシルバニア州、カーネギーメロン大学、	
 

５４日	
 

Robotics	
 Institute、Prof.Kanade	
 Takeo	
 

３３７日	
 

	
  	
  ０日	
  ３９１日	 	 派遣者の氏名・職名：池田	  聖（助教）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 国際共同研究では、軽中度認知症をもつ高齢者の自立にとって重要な「食」に関する活動として、食材の買い物と台所での調理活動という二種類の活動を支援するネットワークサービスに焦点を絞り、当該若手研究者（池田）は台所での調理活動を遠隔支援する技術の開発を担当した。	
 （具体的な成果）	
 
本研究では、遠隔地の作業者を支援する際に、環境中に指示対象位置を示すマーカを表示して支援の効率化を図る目的で、昨年度試作したプロジェクタとカメラを用いた遠隔マーカ投影システムに対して、投影可能領域を抽出し支援者に提示する方式を新たに開発し、実証実験および国際会議での発表をとおして当システムの有効性と課題を明らかにした。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フィンランド､オウル大学､Department	
 of	
 

８３日	
 

Information	
 Processing	 Science，Petri	
 Pulli 教授	
 
	
  	
 
	
 
	
 

5

２３１日	
 

合計	
 

	
  	
  	
  ０日	
  ３１４日	 派遣者の氏名・職名：野口	  悟（博士後期課程３年）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 プロジェクト IMARA に参加し、分散型モバイルアプリケーションのためのサービス（ローカル及びリモートに散在するセンサやソフトウェアサービス）発見プロトコルの研究開発に従事した。また、これらの通信機構の標準化を計るべく国際標準化機構 ISO	
 TC	
 204	
 ITS ワーキンググループに参加し、関連プロトコルの標準化動向を調査した。	
 （具体的な成果）	
 地理位置ルーティングプロトコル	
 (GeoNetworking)	
 と IPv6	
 Muilcast および上位層のアプリケー
ションをレイヤ横断的に協調動作させることで高速かつスケーラブルにモバイルサービスの発見を可能とするプロトコルを提案、実装した。今年度の研究業績	
 （主著）は論文誌１、国際会議２。	
 
	
 
派遣先	
 
派遣期間	
 
合計	
 
（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フランス・パリ、INRIA	
 Rocquencourt	
 IMARA	 ７０日	
 project	
 team、Thierry	 Ernst	
 

２５０日	
 

	
  	
  	
  ０日	
  ３２０日	 	 派遣者の氏名・職名：粂	  秀行（博士後期課程３年）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 カーネギーメロン大学 Quality	 of	
 Life	 Technology	
 Center において実施されている Virtual	 Valetプロジェクトに参加し、事前に作成した位置・姿勢情報付き画像データベースと車載カメラにより取得された映像を対応付けることにより車の位置・姿勢を推定するシステムの開発を担当した。	
 （具体的な成果）	
 屋内駐車場において実車両を用いた実験を行い、位置・姿勢の推定精度を評価した。提案手法は多くの場合には、高精度に位置・姿勢を推定可能であるが、照明条件や環境が大きく変化した場合には、推定に失敗するという問題点を明らかにした。実験内容をまとめ、国際会議 MVA2013 に投稿し、口頭発表として採択された。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 アメリカ・ペンシルバニア州、カーネギーメロン大学、	
 

０日	
 

Robotics	
 Institute,	 Prof.Kanade	
 Takeo	
 

１８３日	
 

合計	
 

	
  １８４日	  ３６７日	 	 	  派遣者の氏名・職名：浦西	  友樹（助教）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 本年度は、プロジェクタによる映像投影を用いた認知症高齢者向けの生活支援のためのシステムとして、グリッドパターン投影による作業指示手法を提案し、システムを実装した。また、オウル大学の Visiting	 Research	
 Professor として、高齢者支援に関するプロジェクトにおいて、学生の研究指導を支援した。	
 （具体的な成果）	
 グリッドパターン投影による作業指示手法に関する論文を国内会議１件に投稿し、英語にてポスタ
ー発表を行った。また、派遣期間終了後に国際会議１件に投稿中である。また、本研究の成果について、オウル大学やオウル市内の病院などで医療関係者などを対象にデモを行い、提案手法の有効性について意見を交換した。	
 

6

派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

合計	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フィンランド､オウル大学､Department	
 of	
 

０日	
 

Information	
 Processing	 Science，Petri	
 Pulli 教授	 	
  ２４２日	 	
  ８９日	
  ３３１日	 	 	  派遣者の氏名・職名：垣内	  正年（助教）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 プロジェクト IMARA に参加し、ETSI	
 TS	
 102	
 636 シリーズに準拠する参照実装を行い、相互接続検証・性能検証を行うとともに、ETSI	 ITS	
 WG3 における仕様策定会議に参加し仕様改善の提案を行った。また、使用する通信装置の性能評価ため、車載装置を用いた実験を行った。	
 （具体的な成果）	
 ITS アプリケーションの通信基盤となる、地理位置ルーティングプロトコル	
 (GeoNetworking)	
 と
IPv6 プロトコルの連携動作環境を実現する参照実装 CarGeo6 を実装し、相互接続性・性能の評価を論文誌に投稿した。また、使用する通信装置の伝搬特性および標準に準拠する異なる通信装置との相互接続性の評価を得た。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

合計	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フランス・パリ、INRIA	
 Rocquencourt	
 IMARA	 ０日	
 project	
 team、Thierry	 Ernst	
 

１３２日	
 

	
  ２１４日	  ３４６日	 	 	  派遣者の氏名・職名：高松	  淳（准教授）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 単一画像および動画像から人の姿勢を推定する手法を構築することが目的となる。最先端の手法を基礎とし、部位によって推定精度が異なることに着目し、枝刈り的な方法で徐々に姿勢を推定する方法を構築した。また企業より PIA に派遣された方がメインで実施したビデオ監視に関する研究に協力し、精度向上のための手法構築について議論した。	
 （具体的な成果）	
 開発段階の成果に関しては PIA	 Workshop（http://www.consortium.ri.cmu.edu/	 Workshop12.php）にて報告し、具体的なニーズに関する知見を得、今後の方針について議論した。また企業より PIA に派遣された方がメインで実施したビデオ監視に関する研究に協力し、その成果を国内会議に投稿中である。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 アメリカ・ペンシルバニア州、カーネギーメロン大学、	
 

０日	
 

Robotics	
 Institute,	 Prof.Kanade	
 Takeo	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 

7

	
  ４１日	 合計	 	
  ３６４日	  ４０５日	 	  派遣者の氏名・職名：山本豪志朗（助教）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 Pulli 教授率いる高齢者支援を目指す知的環境構築プロジェクトに参加し、特に屋外活動支援を対象とし、高齢者側及び遠隔指示側のユーザインタフェース研究に従事した。また、同グループに属するオウル大の学生の研究指導も行った。	
 （具体的な成果）	
 高齢者側には屋外でも視認できるレーザを安全に提示し、地面に直接矢印を提示する手法で直観的な方向指示を実現したが、高齢者被験者実験を通して高齢者特有の問題点を明らかにした。また、高齢者の視界を遠隔者が理解するための機構についても試行を行った。国際会議２本他。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

合計	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フィンランド､オウル大学､Department	
 of	
 

０日	
 

Information	
 Processing	 Science，Petri	
 Pulli 教授	 	
  １１日	 	
  ３２９日	  ３４０日	 	 派遣者の氏名・職名：松浦	  知史（特任准教授）	
 （当該若手研究者の国際共同研究における役割を含めた具体的な研究活動）	
 IMARA プロジェクトに所属し、マルチホップ車車間通信における解析ツールの設計・実装を行った。
具体的には既存のツールの見直しをデータフォーマットから行い、データ処理機構や可視化ツールの設計・実装を行った。また車両情報等のセンサデータを処理する分散 publish/pubscribe システムの研究を行った。	
 （具体的な成果）	
 データの拡張性を担保しながら、車車間通信実験後の解析時間が大幅に短縮する事が可能となった。また上記ツールのデモ展示を行い、WEB サイトの開設を行った。関連する研究機関から解析ツー
ルの使用や機能拡張の申し出をいただいている。上記内容に関連した成果として国際会議３件、国内研究会２件の論文が採録された。	
 
派遣先	
 

	
 

派遣期間	
 

（国・地域名、機関名、部局名、受入研究者）	
  平成 22 年度	
  平成 23 年度	
  平成 24 年度	
 フランス・パリ、INRIA	
 Rocquencourt	
 IMARA	 ０日	
 project	
 team、Thierry	 Ernst	
 
	
 

8

	
  ０日	
 

合計	
 

	
  ３６３日	  ３６３日	 5. 研究業績
環境知能センサ網の研究：	
 Journal (Peer-Reviewed)
1.

Satoru Noguchi, Satoshi Matsuura, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa, Hideki Sunahara:"Wide-area publish/subscribe mobile resource discovery based on IPv6 GeoNetworking",
IEICE transactions on Communications, Vol.E96-B, No.7, pp.1706-1715, July 2013.

2.

垣内正年, 塚田学, Thouraya Toukabri, Thierry Ernst, 藤川和利, "ITS 基盤標準に準拠した
GeoNetworking オープンソース実装," コンピュータソフトウェア, vol.30, no.2, pp.119-134,
2013.4.25.

3.

Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Thierry Ernst, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa:
Design and field evaluation of geographical location-aware serivce discovery on IPv6
GeoNetworking for VANET, EURASIP Journal on Wireless Communications andNetworking, Vol.2012:29, 2012.

International conference (Peer-Reviewed)
1.

Tatsuya Fukui, Satoshi Matsuura, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: "A Two-tier Overlay
Publish/ Subscribe System for Sensor Data Stream Using Geographic Based Load Balancing",
SMPE 2013, March 2013.

2.

Satoru Noguchi, Satoshi Matsuura and Kazutoshi Fujikawa: Performance analysis of mobile
Publish- Subscribe service discovery on IPv6 over GeoNetworking, The Third International
Workshop on Mobility Modeling and Performance Evaluation (MoMoPE 2012), July, 2012.

3.

Ryota Miyagi, Satoshi Matsuura, Satoru Noguchi, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: A
Divide and Merge Method for Sensor Data Processing on Large-Scale Publish/Subscribe
Systems. SAINT 2012, pages 424-429, July 2012.

4.

Oyunchimeg Shagdar, Manabu Tsukada, Msatoshi Kakiuchi, Thouraya Toukabri, andThierry Ernst, “Experimentation towards IPv6 over IEEE 802.11p with ITS stationarchitecture,” International Workshop on IPv6-based Vehicular Networks (Vehi6 2012)
colocated with IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Madrid, Spain, June 2012.

5.

Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Thierry Ernst, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa:
Location-aware service discovery on IPv6 GeoNetworking for VANET, 11th International
Conference on ITS Telecommunications (ITST2011), pp.1-6, 2011.

6.

Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Ines Ben Jemaa, Thierry Ernst: Real-vehicle integrationof driver support application with IPv6 GeoNetworking, Vehicular Technology Conference(VTC Spring) 2011 IEEE 73rd,pp.1-5, 2011.

Domestic (Japanese) conference1.

Kenta Mori, Oyunchimeg Shagdar, Satoshi Matsuura, Manabu Tsukada, Thierry Ernst,
Kazutoshi Fujikawa: "Experimental Study on Channel Congestion using IEEE 802.11p
Communication System", 情報処理学会 モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会

9第 65 回研究発表会, 2013 年 3 月.
2.

福井達也, 野口悟, 松浦知史, 猪俣敦夫, 藤川和利: "処理分割機構を備えたセンサネットワークのための Publish/Subscribe システムの配送トポロジ構築とオペレータ配置に関する調査", マ
ルチメディア,分散, 協調とモバイル (DICOMO2012) シンポジウム予稿集,No.4A-4, Jul, 2012.

Others1.

FP7 STREP N 216269 European Project GeoNet - Geographic addressing and routing forvehicular communications - Deliverable D7.1 v1.0: GeoNet Experimentation Results

環境知能機構の研究：	
 International conference (Peer-Reviewed)
1.

Hideyuki Kume, Arne Suppe, Takeo Kanade: "Vehicle Localization along a Previously Driven
Route Using Image Database", Proc. IAPR Conf. on Machine Vision Applications (MVA2013),
pp. 177-180, May 2013

2.

K. Takemura, A. Ito, J.Takamatsu, and T. Ogasawara: “Active Bone-Conducted Sound
Sensing for Wearable Interfaces,” Proc. of the 24th ACM Symposium on User Interface
Software and Technology (UIST2011), pp.53-54, 2011.

Domestic (Japanese) conference1.

粂 秀行, Arne Suppe, 金出 武雄: "既走行経路における画像データベースを用いた自車位置・姿
勢推定", 情報処理学会 研究報告, Vol. 2013-CVIM-186, No. 13, 2013 年 3 月．

Others1.

Jun Takamatsu: "Human Body Alignment", People Image Analysis Workshop 2012, Carnegie
Mellon University, December 13 2012.

環境知能対話の研究：	
 International conference (Peer-Reviewed)
1.

Yuki Uranishi, Goshiro Yamamoto, Zeeshan Asghar, Petri Pulli, and Hirokazu Kato, "Work
Step Indication with Grid-pattern Projection for Demented Senior People", The 35th Annual
International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. *-*,
Osaka, 3-7th July 2013. (Accepted)

2.

Jari Tervonen, Muhammad zeeshan Asghar, Goshiro Yamamoto, and Petri Pulli, “A
Navigation Aid for People Suffering from Dementia Using a Body Worn Laser Device”, In
Proceedings

of

The

7th

International

Symposiumon

MedicalInformation

andCommunication Technology (ISMICT), pp. 179-183, Tokyo, 6-8th March 2013.
3.

Goshiro Yamamoto, Angie Chen, Petri Pulli, Jaakko Hyry, Muhammad zeeshan Asghar,
Yuki Uranishi, and Hirokazu Kato, “A Laser Projection-based Tele-guidance System
Embedded on a Mobility Aid”, In Proceed- ings of The 7th International Symposium on

10Medical Information and Communication Technology (ISMICT), pp. 140-144, Tokyo, 6-8th
March 2013.
4.

Goshiro Yamamoto, Yuki Uranishi and Hirokazu Kato, "Interaction in Augmented Reality
using Non-rigid Surface Detection with a Range Sensor", Proceedings of Joint Virtual Reality
Conference 2012 Poster and Industrial Track (Poster), pp. 15-16, October 2012.

5.

Yuki Uranishi, Goshiro Yamamoto, Hirokazu Kato and Petri Pulli, “Re-PITASu Concept:
Touch-Based Interaction Using Range Image Sensor with Image Projected onto Wall
Surface”, Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Reality andTelexistence (Poster), p.141, Osaka, Japan, November 2011.

6.

Goshiro Yamamoto, Ichiroh Kanaya, Keiko Yamamoto, Yuki Uranishi, Hirokazu Kato,“Visualization of Geometric Properties of Flexible Objects for Form Designing”, Proceedingsof the 10th International Symposium on Mixed and Augmented Reality (Poster), pp.277-278,
Basel, Switzerland, October 2011.

7.

Yuki Uranishi, Goshiro Yamamoto, Hirokazu Kato, Petri Pulli: "Interaction: Re-PITASu
Concept in Mixed Reality: Rangeimage-Projector-based Visualization Tool for Arbitrary
Surfaces", The 10th International Symposium on Mixed and Augmented Reality Workshop:
Visualization in Mixed Reality Environment, Basel, Switzerland, October 2011.

8.

Sei Ikeda, Jaakko Hyry, Antti Pitkanen, Zeeshan Asghar, Petri Pulli and Hirokazu Kato:"Remote Assistance Using Visual Prompts for Demented Elderly in Cooking," Proc. 4th Int.
Symp. on Applied Sciences in Biomedical and Communication Technologies (ISABEL2011),
pp. 1-5, 2011/10/28.

Domestic (Japanese) conference
1.

Yuki Uranishi, Goshiro Yamamoto, Zeeshan Asghar, Petri Pulli, Hirokazu Kato, “Indication
based on Grid Projection for Supporting Kitchen Work”, 生体医工学シンポジウム 2012 講演
予稿集, p. 582, 大阪, 2012 年 9 月.

Others1.

Goshiro Yamamoto, “PiTaSu - Universal touch interface”, Multidisiplinary Dialogue - First
Joint Summer School 2012 (Keynote), Rovaniemi, 27th August 2012.

11

在外研究成果報告書
	  海外派遣を終えた後、各若手研究者が海外派遣実績として研究成果を報告書形式でまとめた。別紙
1 では下記の通り、9 名の海外派遣実績を掲載する。

1.

竹村憲太郎：First-Person Vision システムのためのラインタイムキャリブレーション

2.

池田聖：画像投影可能な領域の抽出に基づく遠隔支援3.

野口悟：IPv6 GeoNetworking 上で動作する地理位置情報を用いたサーヒス発見プロトコルの提案と性能評価

4.

粂秀行：自動運転のための画像データベースを用いた自車位置・姿勢推定

5.

浦西友樹：高齢者生活支援のための投影型作業教示

6.

垣内正年：ITS 基盤標準に準拠した GeoNetworking オープンソース実装

7.

高松淳：画像からの人のポーズ推定8.

山本豪志朗：認知高齢者の屋外活動を支援する遠隔支援環境の構築

9.

松浦知史：車車間通信解析ツール用データフォーマットの設計と実装

13

First-Person Vision システムのためのランタイムキャリブレーション
竹村憲太郎†† 奈良先端科学技術大学院大学
あらまし近年，First-Person Vision(一人称視点) の研究が盛んに行われ，人間の行動把握から Quality of Life 向上を支援しようと取り組まれている．First-Person Vision では，環境カメラの画像から情報を得ることはもちろんだが，それに合わせて視線，注視点を得ることも重要とされている．しかしながら，従来の視線，注視点計測法は，注視点が一つの平面上にあることを想定しているものが多いことや，常時利用によってキャリブレーションが行われたカメラがズレることなどは想定されていない．そこで，本研究ではこの問題を解決する方法としてランタイムキャリブレー
ションのフレームワークを提案し，その有効性について検討した結果について述べる．注視点近傍で顕著性が高いエリアをミーンシフトアルゴリズムで求め，それを学習データをして画像座標上でクラスタリングを適用し，同じような補正が必要な領域に分割する．分割された領域毎に X 軸方法，Y 軸方法の補正量を線形回帰問題として求め，補正ベクトル場を生成し，逐次補正ベクトルを注視点に適用することで，各場面に適した自動補正を実現した．
キーワード 一人称視点, 視線計測, キャリブレーション

Runtime Calibration for First-Person Vision
Kentaro TAKEMURA†† Nara Institute of Science and Technology
Abstract Head-mounted camera systems such as First-Person Vision and Google Project Glass have been studied
actively, and these systems require an eye tracking function as an intuitive method. A typical head-mounted eye
tracker consists of a scene and eye cameras, thus a calibration procedure is required prior to use. Nevertheless, if
calibration is conducted completely in advance, the calibration record might be broken during a long period of use.
Therefore, we studied the runtime calibration based on Saliency map for head-mounted eye tracker. High scorepoint of the saliency map around point-of-regard is computed using the mean-shift algorithm, and segmentation isconducted using distance between point-of-regard and the computed high score point. In each segmentation area,
the correction vector map is computed using the regression algorithm. Finally, runtime calibration was achieved byapplying the correction vector map to eye-tracking data.
Key words First-Person Vision, Eye Tracking, Calibration

しいのが現状である．また，これまでに多くの研究者がこの問

1. は じ め に題に対して解決方法を提案しているが，その多くがモーション

視線計測装置は，認知心理学等の研究に多く用いられる研究

キャプチャシステムや磁気センサ等の外部センサの利用や，カ装置としてこれまで普及してきたが，近年ではヒューマンイン

メラを用いて三次元環境，カメラ位置姿勢を推定する SfM(まタフェースや First-Person Vision 等，日常生活におけるインタ

たは，Visual SLAM) の利用 [1] [2] であり，ユーザが容易に利フェースとしての可能性が注目されている．計測装置も技術向用できるものとは言えない．また，輻輳角を利用した高精度な上によって小型化，ポータブル化が進み，多くのメーカから頭測定も実現されており，注視距離の変化への対応も行われてい部到着型の小型な視線計測装置が発表されている．また，視線るが，日常生活に装着するシステムとしては若干大きく，また計測アルゴリズムもオープンソース化が進み，多くの研究者が常時計測時に生じるズレが補正ができるものではない．

容易に計測を行えるような環境も整いつつある．しかしながら，我々の研究グループでは First-Person Vision を提案し，人注視点推定手法の観点から見ると，未だ多くの製品で利用されの一人称視点から位置，行動等の様々な情報を抽出，理解するている手法は，視線ベクトルの投影先を 2 次元平面と仮定してことに取り組んでいる．そのコンセプトから，日常生活においいるものが多く，日常環境中の注視点を正確に求めることは難て常時利用できるアルゴリズムを実現する必要があるが，従来

15

の注視点計測手法は常時装着することが考慮されていない．そこで，本研究では頭部装着型視線計測装置を想定し，環境撮像用カメラ (以下，シーンカメラ) の画像情報から，注視点をオンラインで補正するランタイムキャリブレーション手法を提案する．ランタイムキャリブレーションが実現されると，環境が変わった場合や，装着している装置がずれた場合にも対応できることが期待できる．以下，本報告は次のような構成となっている.

2 章で関連研究として，視線計測法及び注視点推定法につい

図1

入力画像

てまとめ，問題点を整理し，本研究のアプローチを述べる．次に 3 章では，注視点補正の鍵となる顕著性マップについて説明する．4 章では，ミーンシフトアルゴリズムを用いた注視候補点の算出方法，5 章では，注視点，注視候補点の推定結果のク
ラスタリング手法について述べ，6 章では，新たな注視点入力が行われた際にクラスが決定できるよう行う画像領域分割手法について述べる．7 章では，提案するランタイムキャリブレー
ション用のベクトル場の生成法について述べ，8 章でその効果を検証するため行った実験についてまとめる．最後に 9 章で，

図 2 顕著性マップ

まとめと今後の展望について述べる．
である．一方で，モデルベースのアプローチでは，注視対象の

2. 関 連 研 究

判定が実現されている．モデルベースでは，予め三次元環境モ

2. 1 視線計測法

デルを作成し，頭部位置及び視線ベクトルを三次元的に取り扱

視線計測は，100 年以上の歴史があり，これまでに眼球の電う．これらのアプローチでは，これまでユーザの注視対象を推位差を測定する EOG 法やサーチ・コイルを内蔵したコンタク

定し，ドライバのモニタリング [4] やインタフェース [5] への応

トレンズを装着する方法等，様々な手法が提案されている．画用も提案されている．しかしながら，モデルベースでは，デバ像を用いた計測手法では，強膜反射率の違いを検出する手法やイスを装着したユーザの動きに対応することが難しく，これま

角膜反射光を検出する方法などが提案されており，現在では，
近赤外光を照射し，角膜反射光と瞳孔中心を同時に計測する手で行われてきた外部センサを用いる手法や，SfM を用いる手法
でも常時計測を実現することは難しい．モデルベースに関連す

法方法が一般的である．また，眼球の三次元モデルと両眼を考るが，ステレオ視を積極的に利用すると三次元空間中の注視点慮したキャリブレーションレスの計測 [3] 等も提案されている．
本研究で扱う視線計測装置では，常時装着を行う観点から，近を推定することが可能であり，これまで多くの研究で取り組まれている [6] [7] [8]．しかしながら，これもまた常時装着するに赤外線は利用せず計測を行うが，次に述べる注視点推定法につは装置が大きくなるという問題がある．

いては，従来手法と変わらず同様の問題を持つ．現在のところ，
こちらについての詳細は公開されていないため，言及は控える．

2. 2 注視点推定法

これらの関連研究を踏まえて，本研究ではイメージベースで注視点を正確に求めるための技術として，ランタイムキャリブ
レーション手法を提案する．イメージベースの場合，三次元モ

前述した視線計測技術によって抽出される情報には，サッカー

デルを持たないことから，距離に応じて注視点を補正すること

ドや固視微動等の眼球運動があるが，注視点も重要な要素の一が難しい．そこで，シーンカメラより得られた画像から，注視つとして注目されている．注視対象の推定には，環境中の物体

点として尤もらしい点を抽出し，モデルを作成することで，各との対応関係を明らかにする必要があるが，これまでイメージシーンにあわせた補正を実現する．これはシーン変化にのみ対ベースとモデルベースのアプローチの大きく二つのアプローチ

応するものではなく，仮にシーンカメラと眼球カメラの位置関がとられてきた．まず，一般的なイメージベースのアプローチ

係にずれが生じた場合も同様にオフセットベクトルを求めるこについてまとめる．これは典型的な頭部装着型の視線計測装置

とも期待できる．

に多く用いられる手法であるが，瞳孔中心と第一プルキニエ像

3. 顕著性マップ(以下，プルキニエ像) を結ぶベクトルをスクリーン座標系に対応づける手法が提案されている．画像上やディスプレイ平面上実環境での視線計測には適切な補正が必要であるが，それにに注視点を投影することができることから，注視対象を認識す

は注視点として尤もらしい点を抽出する必要がある．これのることが可能である．実際，注視対象を高精度に画像上から自手がかりになる手法として本研究では顕著性マップ (Saliency

動認識する研究に関しては，我々の研究も含め未だ研究段階のMap) に注目した．人の視覚的注意のモデルについては，先行ものが多い．また，注視点の存在する面を平面と仮定している的な研究として，Treisman らが提案した複数の視覚的特徴マッことが，誤差要因となり，実環境で正確に計測することは困難

16

プが情報処理の初期段階で行われるモデル [9] として良く知られている．その後，特徴マップは顕著性マップ [10] として統合され，注意が向けられる．これを Itti らは計算機で再現可能な
モデル [11] として実現し，注視予測を行っている．その後，多数の類似研究が報告されており，人間の位置を考慮したものなどもある．実際，人の視覚モデルとして妥当であるかについて
は，近年の研究成果によって視覚野に顕著性を扱う機能がある
ことが明らかになってきている [12]．
顕著性マップは，単に人の注視点予測だけでなく，ロボット

図 4 k-means によるクラスタリング結果の視覚制御 [13] や物体認識等にも応用されている．視線計測
においては，キャリブレーションの自動化にも用いられていントを探索することで，補正を行う．具体的には，極大値算出

る [14] [15] が，注視対象を平面と仮定していることで実現してにはミーンシフト法 [17] を採用する．式 2 を用いて重み付き平おり，本研究で扱う日常生活環境での利用を想定した場合には均値 m(S) の計算を行う．求められた平均値の座標を現在位置

そのまま適用することは難しい．そこで，注視点は従来通り，として更新し，再び式 2 を計算する．平均位置が収束するまで，

キャリブレーション後に推定を行い，推定された注視点と顕著

この計算を繰り返すことで，注視点周辺の極大値 (mx, my) を

性マップの極大値を比較することで，補正を実現する．顕著性求めることができる．

マップの計算方法も様々なものが提案されているが，本研究では，Itti らによって提案されたオリジナルのアルゴリズムを採

m(S) =

用し，顕著性マップの生成を行う．顕著性マップの生成法に関

n
∑

1

n
∑

Kf (Si ; S, h) Si(2)

Kf (Si ; S, h) i=1

i=1

しては，付録を参照されたい．
シーンカメラから入力される画像を図 1 とすると，その際にミーンシフト法では，カーネル関数 Kf (Si ; S, h) にガウス得られる顕著性マップは図 2 となる．この顕著性マップは人のカーネル等を設定することが可能であるが，ここでは，フラッ目に入力された場合に注意される領域を表したものとなっておトカーネルを採用した．計測装置によって推定された注視点付り，本研究では，これを尤度マップとして取り扱う．しかしな

近をで，顕著性マップの極大値を，図 3 に示すように求めるこがら，一般にシーンカメラから得られる画像は，注視点候補をとができる．赤で表示された注視点は，計測装置が出力した画

適切に得られるような視覚刺激とは限らず，複雑な画像となる

像座標であり，緑が顕著性マップ及びミーンシフトアルゴリズため，この画像から注視点候補を直接求めることは避ける．そムによって求められた注視点付近の極大値 (以下，注視候補点)

こで注視点を従来通り求めた後，顕著性マップを用いて補正をとなっている．図からも確認できるが，注視され易い対象に補行う．

正が行われていることが確認できる．

5. 注視点推定結果のクラスタリング

4. ミーンシフトを用いた注視点補正
注視点補正手法について述べる前に，本研究や視線計測装置

視線計測装置によって求められた注視点を port = (pxt , pyt )，等で一般に用いられる注視点推定法について簡単に述べる．一

ミーンシフトアルゴリズム及び顕著性マップを用いて求められた

般の視線計測装置は，検出されたプルキニエ像と瞳孔中心によ注視点付近の極大値を mt = (mxt , myt ) とする．ここで，t はフるベクトル (x, y) は，式 1 の二次多項式を用いてスクーン座標

レーム番号を表すインデックスとなっている．そこで，注視候補

系の二次元注視点 (sx , sy ) に対応付けが行われる [16]．

点 mt を真値として扱うと残差は vt = mt −port = (sxt , syt ) となる．フレーム毎の注視点及び残差を xt = {pxt , pyt , sxt , syt }sx = a0 + a1 x + a2 y + a3 x2 + a4 y 2
sy = b0 + b1 x + b2 y + b3 x2 + b4 y 2

としてまとめ，データ集合 X = {x1 , x2 , ..., xn } に対して，ク
ラスタリングを行う．クラスタリングには，様々な手法が考え(1)

られるが，ここでは最も単純な手法として k-means 法を用い

ここで，a0 ∼ a4 , b0 ∼ b4 は未知数であり，これを求めるためる．ここで，画像座標と残差が混合しているデータ集合をクラにはカメラ画像と視線のキャリブレーションを行う必要があり，スタリングするわけであるが，値としては画像座標の方が，残指定したポイントを注視した際の，シーンカメラ画像上の注視差に比べて変化が少ないため．隣接する画像座標が同じクラス

位置，瞳孔中心及びプルキニエ像の座標を記録することで行う．

と分類される傾向が強い．シーン画像上では，隣接座標が同じ

以上のような手続きを行うことで，注視点をシーンカメラの平面に存在する可能性が高く，注視点もその平面に対して調整

画像上に求めることが可能となる．しかしながら，これは二次されるべきであることから，このようなデータ集合を用いるこ

元平面に対する注視を仮定しているため，実環境に対する注視とが効果的と考えた．

を計測した場合には，大きな誤差が生じている場合がある．そ

データ集合 X をクラスタリングした結果を画像上へ投影す

こで，これを先ほど求めた顕著性マップを用いて補正する．推ると図 5. のようになる．クラス数 k = 12 の結果となっている．

定された注視点を初期値とし，その周辺で尤度最大となるポイ

17図 3 推定された注視点とミーンシフト法によって補正された注視点

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図 7 X,Y 座標の線形回帰結果 (k-means)

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図 5 k 近傍法に画像領域分割結果

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6. k 近傍法を用いた画像領域分割

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ランタイムキャリブレーションは，推定された結果に対して
図 8 X,Y 座標の線形回帰結果 (GMM)

随時補正を行う必要があることから，前述したクラスタリングの結果を利用して，視線計測装置が推定した注視点の補正を行う．前述したクラスタリングを過去数百，数千フーレムに対して実行した後，現在フレームに対して注視点の補正を行うが，7. ランタイムキャリブレーション用ベクトル場

過去フレームと同一座標に注視点が推定されるとは限らないこ

残差の傾向及び，画像座標を用いてクラスタリングを行ったとから，どのクラスに所属するのか求める必要がある．前述しことから，同じクラス Ci に分類される注視点毎にランタイム

たクラスタリングは 4 次元空間でクラスタリングを行われたもキャリブレーションを適用する．ランタイムキャリブレーショのであるが，入力は注視点座標となるため，同様に空間で評価

ンは，X 座標 Ut = {pxt , sxt }，Y 座標 Vt = {pyt , syt } 毎の回することができない．そこで，k-means 法のクラスタリング結帰問題として考え，学習データから補正量をそれぞれ算出する．

果を画像座標上に投影したものを教師として用いて，k 近傍法

学習データは，注視候補点 (顕著性マップを用いて推定されたにてどのクラスに分類されるかを求める．k 近傍法によって各極大値) を真値として扱ったことから，当然誤差が含まれるもフレームの注視点は It = {pxt , pyt , Ci } となる．Ci は k 近傍のとなっている．そこで，この誤差の影響を軽減するため，M法によって求められたクラス番号を示す．

推定 [18] を用いて，線形回帰を行った．M 推定はロバスト推定法の一種で，コンピュータビジョン関連の研究等で良く用いらk 近傍法を用いることで，注視点がどのクラスに分類されるれるものである．

のか可視化を行った．図 5 は，クラス数 k = 12 でクラスタリ

図 7 はそれぞれ X 座標と Y 座標の回帰結果となっており，各ングされた結果を利用し，k 近傍法を用いて各座標のクラスの推定を行った結果である．道路平面や左右の建物の領域，空，無限遠付近などで注視誤差の傾向が変わることが予想されるが，エリア毎の補正量のモデル化を行った結果となっている．
クラスタ毎に回帰問題を解いているため，クラスタリング結果が重要となる．k-means に代えて，GMM モデルを用いるこ

その傾向が反映された結果となっていると理解できる．
クラス数を変化させた時の分割傾向を確認したところ，そのとも考えられる. GMM を用いてクラスタリングした結果に線結果は図 6. に示す通りである．k = 11, 12 あたりが最もシーン形回帰を行った結果は図 8 となる．点の分布から線形回帰を適の領域分割として適切に分割されていることが確認できる．現用するには，k-means でクラスタリングした結果よりも良い傾

在のところ，クラス数は経験的に決定し，設定を行っているが向にあるが，k 近傍法で領域分割を行った結果は図 9 であり，画シーン画像のセグメンテーションの結果との対比によって自動像上のクラスは，連続的でない．GMM を用いた場合は，それ的に決定できる可能性はある．クラス数の決定法については，

ぞれのガウス分布の重みを考慮すべきであり，k 近傍法で分割

今後の課題として取り組みたい．

することは好ましくない．また，各エリアで線形回帰を行うが，線形回帰結果に重みを反映させる方法は明らかでないことから，
本研究としては k-means 法が簡単かつ妥当であるとした．

18

図 6 k-means のクラス数を変化させた時の画像領域分割結果 (左上から k=2,3...,13)

は，視線計測装置によって得られた注視点情報をどのクラスに所属するか計算し，回帰モデルを用いて補正した結果である．
顕著性マップを逐次計算するのとは異なり，過去数百，数千フ
レームの学習結果を用いて求めていることから，オンライン処理も可能なアルゴリズムとなっている．補正結果の分析に関しては，まだ未完であるが，簡単なアンケート結果では，被験者に動画を１度だけ見せ，適用後と適用前の動画でどちらが適切な位置に推定しているか判断してもらったところ，75%の人が+適用後の動画の方が注視点が適切な位置に推定されているよう

図 9 GMM によるクラスタリング結果を用いた画像領域分割結果に思うと回答している．

(k=9)

9. ま と め
本研究は，First-Person Vision として視線計測装置の常時利用の際の問題点について整理し，これまでのキャリブレー
ションとはまったく異なる，ランタイムキャリブレーションのフレームワークを提案し，推定された注視点の補正を実現した．
本研究課題は，“Nobody knows right answer” 問題であり，工学的に適切な評価を行うにはもう少し工夫が必要であるが，補正結果が良い傾向にあることは間違いないと考えている．また，
今回ランタイムキャリブレーションを適用した場面は運転シー

図 10 補正ベクトルの可視化結果

ンであるが，その他の日常生活環境に適用し，異なる補正ベク
トルが算出されることは，非常に興味があることから今後の課

k-means 法及び k 近傍法を用いてクラスタリングした結果

題としていきたいと考えている．

に，線形回帰モデルを適用したところ，視点が計測装置から推謝辞

定された際にどの程度補正されるか，確認するため，補正ベク

本研究は，JSPS 頭脳循環を活性化する若手研究者海

トル場を図 10 に示すように，可視化した．無限遠付近の補正

外派遣プログラム「情報社会における QOL 向上のための環境は小さく，左右上下と大きな補正ベクトルが現れていることが知能基盤の創出」の支援を受け，米国カーネギーメロン大学，

確認できる．

ロボット工学研究所滞在中に行われた研究である．
文

本手法で，大きな問題となっている点としては，注視点があまり観測されていない領域の取り扱いである．k 近傍法で画像の領域分割を行っているため，注視点があまり観測されていない点も必ずクラスに所属することになる．ロバスト推定である

M 推定を用いてはいるものの，領域に対しては不適切な回帰を行っており，補正ベクトルも適切とはいえない．観測が少ない
エリアに対しては，どのクラスにも属さないなどの工夫が実用では必要となると考えている．

8. 実

献

[1] S. Munn and J. Pelz, “3d point-of-regard, position andhead orientation from a portable monocular video-based eye
tracker,” Proceedings of the 2008 symposium on Eye tracking research & applications, pp.181–188, 2008.
[2] K. Takemura, Y. Kohashi, T. Suenaga, J. Takamatsu, andT. Ogasawara, “Estimating 3D point-of-regard and visualizing gaze trajectories under natural head movements,”
ETRA ’10: Proceedings of the 2010 Symposium on EyeTracking Research & Applications, pp.157–160, ACM Request Permissions, March 2010.
[3] T. Nagamatsu, J. Kamahara, and N. Tanaka, “Calibrationfree gaze tracking using a binocular 3d eye model,” CHI’09: Proceedings of the 27th international conference extended abstracts on Human factors in computing systems,
pp.3613–3618, April 2009.

験生成された回帰モデルを同じような運転シーンへ適用し，注
視点が適切に補正されているか確認する実験を行った．図 11

19

図 11

注視点補正結果 (赤：補正前，緑：補正後)[4] K. Takemura, J. Ido, Y. Matsumoto, and T. Ogasawara,“Drive monitoring system based on non-contact measurement system of driver’s focus of visual attention,” Intelligent
Vehicles Symposium, 2003. Proceedings. IEEE, pp.581–586,
June 2003.
[5] K. Takemura, H. Minamide, Y. Matsumoto, and T. Ogasawara, “What you look at is what you control: a universal remote control based on gaze measurement technology,” Robotics and Automation, 2004. TExCRA ’04. FirstIEEE Technical Exhibition Based Conference on, pp.101–
102, Nov. 2004.
[6] I. Mitsugami, N. Ukita, and M. Kidode, “Estimation of 3d
gazed position using view lines,” Proceedings of the 12th International Conference on Image Analysis and Processing,
pp.466–471, 2003.
[7] K. Sumi, A. Sugimoto, T. Matsuyama, M. Toda, and S.
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[8] F. Pirri, M. Pizzoli, and A. Rudi, “A general method for the
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[9] A.M. Treisman and G. Gelade, “A feature-integration theory of attention,” Cognitive psychology, vol.12, no.1, pp.97–
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[10] C. Koch and S. Ullman, “Shifts in selective visual attention:
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[11] L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A model of saliency-based
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[13] N.J. Butko, L. Zhang, G.W. Cottrell, and J.R. Movellan,“Visual saliency model for robot cameras,” Robotics andAutomation, 2008. ICRA 2008. IEEE International Conference on, pp.2398–2403, April 2008.
[14] J. Chen and Q. Ji, “Probabilistic gaze estimation without
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616, 2011.
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文)，” 電子情報通信学会論文誌 D，vol.J94-D，pp.1279–1289，
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20

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for interactive applications,” Computer Vision and Image
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[18] Z. Zhang, “Parameter estimation techniques: A tutorial
with application to conic fitting,” Image And Vision Computing, vol.15, no.1, pp.59–76, 1997.

付

録

1. 顕著性マップの生成法
顕著性マップを生成するため，まずガウシアンピラミッドに
よって複数のスケール画像を作成する．それぞれのスケール
画像で，輝度値，色相，方向成分の特徴に関して，目の網膜神経説細胞の受容野を模した”center-surround” 操作を実施する．
式 A·1,A·2,A·3 及び A·4 はそれぞれ，輝度値，色相，方向成分の center-surround の計算式であり，

I (c, s) = |I (c)がその操作を表す.

I(s)|

(A·1)

RG (c, s) = |(R (c) − G(c))(G (s) − R(s))|(A·2)

BY (c, s) = |(B (c) − Y (c))(Y (s) − B(s))|(A·3)(c, s, θ) = |O (c, θ)O(s, θ)|(A·4)

ここで，I, R, G, B, Y は輝度値，赤，緑，青，黄の情報であり，それぞれ I = (r + g + b)/3, R = r − (g + b)/2, G =g − (r + b)/2, B = b − (r + g)/2, Y = (r + g)/2 − |r − g| /2 − bと計算される．c, s は各スケール画像を表しており，スケー
ルを σ ∈ [0 . . . 8] の場合，c ∈ {2, 3, 4},s = c + δ,δ ∈ {3, 4}となっている．また，θ はガボールフィルタの方向であり，

θ ∈ {0, 45, 90, 135[deg]} となっている．各スケールの組み合わせで計算された特徴をそれぞれ”conspicuity maps” として式

A·5,A·6,A·7 を利用してそれぞれ統合する．
I= ⊕

c+4

4

c+4

4

⊕ N (I (c, s))(A·5)

c=2 s=c+3

C= ⊕⊕ [N (RG (c, s)) + N (BY (c, s))]c=2 s=c+3

(A·6)

O=

∑
θ∈{0,45,90,135}

(
N

4

⊕

c+4

)

⊕ N (O (c, s, θ))(A·7)

c=2 s=c+3⊕ は，“across-scale addition” と呼ばれ，サイズを合わせてピ
クセル毎に統合する操作を表す．ここで，N は正規化処理をである．最後に，求められたそれぞれの特徴に対する”conspicuity

maps” を式 A·8 で線形結合し，顕著性マップ S を作成する．
S=

( )
( ))
1( ( )
N I +N C +N O
3

(A·8)

21

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科

頭脳循環を活性化する若手研究者海外派遣プログラム 在外研究成果報告書

画像投影可能な領域の抽出に基づく遠隔支援池田聖

奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
奈良県生駒市高山町
現在，大阪大学基礎工学研究科
大阪府豊中市待兼山町

あらまし

本報告では，頭脳循環を活性化する若手研究者海外派遣プログラムにおいて実施した研究の成果を報告す

る．本研究では，プロジェクタとカメラを用いた遠隔作業支援システムの開発が目的である．支援システムでは，支援者一人がネットワークを介して作業者一人と音声対話しながら，環境中に直接マーカを描画して作業対象物の位置を示すことにより作業を支援する．支援者は，作業環境の状況をカメラ映像によりモニタリングすることができ，映像上を直接指し示すことにより作業環境中の対応する箇所にマーカを描画することができる．特に本研究では，従来研究のように単純化された環境ではなく，実際の作業現場に近い環境を想定し，鮮明な画像の投影が難しい光沢のある物体や透明な物体が存在することを前提にマーカの投影法を提案する．提案手法では，事前にプロジェクタとカメラにより環境の形状および投影可能な領域が抽出され，マーカの投影可能な領域のみにマーカを投影することで支援の効率化を図る．実験では，様々な形状のマーカを用いて指示された物体位置を回答する被験者実験を行い、光沢のある物体や透明な物体が混在する環境では，投影可能領域のみにマーカを投影することで，効果的に指示位置を示すことができることを確認した．
キーワード 遠隔支援，プロジェクタカメラシステム，マーカ表示可能領域

22の利点は，対象の形状や反射特性等に依存せず正確に目的の位はじめにを用いると作業環境と置を示すことができる．しかし，

本研究では，プロジェクタとカメラを用いた新しい遠隔作業

支援者の環境間の往復の映像伝送遅延が影響し，固定された支援システムの開発を目的とする．本システムでは，支援者一ディスプレイを用いても作業者は映像と作業環境との対応をと
では，

人がネットワークを介して作業者一人と音声対話しながら，環る必要があるという問題がある．また，境中に直接マーカを描画して作業対象物の位置を示すことによ

作業環境にモニタが置かれる代わりに物理的に指さし動作をり作業を支援する．これにより，支援者が物理的に作業環境に模倣する指型のロボットが配置される．指型デバイスには，カ存在しないために指示語やジェスチャーが伝わりにくくなるとメラとレーザポインタが取り付けられ，指差す方向の映像が取いう問題を解決する．特に，本研究では，精細な画像の投影が得でき，必要あればレーザにより詳細に位置を示すことも出来

難しい部分や物体が散在する作業環境を想定しそこでの支援効

る．

率を向上することを目的とする．

な対応付けの問題は無いが，ロボットが物理的に作業スペース

では，

のよう

このような問題は，工場や机上，台所など一般的な作業環境を専有してしまう問題，指示対象物の反射特性によってはレーでの支援を想定すると頻繁に生じる問題である．特に，支援者

ザポインタを用いても正しく位置を示すことができないというが作業環境を熟知していない，作業者には身体的負担をかけら問題がある．

れないなど，作業者にカメラを取り付けることが難しい場合は，作業環境を写すカメラと任意の位置にマーカを投影するため
かプロジェ

作業者と環境自体のオクルージョンを回避することを考慮して，照射方向を変えることのできるレーザポインタ

複数のカメラとプロジェクタを環境中に設置する必要がある．

クタ

そうするとカメラの直感的な切り替え，投影像のシームレスなこれらのシステムは，小型で作業空間を占有する問題は無く，接合が一致が必要であり，またカメラとプロジェクタの投影中心
もしくは近接置からのみ観察する状況

を作業者の体に取り付けるシステムも考案されている．

作業者の移動も問題にならない．しかし，らの研する状況，ある特定の視点位究によれば，広角でかつ固定された視野の映像をモニタする手は仮定できない．本研究では，以法に比べて，作業者の頭や体に取り付けられた動くカメラの映上の条件で遠隔作業支援の適用範囲を広げることを考える．

像を用いる手法は，ブレや頻繁な視野の変化の影響で支援の効

遠隔作業支援技術が発表され始めた頃は，遠隔支援の新しい率は悪くなる．また，そのように体に装置を取り付けること自体が身体的負担となる場合もある．

形態を模索することが中心だったため一般性のために単純な環
境での利用に限定されていた．これに対して複雜な形状の環境を考慮することや，投影不可能な箇所が存在することを本研究では、対象とする環境の複雑さの程度を示す具体例とすることによ

して台所を取り上げている．従来研究では，人間の行動を直接が進んだ．しかし，投影に適さな的もしくは間接的に認識し自動的に支援情報を提示しようとすい箇所の存在は，解像度や色再現性が不足し，視点位置の移動

る試みがなされているが，台所環境自体の複雑さに加えて作業が難しいカメラの映像を通してでは作業環境を熟知しない支援

内容の多様性，誤認識時の危険性から，完全自動の情報提示は者が判断することは難しく，支援操作の効率が低下する要因と本質的に困難であり，計量しやすい限られた物理量の情報提示なる．

をするに留まっている．以下，台所での作業支援を目的とした前提にプロジェクタと固定モニタを併用
り現実的な環境への対応

本研究では，直接表面に像を投影することが難しい物体が散従来の映像情報提示システムを紹介する．

在する環境下において固定プロジェクタとカメラを用いた遠隔

その最も単純な支援方法は，レシピ本や料理法の解説ビデオ

支援システムが効果的に機能するよう環境中の投影可能な領域などを，本やテレビで見るとの比べて見やすい位置に提示し，を抽出し，その領域のみにマーカを投影することで支援操作の簡単に見たいものを選択できるようにすることである．

効率化を図る．また，支援効率の良いマーカの形状や表示法に研究グループによるれた

関しても検討する．

ル上に投影された関連研究は，先駆的に具現化さの形態であり，プロジェクタによりテーブに接触することにより，料理をする人に

レシピや料理法を解説するビデオを提示できる．

遠隔位置指示システム

によるのプロジェクトらでは，タッチパネル

らに

ディスプレイを介して多人数が参加して自分の好みのレシピをよるもので，彼らにより様々な形態の支援方法が提案されてい登録し，他人と共有する仕組みを提案している．これらのシス最も先駆的な遠隔位置指示システムの研究はでは，遠隔地で作業環境

テムでは，台所環境において計算機とのインタラクションを可を映したディスプレイ上を支援者が指さす映像を作業者が見る能にしたことから，従来のレシピ本や解説ビデオなどのコンテことが出来る．この映像は，まず作業環境の映像をカメラで取ンツの提示を利用者の行動履歴から自動提示できるハードウェ

得し，ネットワークを介して支援者の環境内のディスプレイにア的な枠組みを示したが，実際に料理作業全般において情報提写し，それをさらに支援者の環境内のカメラで写して，作業示を自動化できるアルゴリズムの提案はない．つまり，利用者

者が見るヘッドマウントディスプレイ

が自発的に操作するという枠組みにとどまり，手が汚れている

る

．彼らの

か固定されたディスプレイに映される．このシステム

時や手が離せない時などの料理中の操作法の難しさが課題とし

23

図

図

図

て残る．
と呼ばれる環境情報システ

これらに対して，

ムは，利用者に寄る明示的な操作の必要性を仮定していない．
では，台所に設置された

例えば，多数のセンサにより収集された情報をプロジェクタにより可視化して周辺の物体に直接表示している．

ら

は，健
図

康志向の料理を支援するために食材中の脂肪やビタミン，塩分，ナトリウムほかミネラル等を料理中に表示できるシステムを開発した．これらの成分は食品毎に予め登録されており，食品にシステムは環境中の投影可能領域を検出するために，作業中

タグや重量センサ，温度センサにより，動かす可能性の高い物体は退避させておいた上で，予めプロ

現在どの食材がどの程度含まれており，調理によりどの程度のジェクタにより構造化パターンを投影しカメラで取得しておく．

取り付けられた支援者は必要あれば，強調したい大きな四角形領域を登録し量になっているか確認することが出来る．
上記システムでは実際の台所で必要となる様々な作業を支援するには至っておらず，各文献では一部の作業や単純な環境にておくことも出来る．なお，試作システムではカメラおよびプつずつ用いたが，将来的に多数のカメ

ロジェクタはそれぞれしても，作業の認識において誤認識が発生する可能性

ラとプロジェクタを組み合わせることを考慮して，カメラ及びが報告されている．本研究では，上記研究のような支援情報提プロジェクタのキャリブレーションが必要ないよう設計した．

限定示の完全自動化を目指すのではなく，遠隔に存在する支援者が次に，これらの機器の利用方法を説明する．遠隔地では，図正確に効率良く支援情報を提示できる仕組みを追求する立場にに示すようにな情報端末の画面を確認しながら支援者が操作する．操作画面に表示される作業場所の映像を見ながら映像上ある．

の適当な位置をポイントすることで，図試作遠隔支援システムに示すように作業場

所でのその位置に対応した箇所にマーカが表示される．作業環

本章では，画像投影可能な領域を抽出し利用することで主に境側では，作業者が直接システムを操作することはなく，遠隔プロジェクタを用いた遠隔支援を効率化する遠隔支援システ

地からの音声とマーカによる指示を元に作業し，必要あれば音ムについて述べる．まず、システムのハードウェアおよび

声で質問することができる．
画素，

カメラには，

ソフトウェア構成を詳述し、その利用方法を説明する。次に、，プ ロ ジェク タ は

このシステムを用いた投影可能領域の検出法をする。

画 素 ） ，補 助 用 ディス プ レ イ に はシステム構成と利用方法

画 素 ，会 議 用 マ イ ク 兼 ス ピ ー カ ー に は

まず機器構成について述べる．提案システムは，図 に示すように作業環境側 図中を用いた．また，ネットワークを介したと支援者側 図中に分かれる．作業者側と支援者側の計算機は互いにネットワー

画面の伝送には，

クで接続されており，作業環境側には，カメラ，プロジェクタ

送にはイクとスピーカー，計算機が少なくともそれぞれ

つずつ必要

て

と

に分けて合計の各24パターン，水平方向と垂直方向パターンを投影した．

平方向と垂直方向を各である．

社），音声の伝

また，投影可能領域の検出では，グレーコードパターンとしが天井部に固定されており，補助用ディスプレイと会議用マイク兼スピーカーが作業者前方に配置される．支援者側には，マ（（マイクロソフト社）を用いた．

法では，水パターン使った．平面検出の繰り返

図

最後に，光学的な情報としてカメラ画像の各画素が投影可能領域であるか否かを判定する．投影面の反射率や透過率が高す

図

ぎずプロジェクタからの光をカメラ方向に反射するプロジェク
し計算では，

画素とし，最小平面領域サイズの閾値をタから投影された光が十分な強度を保ってユーザの視点まで到アルゴリズムにおける投影誤差の閾値は達するか否かは，表面上での拡散反射率，入射光と表面法線の画素となす角，プロジェクタから表面までの距離に依存する．簡単化した．
実験環境は，図としてユーザの視点の代わりにカメラにより反射光を観測するに示すように，滞在先の研究室メンバーがことで投影可能領域か否かを判定する．投影可能領域の色（拡実際に利用している台所である．この台所と同様にフィンラン

散反射率）は未知なので，プロジェクタにより光を投影していドの一般的な台所は，このようなシンプルな配色が多く，プロ

るときと投影していないときの差を観測することで，テクスジェクタによる情報提示に適している．環境の大半は，複数のチャのある表面でも正しくマーカが投影できるかどうか調べる

平面で構成されており，取っ手やトレイなど一部分のみが光沢ことができると考えられる．

性の強い表面を持っていた．

投影可能領域とディスプレイ領域の抽出法

投影可能領域の検出

これらの情報を取得するために以下の処理を順に行う．

投影可能領域の幾何的・光学的情報（ ） 図

本節では，まず投影可能な領域の検出に必要な情報を明らか

タ画像の各画素に対応するカメラ画像の画素の対応マップを取にした上で、領域の検出法について詳述する．試作システムで得する．試作システムではグレーコードパターンとは，上述の機器構成のうちカメラとプロジェクタを用いて歪の法の正弦波パターンを組み合わせることによりサブピクセル精ない像を投影するための幾何学的な情報と投影可能領域か否か度で対応関係を取得する．

関する光学的な情報を同時に取得する．

（ ） 対応マップからカメラとプロジェクタのパラメータを具体的に幾何学的な情報とは，まずカメラ画像とプロジェク

推定する．ここではバンドル調整法によりカメラパラメータ

タ画像の各画素の対応である．全ての画素に対して対応を求めることはカメラに写る対象の完全な三次元形状を復元すること（内部パラメータとレンズ歪み系数）とプロジェクタパラメー
タ（外部パラメータ，内部パラメータ，レンズ歪み系数）およと等価である．しかし，光沢性の強い表面をもつ物体や透明な物体に対して，同様の観測条件で三次元復元をすることは難し
い．そこで本研究は，物体が置かれた床面（平面）のみを投影

変換の手作業により容易に計測できるカメラとプロジェクタ間のベーを求めればよい．これは支援者がスライン長を予め計測しておきスケールを与える。

する一点を光らせることでレーザポインタのように点マーカを行

次に，投影面に対して歪みのない正面の像を投影するために（を抽出する．投影可能候補領域は，のように更新する．

対応が必要である．これについても投影面が平面であることを仮定しているので，平面の座標系を推定し，インライヤ画素の集合として番目の投影可能領域の各点とカメラ画像の画素の変換（ ） 最大平面を抽出する．

）アルゴリズムを用いたロバスト推定により投影する機能に対応する．

へのとして残す．この段

点の三次元位置のスケールは原理的にも止まらない．そこで，へ

カメラ画像上でポイントした時に，プロジェクタ画像上の対応は，投影面し，一定の投影誤差

以下の対応点のみを投影可能候補領域は排除される．ただし，バンドル調整法ではカメラ位置と対応

このように、提案手法では平面の部分のみにしか投影しないからプロジェクタ画像の座標

び対応点の三次元位置を同時に最適化

階でカメラとプロジェクタ間のエピポーラ拘束を満たさない点

可能領域として検出し，マーカを投影することを考える．
ので，カメラ画像の座標に示すように，パターン光投影によりプロジェク（ ） 求まった投影可能領域

からカメラ画像の座標の全三次元座標から重心位置と第一，第二の主軸方向を示す単位ベクトルを主成分分析に変換を求めればよい．

25

直線の延長線の交点を用意に想像で不鮮明になったとしてもすることができるため，指示している位置を認識することが出来る．
リング状のマーカ．図に示すように，指示する物体が円内に入るように指示することで，指示する物体
を示す．円の中心で指示位置を示すため，上記マーカと同様に接地底面を利用するので物体そのものの反射特性には依存せず，指示することができる．反面，正確に一点を示すことが難しい．
膨張収縮するリング上のマーカ．上記の静止したリング状のマーカに比べて，対象の大きさに依存しない，に示すように，収縮の動きから容易に中心点が推測で

図
図状マーカと類似した形に近づくため，中心き，収縮時に位置を直接指示することができるという特長がある．
より算出する．

ただし，大きさの差により全てのマーカは全て面積が等しく（ ） 投影可能候補領域のサイズが閾値より大きい，すななるようサイズを調整した。

の場合は を更新して．

わち

以上の処理により，図

種マーカの性能比較のように領域サイズが画素より大きい部分は全て部分平面として抽出され，サイズ順にソートさ〜本実験では，まずの種類のマーカを上記条件により比較した．

れる．

方法

テーブル上に並べられたコップやボトルなどの食器類にプロ
一方，このようなマーカ投影による支援効率をはかったとしても全く像を投影することができないような状況もありうる．
このような場合を考慮してらのシステムのように試作システムでは，マーカ投影領域を支援者が見るカメ
ラ映像上に表示した上で，投影不可能な領域への指示に関して
は固定ディスプレイの映像上にマーカを表示し，小さな物体位
置だけでなく大きな領域も指示できるよう実装した．

実

ジェクタによりマーカを投影し，被験者がどの物体が指し示されたかを回答する方法で，プロジェクションされてから被験者が回答するまでの応答時間と間違って回答する割合のエラー率を調べた．被験者は，日本人学生に示すように，キー配置の記憶の必要の無いように食器類は×行列状に配置し，キーボードのテンキーと対応させた．まとし，テンキーに対応する

た，食器類の間隔は

験

器に加えてダミーの食器を実験では，投影可能領域のみにマーカを投影すること提案手法が，実際に作業者に指示する物体位置を効率良く正確に提示することができることを示す．本実験では，マーカの形状の任意性を可能な限り排除するため，５つの代表的なマーカの表示法を準備した．以下では、まず５種類のマーカの性能比較結果
を示し、次に投影可能領域の効果を確かめる．

沢のある物体の場合は，直接指示対象物体を指し示すことが出と誤認識する可能性がある．

合はを入力することとした．

全てのマーカと物体の組み合わせが

回ずつ，計

回試行

されるようにランダムにマーカを表示した．マーカの表示位置相当する部分をマーカと同様に接地底面付近をポイントして対象物に，方向性があるためにポイントできる位置が限られる問題がある．
に示すように，交点付近の像が何らかの問題

26を用いた．実験結果は有意水準の検定により比較した．
結図

果にマーカ毎の応答時間の平均を示す．図のように，のマーカに比べておよびの応答時間が明らかに短かった．実際，マーカ
全て，およびマーカ
あった．マーカ
た．マーカ
が，このつの直行する直線の交点により指示位置を表す

回のポイントしてして得たクリック位置の

標準偏差

から
に示すよ

を指し示すが，方向性があるため隣の物体と間違いにくい．逆マーカ．図

つからない場合は，頭部を動かして探し，なお見つからない場のように接地底面付近をポイントして対象物を指し示す．指示位置によっては隣接する物体を指している

うに，マーカを見つけ次第対応するキーを入力するよう指示した．見した．ガウスノイズの標準偏差は，画像中に写る物体の底面にのもので指示対象位置を示すことができるが，透明な物体や光

マウスポインタを模したマーカ．図

個周囲に配置した．被験者には，カを表示する際には画像上の位置にガウスノイズを加えて使用種類のマーカを検討した．

レーザポインタを模したマーカ．光っている箇所そ来ないため図個の食は，予め画像上の適当な位置を人手により入力しておき，マーマーカの表示法
本研究では以下の名，キーボードの操作には慣れておりキーボードを見ずに操作することができた．図

とから状のマーカのとから全ての間で有意な差がからのいずれの間にも有意な差はなかっは，マーカ

よりも平均応答時間が短かった

つに有意な差はなかった．実験中の被験者の観察では、応答時間が遅くなる場合の多くが他の物体により隠されたマーカを探す動作によるものだった．

図

図

間隔が

の場合

間隔が

の場合

図

定して，次のつの実験により投影可能領域の効果を調べた．

まず，投影可能領域のみに限定してマーカを投影する手法
と

（図中の

）とす

べての領域を投影可能領域としてマーカを投影する手法（図中
図

と

）を比

較した．投影可能領域は，図に示すように透明物体およびの光沢のある物体によって隠されていない床面である．
間違って回答したのは，マーカ
示時に

表示時に

回，

を表

次に，投影可能領域を考慮することが物体間の隙間が狭い時回と十分な回数観測できず，エラー率の間に有意な差に有効であることを示すために，食器類の間隔を変えて両マーはなかった．この傾向は他の実験でも同様だったためエラー率

カについては，以下の実験では示さない．

前節の実験と同じ投影可能領域の効果比較
方の場合の，図法

前節の実験で位置指示性能の高かったマーカおよびが投影された時の応答時間を調べた．間隔は，と少し狭いとした．間隔がに示すように，投影可能領域は殆ど存在しな

いが，わずかに残っていることも確認できる．
と

に限

27

図

の性能に大きなさは見られず，有意な差は無かっの方が応答時間が短く

たが逆に

より

も高い性能を示した．
図

マーカの視認性を悪くする要因は，対象物体上での光の反相，互反射指示，透過によりプロジェクタからの光が物体表面
で拡散反射せず意図した像が表示されないこと，指示対象と異なる他の物体により隠されプロジェクタから像を投影できない
こと，マーカが目的の箇所に正しく投影されてもユーザの視点
位置からは別の物体で隠されて見えないこと，が考えられる．
の方が膨張収縮している分，よりもこれらの要因には強いように思えるが，実際は，マーカが表示されてから適当なサイズのまでには時間的な遅延があり，これがが見えるようになるよりも応答時間を遅くしたと考えられる．実際，投影可能領域の有無を比較した実験でも同様の結果が得られており，この場合は有意に

図の方が高い性能を示した．
結図

しかし，最後の実験のように密集して物体が存在する場合は，

果

にマーカ

および

投影可能領域が極端に少なくを投影可能領域を用いて投影した場合と，用いずに投影した場合の被験者の応答時間の平均を，う性質が発揮され，予想したとおり比較して高い性能を示した

ともに応答時間が有意に短と考えられる．

く高い性能を示した．ただし，投影可能領域を用いなかった場と合におけるマーカ

今回の実験では，投影可能領域を十分な解像度で取得するたの間の有意な差は確認できず，投影可能領域を用いた場合は，マーカの方がマーカめに，解像度の高いプロジェクタを用い

より

に，マーカ

および

間隔が

と

の短い

の場合，両マーカによる物体指示性能が明らかに考投影可能領の画像は類似していることが分かる．このことからの場合で比較した結果を示す．配置間隔方が性能が高かったのに対して，
りもマーカに示すように赤外光を用いる距離画像センサと今回用いたを投影可能領域を用いて物体悪化していることが分かる．しかし，の場合マーカのの場合は，マーカよこうした距離画像センサが高解像度化されれば同様の手法を動的な環境にも適用できる可能性があると考えられる．

まの方が応答時間が有意に短く高い性能を示した．

察の物体を示すのは難しい．そこで前章の実験では，物体の周囲

本論文では，プロジェクタとカメラを主に用いた遠隔支援シカ投影法を提案した．提案手法では，プロジェクタとカメラを用いて取得した投影可能領域のみにマーカを投影することにより，物体位置指示の効率化を図った．実験により，実際に投影の底面にマーカを表示することにより，その物体を指し示すた可能領域を用いたマーカの投影法が支援を効率化することがでが最きることを示し，また，上記のような物体が密集した箇所におも効率的に指示位置を示すことができると予想した．
のマーカ以外は指示性能が悪かった．しかし，

め光沢のある物体や透明な物体が存在することを前提にしたマー性があるのでプロジェクタのからの光を物体表面に投影してそ

その結果， つのマーカの性能比較では，予想通りとステムの開発を目的として，実際の作業現場に近い環境として光沢のある物体や透明な物体は，相互反射し，透過する可能

めに５種類のデザインのマーカを比較し，社ののような動的に距離画像を取得するカメラを用いなかった．図も応答時間が有意に短く高い性能を示した．
図の視認性を悪くする要因に強いといれる．逆に示す．図のように，投影可能領域を用いなかった場合に比べて用いた場合の方が，マーカ

ではもはや利用者に位置を示すために十分な投影像を示すことができなかった考えら

いてはリング状のマーカが位置指示性能が高いことが分かった．

状

遠隔支援システムの実用化に向けては，利用者の年齢別傾向やと認知症患者の反応，様々な環境での実証実験などより大規模な

28

実験で効果を確認する必要がある．
文

献

29

IPv6 GeoNetworking 上で動作する地理位置情報を用いたサービス発見プ
ロトコルの提案と性能評価
野口悟†† 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報基盤システム学研究室
あらまし

分散アプリケーションに不可欠な機能としてサビース発見があり、近年、多数のサービス発見プロトコルが提案されているが、車車間通信システムにこれを適用する場合、モバイルノードの地理位置に基づいたサービス発見を行う必要がある．そこで本論文では Vehicular Ad-hoc NETwork において地理位置を用いてサービス発見を行う
手法を提案する．提案手法は欧州国際プロジェクト GeoNet で開発された IPv6 GeoNetwoking と IPv6 マルチキャス
トを用いたサービス発見プロトコルを利用する．GeoNetworking プロトコルが提供する GeoBroadcast により、IPv6
マルチキャストパケットがカプセル化され関連する地理的領域内のノードのサブセットにサービス発見メッセージを伝播することが可能となる．本論文では ns-3 ネットワークシミュレータに提案手法を実装してシミュレーションによる性能評価を行った他、更に OpenSLP および IPv6 GeoNetworking のオープンソース実装 CarGeo6 を使用してプロ
トタイプシステムを実装し、実車を用いた屋外実験を行った．シミュレーション及び屋外実験の結果、提案手法は帯域消費を抑えつつ低遅延にサービスを発見できることを示した．

Design and field evaluation of geographical location-aware service
discovery on IPv6 GeoNetworking for VANET
Satoru NOGUCHI†† Laboratory for Internet Architecture and Systems, Graduate School of Information Science Nara Instituteof Science and Technology
Abstract Service discovery is an essential component for distributed mobile applications in vehicular communication systems. While there have been numerous service discovery protocols, applications for vehicular communication
systems pose additional requirements: discover services according to geographical position inside dynamic mobile
environments. In this article, we propose a geographical location aware service discovery mechanism for vehicularad-hoc networks. The proposed mechanism exploits an IPv6 multicast service discovery protocol on IPv6 GeoNetworking specified by the GeoNet project. Thanks to the GeoBroadcast mechanism, it efficiently propagates service discovery messages to a subset of nodes inside a relevant geographical area with encapsulating IPv6 multicast
packets. We implemented the proposed mechanism to the ns-3 network simulator, furthermore we integrated theprototype system using CarGeo6, an open source implementation of IPv6 GeoNetworking, with openSLP. Our simulation and real field evaluation results show the system can discover services with low latency and low bandwidth
usage.

る [2], [3]．ITS アプリケーションは複数のサービス（VANET

1. ま え が き

内の各ノードに配置された、ソフトウェアまたはハードウェア

Intelligent Transport System (ITS) 向けアプリケーション

サービスを提供する独立したコンポーネント）を協調動作させは車車間通信システム [1] において交通安全、交通効率化、およる分散型のソフトウェアである．サービスが提供する機能の一び付加価値サービスを道路使用者に提供することを目的とした例を以下に示す．

分散型アプリケーションで、近年、様々な標準化団体において通信仕様やサービスの定義に関する国際標準が策定されつつあ30•

車両や路側機器に関する情報（車両の種別、状態や信号の色等）の提供—1—•

サービス利用者からの要求（電子ゲートの操作、道路交•

車両および路側からの道路交通情報の収集

通情報のオンデマンド通知、料金支払い等）の処理がある場合、SDP を用いて要求するサービスの特性を指定す
る． SDP はその後、要求に合致するサービスをネットワーク
内から探索し、そのリストをアプリケーションに返す．

複数のアプリケーションがサービスを同時に利用する可能性

近年、多数のモバイルアドホックネットワーク向け SDP ががあるため、サービスはアプリケーションから独立して稼働し、提案されているが、ITS アプリケーションのために SDP を用

かつ再利用可能なコンポーネントである必要がある．

いる場合、以下に示す要件を更に満たす必要がある．

ネットワークトポロジが頻繁に変動するモバイル環境で複（ 1 ） ITS 関連サービスなど、特定の交差点に埋め込まれた数のサービスを協調動作させるため、サービス利用者の要求

カメラ、コーナーの一定距離内の車両など、地理的な位置に大に合致するサービスを動的に発見するサービス発見プロトコ

きく依存しているため、アプリケーションでは、地理的な位置

ル（SDP: Service Discovery Protocol）が分散モバイルアプリ

に従ってサービスを発見する必要がある．

ケーションにとって不可欠な機能となる．アプリケーションが（ 2 ） サービスが原因でそのアプリケーションの厳しいレイ

必要なサービスと通信するためには、(i) 必要なサービスを有す

テンシ要求にできるだけ早く発見しなければならない（すなわ

る可能性があるノード全てに対して直接データを送信する、まち、10〜1000 ミリ秒 [1], [2]）．

たは (ii) 必要なサービスを有するノードを特定した上で、該当（ 3 ） ITS アプリケーションが消費する不要な帯域を避けるするノード（群）のみに選択的にデータを送信する、という方必要がある．

法がある．前者の場合、アプリケーションは必要とするサービ

既存提案の一つとして、モバイルノードの移動に伴うネット

スの存在の有無に関わらず、該当するネットワークにデータをワークトポロジの変化に適応し、かつブロードキャストを避ブロードキャストまたはフラッディングする．他方、後者の場けることができるよう、アドホックルーティングプロトコルと合には、アプリケーションはまず必要なサービスのネットワー

IP マルチキャストを併用する手法がある．具体的には IPv6 マ

クアドレスおよびポート番号、対応する上位層プロトコルを特ルチキャストベースの SDP である Service Location Protocol

定し、必要とするサービスのみにデータを送信する．サービス（SLP）[4], [5] または Multicast DNS（mDNS）と DNS based

発見を行わず直接ブロードキャストまたはフラッディングを行

Service Discovery （DNS-SD）[6], [7] をアドホックルーティン

う手法は事前の通信なしにメッセージを送信することから、通グプロトコル上で動作させる．この手法は VANET における信遅延に関する性能要件が厳格なアプリケーション（衝突事故

サービス発見のための基盤となりうる．

のリスクを検知し、1 ホップ先のノードに通知する等）に適し

しかし、この手法は前述した要件 1 ”地理的なサービスの発ている．しかし複数ホップ先に位置するサービスをも利用する

見” を満たしていない. アプリケーション層プロトコルのみで場合、ブロードキャストまたはフラッディングベースの通信は地理位置に基づいてサービス発見を行うためには、SDP にお過剰な帯域浪費を招く可能性があり、特に交通渋滞などノード

けるサービス属性として地理位置を管理することになるが、この密度が高い状況では深刻な問題となる．最悪の場合、ネットの手法ではマルチキャストグループ内のすべてのノードにサー

ワーク内のすべてのノードに不必要なデータを送信することにビス発見メッセージを配信する必要がある．したがって、上記もなりかねない．更に、この手法ではネットワーク内に必要なの要件 3 ”帯域消費の低減” を満たすことができない．

サービスが存在しない場合でもデータ送信を抑制することができない．このため、厳格な性能要件を持たないアプリケーショ
ンについては SDP を用いたサービス発見を行うことが必要となる．

本論文では、VANET 内の特定の地理的領域内のサービスを発見する機構を提案する．本研究の主な貢献を以下に示す．

•

GeoNetworking プロトコルと IPv6 マルチキャストベー

スの SDP を併用した低遅延、低コストな地理位置を用いたサー

なお、サービス発見のために静的な設定ファイルまたは単一のディレクトリサーバを使用することも考えられるが、このような方式は ITS における車車間通信には適用出来ない．ITS
アプリケーションの利用シナリオにおいて、サービスの提供または利用者は主に VANET に参加するモバイルノードである

ビス発見機構の提案．

•

上位層が動的に GeoNetworking プロトコルの地理的な•

ns-3 ネットワークシミュレータおよびオープン実装を用

送信先情報を制御する手法の提案．
いた実機での性能評価．

ため、あるネットワーク内で利用可能なサービスが時間ととも提案手法は GeoNet プロジェクトによって定義された IPv6に変動する．そのため静的な設定ではネットワーク構成の変化

GeoNetworking [9] と SLPv2 で構成され、地理的アドレッシに追随できない．また集中型のサーバを用い場合にはモバイル

ング／ルーティングと IPv6 マルチキャストベースのサービス

ノード上のサービス情報を高頻度に更新する必要があることか

発見プロトコルを協調動作させる． [8] に定義された IPv6 のら、更新メッセージに起因する負荷が問題となる．

ための拡張により、SLP は各サービス毎にマルチキャストアド

これに対して、SDP は動的にサービスの存在およびその特レスを利用可能となる．IPv6 GeoNetworking により、上位層性を発見することを可能とする．たとえサービスの物理的、トのアプリケーションは従来の IPv6 利用時と同様の処理で透過

ポロジ的な位置が頻繁に変動する場合であっても、SDP は要

的に地理的ルーティング機能を使用でき、地理位置情報を基準

求発生時点において実際に利用可能なサービスを発見することとして通常の IPv6 パケットを配信することができる．

ができる． アプリケーションが特定のサービスを利用する必要

31

本論文の構成を以下に示す．2. では関連研究として既存の—2—

VANET ルーティングメカニズムおよび SDP を示し、次に 3

SC および SP は SD の有無に応じてユニキャストまたはマルチ

で ITS アプリケーションのための SDP の前提条件を説明する．

キャストで通信する．ユニキャストはトポロジ的に離れたサー4 では SLPv2 と IPv6 GeoNetworking を用いて、提案する地ビスを検出する必要がある場合に有効であり、この場合不必要

理的なサービス発見機構について述べる．次に 5 でシミュレー

なブロードキャストメッセージを抑制することができる．他方、ションおよび実機による性能評価を行い、最後に 6 でまとめとマルチキャストは、小規模な、またはモバイルネットワークに

今後の課題について述べる．

適している．この場合には SC の SP は SD に依存する必要がなく、直接サービス発見メッセージを交換できる．したがって

2. 関 連 研 究IP マルチキャストベースの SDP は、ほとんどの参加ノードがサービス発見機構は一般的に、任意のトランスポート層およびネットワーク層プロトコル上で動作するアプリケーション層
プロトコル（SDP）として提供される．例えば IP ネットワー
ク向けに IP および UDP 上で動作する SDP がある．

モバイルノードであり、固定ノードの導入が困難な VANET の特性に適合する．

IP マルチキャストベースの代表的な SDP の一つは IETF によって標準化された SLPv2 である [4], [5]．SLP は User Agent

トランスポートプロトコルおよびルーティングプロトコルと（UA）、Service agent（SA）および任意に使用される Directory

アプリケーション層 SDP を個別に動作させる手法の他に、クロAgent（DA）から構成される．これらのコンポーネントは前述

スレイヤ型の手法も提案されている．この場合、下位層のルーした SC、SP、および SD に対応した機能を有する．

ティングプロトコルに直接サービス発見機能を追加する [10]．

UA は SA または DA に Service Request（SrvRqst は）メックロスレイヤ型の手法は SDP とルーティングプロトコル間のセージを送信することで必要とするサービスの発見を依頼する．

処理に起因するオーバヘッドがないため低遅延かつ低コストな

SP または DA は自身が管理するサービス情報に SrvRqst に該

サービス発見が可能となるが、双方のプロトコルが不可分に統当する物がある場合、UA にそのサービスのリストを Service

合されることからプロトコルのモジュール性を損ない、拡張性

Reply（SrvRply ）メッセージとして返却する．DA が存在するに劣る． ITS を構成する VANET は様々な通信技術を用いて場合、UA は IP マルチキャストを介して SA に SrvRqst を送構築され、かつ多数の組織によって管理運営されると想定されることができる．UA はユニキャストまたはマルチキャストでることから [1], [?]、拡張性に劣る実現方式を採用することは現

DA または SA に SrvRqst を送信する．SA は常にユニキャス

実的ではない．

トで UA に SrvRply を送信する．

最適な SDP とトランスポートおよびルーティングプロトコ

SLPv2 は本来、UA と SA とが通信するために唯一の IPv4

ルの組み合わせは用途によって異なる．例えば、UDP を利用

マルチキャストアドレスを使用するが、 [8] による変更よってする SDP とリンクローカルスコープの IP マルチキャストは、

IPv6 上にも対応する． [8] は個々のサービスに対応する複数の

小規模な静的ネットワーク [4], [6], [11] に適している．一方、大IPv6 マルチキャストアドレスを使用可能にする（アドレスス

規模ネットワーク上での広域なサービス発見のためには SDP

コープは FF0x:: 1:1000 / 118 [17]）．SA は各サービスに対応をオーバレイルーティングメカニズム上で使用する手法があするマルチキャストグループに参加する．これらのマルチキャ

る [12] ．また、モバイルサービスを VANET 内で発見するた

ストアドレスは、サービスタイプの文字列表現から 0 から 1023

めにアドホックルーティングプロトコル [13]〜[15] と SDP をの数値を生成するハッシュアルゴリズムに従って決定される．[8]組み合わせて用いる手法がある．本説では、既存の SDP、およの利点は、サービス毎に割り当てられた IPv6 マルチキャスト

び VANET のためのアドホックルーティングプロトコルについグループを使用して特定のノード群のみに SrvRqst を送ることて述べる．

である．複数のサービスを保有する SA が多数存在する環境では、この変更は帯域幅の使用量低減に貢献する．

2. 1 サービス発見プロトコル
SDP はサービス記述言語、サービス発見機能、サービス登DNS based Service Discovery （DNS-SD）および multicast

録機能、およびアプリケーション層のメッセージングから成る

DNS （mDNS）もまた IP マルチキャストを利用する SDP で、と考えることが出来る [16]．本論文では、このうちサービス発

IPv4 と IPv6 の両方をサポートする [6], [7]．これらのプロトコ

見、サービス登録機能およびメッセージングに焦点を当てる．

ルはサービス発見用のドメイン名 (.local) を導入し、通常のSDP にはサービス利用者（SC: Service Consumer）、サービ

DNS メッセージを IP マルチキャストを用いて送受信するこス提供者（SP: Service Provider）および、サービスディレクトとでサービスを発見行う．サービスは SRV、TXT 等の DNS

リ（SD: Service Directory）の 3 つのコンポーネントがあり、リソースレコードで表現され、従来の DNS と同様に対応するSC は SP および SD にサービス発見要求を行い．SP はサービ

サービス情報を保有する DNS サーバーが（本論文における SD

ス情報（サービスタイプ、サービス固有の属性、およびサービに相当）ユーザのサービス発見要求に応答する．この手法ではスの通信エンドポイントなど）を管理し、SD が存在する場合

個々のサービス提供ノードがそれぞれ mDNS / DNS-SD をサに自身が管理するサービス情報を SD に登録する．SD はディポートすることで（SP に対応）分散 DNS サーバーとして動作

レクトリサーバとして補助的に利用される． その特性上、SD

し、DNS クライアント（SC に相当）は直接 SP と通信する．

はインフラストラクチャのないモバイルアドホックネットワー

mDNS/DNS-SD は IPv6 用に拡張された SLPv2 とは異な

クなど固定ノードの利用が難しいネットワークには適さない．

り、単一の IP マルチキャストグループ（FF0x :: FB [17]）を

32

—3—

サービス要求と応答の両方に使用する．すなわち、全ての SC

として中心位置の座標、形状およびサイズを指定することがでが任意の SP が送信するサービス発見応答を受信できるというきる．これらの地理的ルーティング機能は IPv6 ユニキャスト、ことになる．これはサービス情報のキャッシュエントリ生成を

マルチキャスト、エニーキャストにマッピングされており、上可能とすることから、サービス発見の高速化に貢献する．

位層のプロトコルは C2CNet 層の機能を意識すること無く従来

いずれの SDP もリンクローカルスコープの IP マルチキャの IPv6 として透過的にこれらのメカニズムを使用できる．しストによって静的な、または小規模なネットワークで効率的にたがってユーザは、唯一の従来の IPv6 さえサポートしていれサービスを発見することができる．しかし、これらの SDP はば良い．

従来型の IP マルチキャストにのみ依存し地理的な位置を扱え

GeoNet project では IPv6 GeoNetworking はユーザランド

ないため、VANET における ITS サービスの発見においては帯で動作するルーティングデーモンとして Linux に実装された．

域を過剰に消費する可能性がある． これらの手法を用いる場合

なお、カーネルのルーティングメカニズムを変更せず IPv6 とには SP の地理的な位置はアプリケーション層の SDP におけ

C2CNet との通信を可能にするため、通常の Linux 上に仮想イるサービス属性の一つに過ぎないことから、SC が、特定の地

ンタフェースを生成する手法で実装されている．IPv6 GeoNet-

理的領域内にあるサービスを発見する場合、任意のマルチキャ

working 対応ルータは ingress インタフェースから従来の IPv6

ストグループに参加するすべての SP にメッセージを伝搬させパケットを受信し、仮想インタフェースを介してユーザランド

なければならない．

の C2CNet モジュールにパケットを渡し、C2CNet ヘッダでカ2. 2 VANET ルーティングプロトコル

プセル化された IPv6 パケットを egress インタフェースから送本 節 で は 、既 存 の MANET ル ー ティン グ プ ロ ト コ ル と出する [19], [20].

VANET のために設計された地理位置ルーティングプロト

前述した 4 つの通信機能のうち、GeoBroadcast は IPv6 マコルという 2 つのカテゴリから VANET のためのルーティング

ルチキャストを介して特定の GeoDesination 内のすべてのノープロトコルを概観する．

ドにパケットを配信することから、特定の地理的領域内でサーAODV [13] と OLSR [14] は IETF によって定義された代表的な MANET ルーティングプロトコルである．これらのプロト
コルは reactive または proactive なフラッディングを使用してビスを発見するために最も適した手法である．

3. 想 定 環 境

ネットワークトポロジを構築する．これらはノードの移動に伴

3. 1 ネットワーク構成

うリンク障害に動的に対応することが可能であり、ネットワー

本研究では、車両または路側に配置された通信機器は ITS ス

クトポロジを再構築することができる．このためモビリティのテーションと呼ばれ、ISO/ ETSI が定めたリファレンスアー

高いネットワークに適用することが可能であるものの、これら

キテクチャに準拠する [1], [21], [22]．各所に配置された ITS スのプロトコルは前述した要件、地理位置を用いたサービス発見、テーションはルータ（車両に設置された MR: Mobile Router

を満たしていない．上にの述べたように、アプリケーション層

または路側に設置された AR: Access Router）、およびアプリ

で地理的な位置を管理することは可能ではあるが、その場合はケーションをインストールされたホストで構成されたノード群

最悪の場合、送信元ノードがすべてのノードにサービス発見要である．ホストはルータが提供する ITS ステーションの内部求を送信する必要がある．

ネットワークを介して MR/AR に接続される．MR/ AR は少IPv6 GeoNetworking は GeoNet project によって定義されなくとも 2 種類のインタフェースを持つ．1 つは他の MR/AR

た、C2CNet 仕様に準拠した GeoNetworking を IPv6 と協調動と通信するための無線インタフェース (egress インタフェース)

作させるためのリファレンス仕様である [2], [15] ．CAR 2 CAR

で、もう 1 つは ITS ステーションの内部ネットワークに接続

Communication Consotium [18] によって指定された C2CNet

する無線または有線インターフェース (ingress インタフェー

は車車間 (V2V: Vechicle-to-Vehicle) 通信に特化した、ネットス) である．全てのノードが IPv6 をサポートし、MR/AR はワーク層とリンク層の間に位置する通信レイヤであり地理的な接続されたホストに IPv6 ネットワークプレフィックスを提供すアドレッシングおよびルーティングをサポートする． C2CNet

る．各ホストは MR/ AR から割り当てられたネットワークプ

層は IP を使用せずにパケットを交換するが、GeoNet project

レフィックスを元にグローバル IPv6 アドレスを設定する．ARはこの C2CNet 上で既存の IPv6 パケットを送受信する方法をは更に MR に対してインターネットへアクセスを提供する．

定義した（IPv6 GeoNetworking）．この手法は上位層から透ITS ステーションのリファレンスアーキテクチャは、ルータ

過的に実行される．送信ノードが IPv6 パケットを送信する際、の機能とホストの機能を単一のハードウェアにインストールすC2CNet 層は IP における次ホップノードの C2CNet ID を含むることを認めているが、本論文ではこれらの機能が異なるノー

C2C ヘッダで IP パケットをカプセル化する． その後、C2CNet

ドにそれぞれ個別に実装されているものとする．

層は C2CNet ID とノードの地理位置情報によってルーティン
グを行う．

全ての MR/ AR は IPv6 GeoNetworking を用いて構築された VANET に参加する．IPv6 GeoNetworking が C2CNet 層

IPv6 の GeoNetworking は 、4 つ の 地 理 位 置 ル ー ティン

でマルチホップルーティングを実施することから、IP 層の視点

グ機能 GeoUnicast、GeoBroadcast、TopoBroadCast およびでは全てのノードが 1 ホップ隣接ノードとして通信できる．な

GeoAnycast を持つ．これらは地理的な宛先（GeoDestination）

お MR/AR は GPS または静的な設定により、自身の現在位置

33

—4—

を地理座標を取得することができる．

Station-internal network

本論文では車両および路側の ITS ステーションは、同一の機能を持ったノード群であるものとし、インターネット接続せず

Station-internal network

VANET

Attached hostApplication
SLP

Attached hostService
SLP

IPv6 GeoNetworking

UA/SA

UA/SA

に VANET 内のサービスを発見することを焦点とする．これ

TCP

UDP

らのノード群の違いは、車両の ITS ステーションは MR とホ

IPv6

ストのモバイルノードのペアであるのに対して、路側のものはPHY/MACAR とホストの固定ノードのペアであることである．

GPSroadside/roadside-to-vehicle（V2R/R2V）の 2 種類のタイプがある．サービス提供者はあらかじめアプリケーション開発者に利用可能なサービスタイプとサポートされている付加属性を公開するものと想定する．

V2V シナリオでは車両上のアプリケーションは他の車両上のサービスと通信する．宛先ホストは車両の地理位置およびサービス固有の属性（車種、軌道、速度、管理者、対応機器など）で決定される．例えばある車両が特定の車線に合流する際には、その車両のアプリケーションは該当する車線上の合流予定位置
近辺に存在する車両上で動作している通知サービスを発見する必要がある．

V2R/R2V シナリオでは、車両上（または路側）のアプリ
ケーションは他の路側（または車両）との通信を、地理位置およびサービス特定の属性に応じて実施する．例えば運転手が特定の目的地（市役所、スーパーマーケット、職場など）の近くに車を駐車したい場合、車両上のアプリケーションは目的地近辺にある駐車場を管理する料金支払いサービスを発見する必要がある．更に、駐車場を決定する際には、アプリケーションは、目的地と現在位置を結ぶ経路付近にあり、かつ渋滞を回避できる場所に位置する駐車場を特定するため、候補となる経路を管理する渋滞監視サービス発見する必要がある．
サービスは、サービスタイプおよびサービス固有の属性によって識別される．なお同一のサービスタイプを持つサービスが複数存在し得るものとする．

本節では、VANET 向けの、地理位置に基づくサービス発見機構を提案する．設計方針を以下に示す．

SC はサービスタイ

プとその属性に加えて、サービスが発見されるべき GeoDes-

tination を指定する． GeoDestination のサイズはアプリケー
ションの要件にのみ依存し、MR/AR の無線インタフェースの通信範囲に非依存である．

•

SC は任意の GeoDestination を指定することができる．

SC は任意のタイミングで動的に GeoDestination を指定する．
•

C2CNetPHY/MACGPS

WLAN, 802.11p, etc

C2CNetGPS
PHY/MACPHY/MAC

Ethernet/WLAN

必要がある．そこで提案手法は IPv6 GeoNetworking 上で動作するアプリケーション層の SDP の形をとる．ネットワーク層で動作する従来のルーティングプロトコルを用いた SDP とは対照的に、提案手法では IPv6 GeoNetworking 上の SDP が透過的に従来の IPv6 を介して地理位置ルーティングを用いることで、従来の IPv6 パケットを特定の位置に存在するノード群のみに送信することを可能とする．

IPv6 の GeoNetworking と SDP を協調させるためには、SDPと IPv6 GeoNetworking を直接統合せずに IPv6 GeoNetwork-

ing にアプリケーション固有の GeoDestinations を割り当てる方法が課題となる．そこで本研究ではプロトコルのモジュール性を失うことなく外部コンポーネントから GeoDestinations を設定するよう、SDP のための IPv6 GeoNetworking のインタ
フェースを導入する．
前節で述べたように、複数の IPv6 マルチキャストグループをサポートする SLPv2 は上記の設計方針を満たすことから、
本研究では SDP の基盤として SLPv2 を使用する．このため以下の節では SC と SP として SLPv2 の用語である UA と SA を使用する．

4. 1 IPv6 GeoNetworking と SLP によるサービス発見
前節で述べた通り、SLPv2 と IPv6 GeoNetworking はそれぞれ別個に利用される．SLPv2 のコンポーネントはホストに組み込まれる一方、IPv6 GeoNetworking は MR/AR のみに導入される．すなわち 図 1 の提案プロトコルスタックに示す
ようにホストは従来の TCP/IP のみをサポートする PC であ

4. IPv6 GeoNetwokring 上で動作する地理位置を考慮したサービス発見プロトコル

地理位置に基づくサービス発見:

C2CNetUDP

IPv6

図 1 提案システムのプロトコルスタック

VANET で は サ ー ビ ス 発 見 の 典 型 的 な ユ ー ス ケ ー ス
シ ナ リ オ と し て Vehicle-to-Vehicle （V2V）と Vehicle-to-

IPv6

Forwarder

PHY/MAC

Ethernet/WLAN

3. 2 通信シナリオ

•

IPv6

TCP

MR/AR

MR/AR

不要なサービス発見メッセージの低減： 要求された

GeoDestination 外のノードには探索メッセージを伝播しない．
これらの方針に加えて、個々のプロトコルを個別に拡張可能とするため、提案手法はプロトコルのモジュール性を維持する

34

ればよく、MR/AR は他方アプリケーション層をサポートする必要はない．IPv6 GeoNetworking のみをサポートするルータ
は IP 非依存の中継ノードとしても利用されることがある．ア
プリケーションとサービスはホスト上で動作する．

SLPv2 のコンポーネントはアプリケーションに代わってサービスを発見する．提案手法では DA を使用せず UA および SA
のみを用いる．各サービスは起動時にサービスタイプと付加属
性をローカルホスト上で稼働する SA に登録する． SA は UAの要求に応答するのみで、自律的なサービス広告は行わない．
前節で述べた通り、SLPv2 では特定のサービスを走行するノード上で稼働する SA はそのサービスに一意に対応する IPv6 マルチキャストグループに参加する．この IPv6 マルチキャスト
グループは SLPv2 のハッシュ関数を使用してサービス種別から算出される（アドレス範囲は FF0x::1:1000/ 118）．
提案システムは以下に示す 3 つの機能によってサービスの発

—5—

Host
(UA)

Regular IPv6
IPv6 over C2CNet
Multicast SrvRqst
Dst: FF05::1:1000/118
Host (UA)GeoBroadcast

MR/AR

Unicast SrvRply
Dst: UA

Multicast SrvRqst
Dst: FF05::1:1000/118
MR/AR

GeoUnicast

Discovery requestfrom application:- Service type
- Attributes- GeoDestination

MR/AR (IPv6
GeoNetworking)

Host
(SA)

MLD_report

Registrationfrom service:- Service type
- Attributes

Registration_ACK

Add
mapping

GeoDestination
Management

SrvRqst (multicast)

Unicast SrvRply
Dst: UA

GeoBroadcast
SrvRqst (multicast)Multicast SrvRqst
over GeoBroadcast

SrvRply (Unicast)
LS reply*2

Unicast SrvRply
over GeoUnicast

GeoUnicast
Deliver the reply
to application

GeoBroadcast を 用 い た IPv6 マ ル チ キャス ト*1 <IPv6Address, GeoDestination> mapping

図 3 通信シーケンス

SrvRqst を用いてサービス発見依頼を実施する．このマルチキャ
スト SrvRqst は GeoBroadcast パケットとして MR/AR 間で送受信される．すなわち特定の地理的領域に存在するノードのうち、要求されたサービスに対応する IPv6 マルチキャストグ
ループに参加するノード群のみにパケットが受信される [23] ．

SLP のコンポーネントから見ると SrvRqst は従来の IPv6 マルチキャストパケットであるが、IPv6 GeoNetworking がこれを GeoBroadcast パケットにカプセル化し座標と対象領域のサイズで表現される GeoDestination 宛に送出する．GeoDesti-

nation 内部の MR/AR はこれらのパケットのカプセル化を解除し、IPv6 マルチキャスト SrvRqst として SA に届ける．

IPv6 マルチキャストと GeoBroadcast パケットのカプセル
化/カプセル化解除は、IPv6 GeoNetworking が保持する宛先

IPv6 アドレスと GeoDestination マッピング情報に基づいて実施される．例えば、¡FF0E :: 1234、GeoDestination [緯度、経度、半径]¿といった情報がマッピングエントリとして保管される．

GeoUnicast を用いた IPv6 ユニキャスト SrvRply ：SA は GeoUnicast と IPv6 ユニキャスト SrvRply を用いて UAの SrvRqst に応答する．このユニキャスト SrvRply は GeoUni-

cast パケットとして MR/AR の間で送受信される．
GeoBroadcast を用いた SrvRqst と同様に、IPv6 ユニキャ
スト SrvRply は GeoUnicast パケットにカプセル化される．

GeoUnicast は地理位置と C2C ID に基づいてノードにパケッ
トを送信する．通常、宛先 UA の地理位置は受信した Geo-

Broadcast（マルチキャスト SrvRqst ）パケットのヘッダから取得される．この地理位置を利用できない（タイムアウトなど）場合、IPv6 GeoNetworking の機能の 1 つであるロケー
ションサービス機能を使用して位置を解決する．受信された

GeoUnicast パケットは MR/AR によってカプセル化解除されIPv6 ユニキャスト SrvRply パケットとなり、UA に配信される．SrvRqst と SrvRply のパケットのカプセル化の概要を図 2に示す．

TCP ユ ニ キャス ト に よ る GeoDestination 管 理：

GeoNet project の仕様では、GeoDestination の決定に宛先
IPv6 アドレスを使用する手法を採用している．例えば GeoBroadcast については、各 IPv6 マルチキャストアドレスが静的に＜中心の座標、半径＞で表される円形の地理的領域にマッピン
グさる（例：

FF0E::1 が送信ノードの半径 500 メートルの円

35Service
operationphase*2 Only when the destination's position is unknown (i.e. expired)

SrvRqst ： UA は GeoBroadcast と IPv6 マ ル チ キャス ト•

SrvRply (Unicast)

Direct communication
between Application and service

見を行う．

•

Servicediscoveryphase

LS request*2

図 2 SLP メッセージのカプセル化•

Serviceactivation
phase

Calculatemulticastaddress
Register mapping*1

Host (SA)MR/AR (IPv6
GeoNetworking)に相当）．この手法では、ユーザが事前に全ての IPv6 マルチキャ
ストアドレスと GeoDestination の組を IPv6 GeoNetworkingに設定しておく必要がある．
しかし、静的な設定に依存した方法は本論文の提案手法として適用することはできない．必要な GeoDestination が各アプ
リケーションおよびそれらのサービス発見シナリオによって異なることから、動的に設定を変更することが必須となる．
この問題を解決するするため、本論文では外部のコンポー
ネントが動的に IPv6 GeoNetworking が保持する IPv6 マルチ
キャストアドレスと GeoDestination のマッピング情報を設定する機構を導入する．UA は TCP ユニキャストを用いて ITS
ステーション内部の MR/AR にマッピング情報を送信するために拡張される．UA はマルチキャスト SrvRqst を発行する
際、要求するサービスが発見されるべき GeoDestination を宛
先 IPv6 マルチキャストアドレスに対応するものと指示するユ
ニキャストパケットを MR/AR の IPv6 GeoNetworking 宛に送信する．この TCP ユニキャストパケットはホストから ITS
ステーション内部の MR/AR に送信されるのみで外部のノードには転送されない．したがって VANET に余分なオーバーヘッ
ドを発生させることはない．
あるホストから他のホストへの IPv6 マルチキャストルー
ティングについては、MR/AR は単純に ingress および egress
インタフェース間でマルチキャストパケットを転送する．IPv6

GeoNetworking がネットワーク層以下でマルチホップルーティ
ングを行うので、IP の視点では全ての MR/AR が 1 ホップ隣
接ノードとして互いに通信することができる．そのため提案手法はマルチキャストルーティングトポロジの構築/維持する必要がない．なお、UA および SA は MR/AR の背後にあるホスト上で動作する（リンクローカルスコープの範囲外）にあるので、リンクローカルスコープではなくサイトローカルスコープの IPv6 マルチキャストアドレス（FF05 :: 1:1000 / 118）を使用する．

4. 2 通信シーケンス
提案手法におけるサービス発見は図 3 に示すとおり Ser-vice Activation, Service Discovery, Service operation の 3 つのフェーズで区別される．それぞれの詳細を以下に示す．

Service Activation,—6—

（ 1 ） 各サービスは起動時、ローカルホストで稼働中の SA

Network layer

Gmc : IPv6 multicast group member

C2CNet layer

Ggd : GeoDestinationにその特性（サービスタイプおよび付加属性）を登録する．
（ 2 ） SA は SLP のハッシュ関数を使用して、サービスタ
イプから算出した IPv6 マルチキャストグループに参加する．
このとき MLD report メッセージが ITS ステーション内部のSA (Non-requested service)
SA (Requested service)UA

MR/AR に送信される．
Service Discovery（ 1 ） アプリケーションはローカルホストで稼働中の UA に

図4

GeoBroadcast を用いたマルチキャスト SrvRqst パケットの伝播サービスを発見を要求する．このときアプリケーションは UAに要求するサービスに関するサービス情報（サービスタイプ、
付加属性および対象とする地理的領域）を送信する．

（ 10 ） IPv6 ユニキャストパケットは GeoUnicast パケットに（ 2 ） アプリケーションの要求に基づき、UA は Service Ac-

カプセル化され、egress インタフェースから送信される．

tivation フェーズと同様に対応する IPv6 マルチキャストアド

（ 11 ） GeoUnicast に対応する宛先 MR/AR は egress インタ

レスを算出し、TCP ユニキャストで ITS ステーション内部のフェースから GeoUnicast パケットを受信し、IPv6 ユニキャス

MR/AR に ¡IPv6 マルチキャストアドレス、GeoDestination¿

トパケットにカプセル化解除する．その後 UA はユニキャストのマッピング情報を送信する．

SrvRply メッセージを受信する．

（ 3 ） MR/AR で稼働する IPv6 GeoNetworking は、受信したマッピング情報から GeoDestination のマッピングエント
リのリストを作成または更新する．

Service Operation 最後に、アプリケーションとサービスが相互に通信を開始する．
ネット ワ ー ク が N ノ ー ド か ら 成 る と し 、サ ー ビ ス に 対（ 4 ） UA はその後、IPv6 マルチキャスト SrvRqst メッセー

応 す る IPv6 マ ル チ キャス ト グ ル ー プ に 属 す る ノ ー ド 群

ジを ITS ステーション内部の MR/AR に送信する．

を Gmc 、GeoDestination に 対 応 す る 地 理 的 領 域 に 存 在 す（ 5 ） MR/AR 内部では受信されたマルチキャストパケット

る ノ ー ド 群 を Ggd と す る ．こ の と き 、図 4 に 示 す 通 りは ingress インタフェースから IPv6 GeoNetworking のための(Ni ∈ Gmc ) ∩ (Ni ∈ Ggd ) を満たすノード Ni ∈ N のみが仮想インタフェースに転送される．IPv6 GeoNetworking はパ

SrvRqst パケットを受け取る． SLP におけるサービス単位のケットの宛先 IPv6 アドレスをもとに、前述の処理で作成した

IPv6 マルチキャストアドレス割り当て機能によって、提案手法

マッピングエントリから GeoDestination を決定する．

はサービス発見メッセージが不必要に大きな地理的領域へと伝（ 6 ） IPv6 マルチキャスト SrvRqst メッセージは GeoBroad-

播されることを避けることができる．位置情報の管理を IPv6

cast パケットにカプセル化され、egress インタフェースからGeoNetworkig が行うので、UA/SA は自身の現在位置を新た送信される． なお、GeoBroadcast パケットのヘッダには、送な付加属性として管理する必要はない．

信 MR/AR の地理位置、C2CNet ID (GeoNetworking におけるノードアドレス)、および GeoDestination が含まれる．

C2CNet ID は、送信者の IPv6 ユニキャストアドレスから取得

5. 性 能 評 価
提案手法の性能を評価するために、本論文ではプロトタイ

される．

プシステムをシミュレータおよび実機に実装した．まずネット（ 7 ） GeoDestination 内に存在する MR/AR は egress イン

ワークシミュレータ ns-3 [24] 上で評価を行った後、実機に提案

タフェースから GeoBroadcast パケットを受信する．MR/AR

手法を実装し屋外での評価実験を行った．

は ingress インタフェースのネットワークに接続したホスト

どちらの性能評価においても、車両に搭載されたホスト上で（SA）に対応するマルチキャストグループに属するものがい走行する UA が定期的に VANET 内に存在するサービスの発見ないか確認する．対応する SA が存在する場合、MR/AR は依頼を行う．全てのホストに SA がインストールされ、それぞ

GeoBroadcast パケットをカプセル化解除し IPv6 マルチキャ

れ 100 個のサービスを管理する．UA は 1 秒間隔で 100 のサー

スト SrvRqst メッセージとして ingress インタフェースから SA

ビスに対して順次 SrvRqst を送信する．GeoDestination は各に送信する．同時に MR/AR は GeoBroadcast パケットのヘッ

SrvRqst ごとにランダムに決定される．

ダに含まれる送信ノードの地理位置と C2CNet ID を記録する．

各車両は VANET 内を移動する．各 MR は少なくとも 1 つの（ 8 ） SA は SrvRqst の要求を満たすサービス情報を保有す

MR/AR の無線通信範囲内に存在する．各 MR/AR は IEEE

る場合、IPv6 ユニキャスト SrvRply を ITS ステーション内部

802.11b をサポートする無線インタフェースと無指向性アンテの MR/AR を介して UA のユニキャスト IPv6 アドレス宛に送ナを装備し、無線通信範囲は半径 130 メートルに設定される．

信する．

IPv6 GeoNetworking は [23] に定めれたデフォルト設定で動作（ 9 ） MR/AR はまず従来の IP ルーティングによって次ホッする． SLP は [4] で指定したデフォルト設定に従う．

プ IPv6 アドレスを解決する．その後 MR/AR の IPv6 GeoNet-

それぞれの性能評価には次の性能指標を計測した．

working が上のステップで記録された情報から宛先 MR/AR の•地理位置を決定する．

36

サービス発見成功率：送信した SrvRqst のうち、正常に—7—

応答を得たものの割合．

•

100000見が行われた通信の遅延．

10000

各ルータが送信する制御メッセージの量：各ルータのegress インタフェースから送信されたパケットの総バイト数．
これはビーコン、GeoUnicast、GeoBroadcast、ロケーション

Latency (ms)•

Velocity: 10km/h
Velocity: 36km/h
Velocity: 72km/h

エンドホスト間遅延：正常に UA と SA 間でサービス発

1000

100

サービスなど、IPv6 GeoNetworking メッセージの合計量を示す．ITS ステーション内でのホストとルータ間の通信に関して

10は本論文では考慮に入れない．

•

サービス発見成功に要する制御メッセージの量：SrvRply

10に対する、各ルータの egress インタフェースから送信されたパケットのバイト数．これは正常に配送された SrvRply1 件に対

50

100

150

200

250

300

350

400

Received SrvRply

図 5 エンドホスト間遅延の分布（GeoDestination 制御あり、シミュ
レーション）

するルータ間の制御メッセージの量を表し、サービス発見の効率の指標となる．

1

5. 1 シミュレーション環境

Velocity: 10km/h
Velocity: 36km/h
Velocity: 72km/h

0.9

シミュレーションにおける評価では ns-3 の version3.12.1 に

0.8

提案システムを実装した． IPv6 GeoNetwork は新たな ns-3 モ

0.7

デルとして、また SLP は既存のアプリケーションモデル内で

0.6
CDF

動作するよう実装を行った．SLP については基本機能のみを0.5

実装し、認証や DA、スコープ制御、その他ネットワーキング0.4に無関係な付加機能は採用しなかった．一方、IPv6 GeoNet-

0.3

working モデルは [23] に準拠した機能を備える．なお位置情報

0.2

管理については ns-3 のモビリティモデルが GPS デバイスに代

0.1

わってノードの位置を管理することから、このモビリティモデ

0
1

10

GeoNetworking モデルに渡す関数を実装した．なお、シミュ

1000

10000

図 6 エンドホスト間遅延の CDF（GeoDestination 制御あり、シミュ
レーション）

レーションでは取得される位置情報は常に正確であると仮定する．

1

シミュレーション環境における VANET は 1000m2 の長方

0.9
0.8
0.7

れ、ランダムウェイポイントモデルに従って移動する．低速、

0.6
CDF

形のフィールドに存在する 100 セットの ITS ステーションから構成される．車両はまず間隔 100 メートルの格子状に配置さ中速および高速移動時における性能評価を行うため、各車両が100
Latency (ms)

ルからシミュレータ上の仮想的な現在位置を取得し、IPv6 のVelocity: 10km/h
Velocity: 36km/h
Velocity: 72km/h

0.5

10km/h、36km/h、および 72km/h の 3 種類の速度で走行す

0.4

る環境のもとで実験を行う． GeoDestination の形状は常に円

0.3
0.2

とし、中心位置（実験フィールド内の任意のポイント）と半径0.1（75〜150m）はランダムに指定される．

0

また、比較のために GeoDestination の変更機能を使用しない設定でも同様の評価を行った．この環境では GeoDestination
は常に実験フィールド全体を指定するよう固定した．これは

1

10

100

1000

10000

Latency (ms)

図7

エンドホスト間遅延の CDF（GeoDestination 制御なし、シミュレーション）

SDP がアプリケーション層で地理情報を管理する手法に相当する．

その累積分布関数を示す．各ルータが送信した制御メッセージ

5. 2 シミュレーション結果の量はそれぞれの速度において 204、174、167 Bytes/s で、各それぞれの移動速度設定のもとで 10 回の実験を行い、そのSrvRply1 件の受信に要した制御メッセージの量は 0.47、0.41、

結果を平均することで以下に示すシミュレーション結果を得た．

0.43 Bytes/s であった．

サービス発見成功率は 10km/h、36km/h、72km/h の速度のもGeoDestination 制御を行わないシナリオでは、エンドホストとでそれぞれ 100 ％、96 ％、94 ％であった． エンドホスト間間遅延はそれぞれ 4/593/286、4/557/273、4/10408/2807 ms

遅延はそれぞれの速度において 4/8, 022/175、4/12, 034/592、（最小/最大/平均）であった． 図 7 に各実験シナリオにおけ

4/14, 068/678 ms（最小/最大/平均）であった．図 5 は受信しるエンドホスト間遅延の累積分布関数を示す．各各ルータがた SrvRply に対するエンドホスト間遅延の分布を示し、図 6 に

37

—8—

送信した制御メッセージの量はそれぞれの速度において 1719、

1727、1729 Byte/s で、SrvRply1 件の受信に要したメッセー
ジは 1.7、2.1、1.2 バイト/ s であった．シミュレーション結果

Station2(SA1)のまとめを表 1 に示す．

Station3(SA2)

5. 3 屋外実験環境
屋外実験のために SLP のオープン実装である OpenSLP 2.0

Beta1 [25] と IPv6 GeoNetworking のオープン実装である CarGeo6 [26] を拡張し、提案システムを実装 Linux 上に実装した．
OpenSLP は [8] サポートする SLP のオープンソース実装であり、CarGeo6 は GeoNet project の参照仕様に準拠した IPv6

Station1(UA)

GeoNetworking のオープンソース実装である．これらに加えて、各ルータの ingress/egress インタフェース間で IPv6 マル
チキャストパケットを転送するための軽量なデーモンをユーザランドに実装した．

図8

屋外実験は奈良先端科学技術大学の構内で 3 セットのルータ
およびホスト用いて実施した．ルータは ingress インタフェース

屋外実験のネットワークトポロジ

1

SA1 (1hop)
SA2 (2hop)として Ethernet ポートを 1 つ、egress インタフェースとして802.11b/g の無線 LAN カードを 1 つ備えており、egress イン

0.8

タフェースのデータレートを 6Mbps に設定した．OS はすべてのノードに Ubuntu 10.10 （Kernel 2.6.35.11）を使用した．各Serial 接続で GPS に接続し、gpsd-2.96 [27]がローカル TCP サーバとして IPv6 GeoNetworking とホス

CDF

ルータは USB

0.6

0.4

トに現在位置の座標を提供する．ルータは CarGeo6 （IPv6

GeoNetworking IPv6）と IPv6 マルチキャストフォワーディン

0.2

グデーモンを実行する一方、ホストは OpenSLP と既存の IPv6

00

マルチキャスト機能を備える一般的な PC を使用した．アプリ
ケーションおよびサービスは OpenSLP が提供するサービス発

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Latency (ms)

図 9 エンドホスト間遅延の累積分布関数 （屋外実験）

見用の API を呼び出すことでローカルホスト上の UA、SA にアクセスする．

ドホスト間遅延は 3.5/170/28.2 ms（最小/最大/平均）であっ

屋外実験の基本的な設定は上に述べたものに従う．ネット

た．図 9 に、SrvRply 受信に要したエンドホスト間遅延の累

ワークトポロジは図 8 に示すように、移動する ITS ステー

積分布関数を示す．更に各ホップごとのエンドホスト間遅延を

ション Station1 (MR、host1）および路側の Station2（AR1、評価したところ、シングルホップにおける遅延は 3.5/23.3/7.8

host2）と Station3（AR2、host3）から構成される．Station1

ms である一方、マルチホップ時の遅延は表 3 に示すようには、車両として動作し、他の 2 つの Station の周囲を移動す

27.9/170/48.6 ms であった．

る． UA は host1 で動作し、定期的にランダムな半径の Geo-

各ルータが送信した制御メッセージ量の平均は 243 Bytes/s

Broadcast でサービス発見依頼を行う．他の Station のホスト

で あ り、こ の う ち UA を 保 有 す る Station1 の MR が 300（host2、host3）ではそれぞれ SA が動作する．各ルータで IPv6

Bytes/s、AR2 （Station2） が 223 Bytes/s、AR3（Station3）

GeoNetworking が動作するので、UA（Station1 の MR）がそが 204Bytes/s であった．図 10 に各ルータにおける制御メッ

Station2 または Station3 の AR の無線通信範囲外にある場合

セージの種類の割合を示す．各メッセージのサイズを以下に示はいずれかの AR がマルチホップでマルチホップでパケットをす：（i）の GeoBroadcast：188 - 264 Bytes、（）GeoUnicast：

送受信する．

199 Bytes、（）Location Sservice：86 - 94 Bytes、（iv）ビーコ

現時点では CarGeo6 実装は送信ノードを中心とした Geo-

ン． 78 Bytes．SrvRqst メッセージが含まれる GeoBroadcast

Broadcast のみをサポートしていることから、屋外実験ではパケットのサイズは、SLP の再送アルゴリズムに依存して変動

GeoBroadcast で指定する GeoDestination の中心位置は MRする．

の位置に固定した．UA は GeoDestination の半径のみを 50〜

5. 5 考200 m の範囲でランダムに選択する．システム構成を表 2 に

図 5 に示したとおり、エンドホスト間遅延の分布傾向は実示す．

察

験期間を通して一定している．すなわち、提案システムは実

5. 4 屋外実験結果

験環境において安定して稼働している．図 6 および図 9 に示

サービス発見成功率は 86 ％で、このうちシングルホップのしたとおり、どの速度設定のもとでもサービス発見に成功した

場合は 96 ％、マルチホップの場合には 77 ％であった．エン

38

—9—

SrvRqst の 90 ％は 100 ms 以内に終了したことがわかる．屋外

800

実験においても大半のケースでシングルホップは 20 ms 以内、

700

マルチホップは 60 ms 以内にサービス発見が終了したことが図おいて [1], [2] 等の ITS 関連研究で指定された許容待ち時間内のサービスを発見できることを示している．
シミュレーションで計測された高遅延（2000 ms 以上）は、
サービス発見メッセージ送信時の待機間隔を指数関数的に増加させる SLP の再送アルゴリズムによって引き起こされたと考600Transmitted pakets (Byte/sec)

9 に示されている．この結果は、提案システムが多くの場合にGeoBroadCast
GeoUnicast
LS
Beacon

500

400

300

200

100

えられる．このような再送は多くのホップ数を要する、地理的に離れた位置にある GeoDestinations にあるサービスを発見する際に生じた可能性が高い．

0UA

SA1(1hop)SA2(2hop)Total

図 10 制御メッセージのオーバーヘッド

一方、図 7 に示したとおり、GeoDestination 管理を行わず全ノードにフラッディングでサービス発見依頼を行う手法では、

めの地理的位置を意識したサービス発見機構を提案した．提案

80%以上のケースにおいてサービス発見のために 100 ms 以上

手法は GeoNeto project で IPv6 GeoNetworking と、IETF でを必要とした．これらのシナリオではフラッディングされるパ仕様化された SLPv2 を協調させたものである．提案手法は更にケットが深刻なオーバヘッドとなる．例えば、車両が 72km/h

IPv6 GeoNetworking の利用者（アプリケーション）が動的にで移動する実験シナリオでは 50%以上のサービス発見においてGeoDestination を指定することができるよう GeoDestination

900 ms 以上の遅延が発生した．

管理機構を導入した．

屋外実験におけるホップ数に関して、マルチホップの場合に成ns-3 ネットワークシミュレータによって、GeoDestination 管

功率が 96%から 77%に低下した．これは CarGeo6 の Location

理機構と GeoBroadcast を使用した IPv6 マルチキャストベー

Service 機能が原因であると考えられる．Location Service はスのサービス発見が不必要にネットワーク全体にサービス発見

SA が SrvRply を返送する際に UA の地理位置を決定するたメッセージを伝播させることなくサービス発見行えることを示

めに使用される．このとき、（i）AR が受信した SrvRqst からした．更に、シミュレーションに加えて OpenSLP と CarGeo6

UA の位置を記録できなかった、または（ii）UA の移動に伴っを用いて Linux 上に提案機構のプロトタイプシステムを実装て AR が記録した UA の地理位置が陳腐化していた、のいずれ

し、実環境で実験を行った．屋外実験の結果、提案システムはかの問題が発生していたと想定される．今後この問題を調査す

小さなオーバーヘッドでサービスを発見できることを示した．

る必要がある．

今後の課題として、より現実的な環境で更なる性能評価を行提案システムは動的に割り当てられた GeoDestinations の限う必要がある．提案システムはマルチホップであっても低遅延、られたノードにのみ SrvRqst を配信することを可能とし、全低オーバーヘッドでサービス発見を行うことが出来たものの、ノードにサービス発見メッセージを送信する手法と比較して特に多ホップを要する場合にサービス発見成功率が急激に低下制御メッセージのオーバーヘッドを削減することに成功していすることから、更なる改良が必要となる．また、ITS 標準におる．屋外実験の結果を見ても、地理的に遠方に存在するノード

いて定められている IPv6 モビリティサポートプロトコルと協は（UA を基準としてマルチホップを要する距離にあるノード）

調したサービス発見シナリオについても検討する必要がある．

は GeoDestination の範囲外にある場合、不要なパケットの受信を避られたことを示している．
図 10 に示すように、制御メッセージのオーバーヘッドの大部分は 500 ms 間隔送信される１ホップ隣接ノードに送信されるビーコンに占められている． 屋外実験において（ビーコンを除く）サービス発見によって引き起こされるメッセージングにかかるオーバーヘッドは平均 178Bytes/s で、各ルータにおいては MR/AR1/AR2 でそれぞれ 124/31/22 Bytes/s であった．なお、屋外実験で利用可能なスループットを評価したところ、本論文の実験環境に準じた設定で利用可能な最大帯域幅は5Mbps（625 Kbytes/s）であった．すなわち提案手法は帯域消費の観点でオーバーヘッドの低いサービス発見を可能にすると
いえる．

6. 結

論

本論文では、VANET で動作する ITS アプリケーションのた

39

文

献

[1] P Papadimitratos, A La Fortelle, K Evenssen, R Brignolo,
S Cosenza, Vehicular communication systems: enabling
technologies, applications, and future outlook on intelligent
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[8] E Guttman, Service Location Protocol Modifications forIPv6. RFC 3111 (Proposed Standard). Internet Engineering Task Force, http://www.ietf.org/rfc/rfc3111.txt (2001)[9] The FP7 European project GeoNet, http://geonetproject.eu/[10] L Li, L Lamont, A lightweight service discovery mechanism
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40— 11 —

自動運転のための画像データベースを用いた自車位置・姿勢推定
秀行†

粂† 奈良先端科学技術大学院大学
E-mail: †hideyuki-k@is.naist.jp
あらまし

駐車や通勤などの自動運転車の応用では，多くの場合，走行毎に同じ経路を通ると考えられる．本稿では，

事前に経路上を手動で走行することにより取得した動画像からオフライン処理で作成されたデータベースを基に自動車の位置・姿勢を推定する手法を提案する．提案手法では，まず，Topometric Localization により，トポロジカルな情報とメトリックな情報を考慮しながら現在の画像に対応するデータベース画像を同定する．次に，オフライン処理において推定された特徴点の三次元位置と現在の画像上の特徴点の二次元位置の対応関係から自動車の位置・姿勢を推定する．実験では，屋内駐車場で撮影された動画像を用いて，自動車の位置・姿勢を推定した結果を示す．
キーワード

位置・姿勢推定，Structure-from-Motion，自動運転車

Vehicle Localization Using an Image Database for Autonomous Driving
Hideyuki KUME†† Nara Institute of Science and Technology
E-mail: †hideyuki-k@is.naist.jp
Abstract In most autonomous driving applications, such as parking and commuting, a vehicle follows a previously
taken route, or almost the same route. In this paper, we propose a method to localize a vehicle along a previously
driven route by using images. In the method, first, we estimate rough position by using topometric localization
which identifies the most similar image from the previously captured images by considering topological and metric
information. Next, precise position and posture are estimated from 3D positions of feature points which have beenreconstructed beforehand. In the experiment, we estimate vehicle poses by using images captured in indoor parking
lot.
Key words Localization, Structure-from-Motion, Autonomous Vehicle
最も基本的な問題の一つである，自動車の現在の位置・姿勢を

1. は じ め に推定する Localization を扱う．現在までに様々な Localization

近年，自動運転車の実現を目指した研究が多く成されており，手法が提案されており，簡単かつ低コストで利用可能な GPS

公道での走行実験や市販車への機能搭載などが行われている．

は多くの手法で用いられている．しかし，GPS には，ビルや自動運転車には，通勤や旅行など様々なアプリケーションが考樹木の近くや屋内など GPS 電波が遮蔽される環境では利用でえられるが，中でも我々は，QOL （Quality of Life: 生活の質）

きないという問題がある．また，レーザーレンジファインダなの向上を目的とし，Valet Parking の自動化を目指す Virtual

ど三次元情報を計測可能な 3D センサを用いた手法が提案されValet プロジェクトを行なっている [1]．ここで，Valet Parkingており，DARPA（米国防高等研究計画局）主催の自動運転車とは，レストランやホテルの入り口で車を乗り捨て，代わりにレース Grand Challenge や Urban Challenge で高い成果をあValet と呼ばれる従業員に駐車場に駐車してもらう，北米ではげている [2], [3]．しかし，3D センサは高価であり，また内部

一般的なサービスである．Virtual Valet プロジェクトでは，こに高速に稼働する部品を持つため，耐久性が低いという問題がれを自動化することにより，レストランなどの商業施設に加え，ある．
本稿では，Valet Parking の自動化を実現するため，屋内でも一般家庭においてもサービスを利用可能とすることで，車椅子利用者や重い荷物を持った人を助け，QOL の向上を図る．

使用可能かつ 3D センサと比較して安価なカメラを用いた自動自動運転車の実現には，パスプランニングや障害物検出など

車の Localization 手法を提案する．提案手法は，Valet Parking

様々な要素技術が必要とされるが，本稿では，これらの中でもではお店や家の入り口から駐車スペースまたはその逆というよ

41

—1—

うに，走行毎に同じ経路を通ることに着目し，事前に手動で経

2. 2 関 連 研 究

路上を走行することにより取得した画像データベースを基に

ここでは，事前に撮影された画像を用いてカメラの位置・姿
勢推定を行う従来手法を紹介し，提案手法の位置付けを述べる．

Localization を行う．

従来手法は，SfM 法に基づく手法 [6]〜[9] とトポロジカルな位

2. 事前撮影された画像データベースに基づく位
置・姿勢推定2. 1 概置・姿勢推定法に基づく手法 [10], [11] に分類できる．

2. 2. 1 SfM 法に基づく手法

要SfM 法は画像間で特徴点を対応付けることにより，カメラ位

本稿では，自動車に取り付けられたカメラを用い，事前に手置・姿勢と特徴点の三次元位置を推定する手法である．SfM 法

動で経路上を走行することにより取得した画像データベースをに基づく手法では，事前に撮影された画像群に対して SfM 法を基に Localization を行う手法を提案する．ただし，提案手法で適用することにより推定された特徴点の三次元位置と現在の画は，カメラの内部パラメータおよびカメラと自動車の間の相対像上の特徴点の二次元位置の対応関係からカメラ位置・姿勢を

位置・姿勢は事前のキャリブレーションにより既知とし，カメ推定する．この特徴点の三次元・二次元の対応関係からカメラ

ラの位置・姿勢を推定することで，自動車の位置・姿勢を推定

位置・姿勢を推定する問題は Perspective-n-Point（PnP）問題

する．図 1 に提案手法の処理とデータの流れを示す．図 1 に示として良く知られており，多くの解法が存在する．従って，SfM

すように，提案手法はオフライン処理とオンライン処理に分け法に基づく手法においては，どのように特徴点の対応関係を得られる．以下では，各処理の概要を述べ，それぞれの処理の詳るかが問題となる．初期の手法として，Skrypnyk ら [6] はデー

細については，3. 節，4. 節で述べる．

タベース中の全ての特徴点と現在の画像中の全ての特徴点との2. 1. 1 オフラインでのデータベース作成

対応付けを，回転・スケール変化に不変な SIFT 特徴量 [12] をオフライン処理では，事前に手動で経路上を走行することに用いて行なっている．しかし，この手法では，データベースにより取得した動画像を処理することで，オンラインでのカメラ含まれる特徴点の数に比例して対応付けにかかる計算コストが位置・姿勢推定に利用するデータベースを作成する．まず，取大きくなるという問題がある．また，データベース中に見た目得された動画像に対して Structure-from-Motion（SfM）法 [4]の類似した場所が含まれる場合には，誤対応が多く発生するとを適用することで，カメラ位置・姿勢と特徴点の三次元位置をいう問題がある．

推定する．ここで，SfM 法ではカメラ位置・姿勢と特徴点の三

これらの問題を解決するため，データベース中から対応付け

次元位置のスケールを得ることができないため，オドメトリかに用いる特徴点を限定する手法が提案されている．武富ら [7]ら得られる走行距離を用いてこれらを実スケールに調整する．

は，オンライン処理において，前のフレームで正しくデータ

次に，オンライン処理において現在のカメラ画像に対応する

ベースと対応付けが成された特徴点を追跡し，追跡された特徴

データベース画像を同定するのに用いる Topometric Localiza-

点の三次元位置と現在の画像上の二次元位置の対応関係から暫tion [5] 用のグラフを構築する．具体的には，推定されたカメラ

定的なカメラ位置・姿勢を推定している．暫定的なカメラ位置・位置を基に，一定距離ごとに画像をサンプリングし，これらの姿勢の画角内におさまる特徴点のみを対応付けの候補とするこ

位置をノード，ノード間の時系列の繋がりをエッジとする．まとで，計算コストの削減，対応付け精度の向上を実現している

た，サンプリングされた各画像から画像特徴を抽出し，各ノーが，急なカメラ位置・姿勢の変化や動物体による遮蔽などによドに対応付けて保存する．

りフレーム間の特徴点の追跡に失敗する場合がある．Irschara

2. 1. 2 オンラインでのカメラ位置・姿勢推定ら [8] や Arth ら [9] は，画像検索の手法を用い，現在の画像にオンライン処理では，オフラインで作成されたデータベース

最も類似している画像をデータベース中から同定し，同定されと現在のカメラ画像から現在のカメラ位置・姿勢を推定する．

た画像と現在の画像の間で特徴点を対応付ける手法を提案してまず，Topometric Localization [5] により，オフラインで作成いる．しかし，画像検索の手法では SIFT 特徴 [12] や SURF 特

されたグラフのノードの中から，現在カメラが位置する確率が徴 [13] などの画像特徴のみを用いてデータベース中から画像を最も高いものを選択することで，現在の画像に対応するデータ

同定しており，データベース画像間のトポロジカル，メトリッ

ベース画像を同定する．ここで，Topometric Localization でクな情報は用いられていない．

は，入力画像とデータベース画像から抽出された画像特徴に加2. 2. 2 トポロジカルな位置・姿勢推定法に基づく手法

えて，トポロジカル（Topological）な情報としてエッジで表さ

トポロジカルな位置・姿勢推定法では，オフラインで，事前れるデータベース画像間の連結関係，メトリック（Metric）なに撮影された画像群から，各画像をノード，画像間の位置的な情報としてデータベース画像間の距離を考慮して，各ノードに連結関係をエッジとするグラフを構築する． オンラインでは，対するカメラが位置する確率を計算する．

入力画像とデータベース画像から抽出された画像特徴に加えて，次に，同定されたデータベース画像と現在の画像で特徴点のトポロジカルな情報としてエッジで表されるデータベース画像

対応付けを行う．最後に，画像間の対応付けとオフライン処理

間の連結関係を考慮しながら，現在の画像に対応するデータで推定したデータベース画像中の特徴点の三次元位置から，現

ベース画像を同定する．この手法では，同定されたデータベー

在の画像における特徴点の三次元位置と二次元位置の対応を取ス画像の位置・姿勢を現在のカメラの位置・姿勢として利用す

得し，これから現在のカメラ位置・姿勢を推定する．

る．このような，大まかなカメラ位置・姿勢推定は，移動ロボッ

42

—2—

/++2-.$/.2-.$!"#$%"!"#$%"
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5-8'".)$!(%%$.'6-#"3$?8'-#"'$06)"#$%"67,8$
図 1 提案手法の処理とデータの流れ

Fig. 1 Flow of the proposed method

トにおける部屋の認識などには有用であるが，自動運転を実現

実スケールでカメラ位置を推定するためには，特徴点の三次元するためには，より高精度なカメラ位置・姿勢の推定が必要と位置を実スケールで求める必要があるが，SfM 法のみではカメなる．

ラ位置と特徴点の三次元位置のスケールを決定することができ高精度な推定を実現するため，トポロジカルな位置・姿勢推ない．そこで，一般的な自動車には搭載されていると考えられ定法に加えてエピポーラ幾何 [14] を利用する手法が提案されてる，タイヤの回転数とステアリング角から計算されるオドメト

いる．Kosecka ら [10] は二視点幾何を利用し，トポロジカルなリから事前撮影時の自動車の走行距離を取得することで，SfM

位置・姿勢推定法によって同定されたデータベース画像と現在法により得られたカメラ位置と特徴点の三次元位置を実スケーの画像間の相対的な位置・姿勢を推定している．しかし，二視ルに調整する．

点幾何では，相対的な位置・姿勢のスケールを求めることがで

3. 2 Topometric Localization 用グラフの作成

きない．これに対して，Murillo ら [11] は，トポロジカルな位

オンライン処理において現在のカメラ画像に対応するデータ

置・姿勢推定法により，現在位置として最も確率が高い画像とベース画像を同定するのに用いる Topometric Localization [5]

二番目に確率が高い画像を同定し，これらの画像と現在の画像用のグラフを構築する．まず，SfM 法によって推定されたカメ間の相対的な位置・姿勢を三視点幾何により推定している．こラ位置を基に，一定距離 ρ ごとに画像をサンプリングし，これの場合には，相対的な位置・姿勢のスケールは同定された二つらの位置をノード，ノード間の時系列の繋がりをエッジとする．

のデータベース画像間の距離に対して決定される．

ここで，一定距離 ρ ごとにサンプリングを行うのは，自動車の2. 2. 3 提案手法の位置づけ運動によるグラフ中での自動車の移動量の計算が容易になるた

提案手法は，SfM 法に基づく手法とトポロジカルな位置・姿めである．具体的には，自動車が単位時間 ∆t の間，速度 u で勢推定法に基づく手法を組み合わせた手法である．提案手法で動いた場合，グラフ中での自動車の移動量は u∆t/ρ で計算さは，Topometric Localization により，データベース中からトれる．

ポロジカルな情報とメトリックな情報を考慮しつつ画像を同定

次に，オンライン処理において入力画像とデータベース画像

することで，SfM 法に基づく手法において必要となる特徴点

間の相違度を計算するのに利用する画像特徴を各サンプリンの探索範囲を限定する．また，SfM 法は二視点・三視点幾何よグ画像から抽出し，グラフのノードと関連付けて保存する．こり高精度な多視点幾何に基づいているため，トポロジカルな位

こで，入力画像とデータベース画像には撮影地点の違いがある

置・姿勢推定法に加えてエピポーラ幾何を利用する手法より高ことを考慮すると，画像特徴は回転やスケール変化に頑健であ

精度な推定が期待される．

る必要がある．ただし，一般的な SIFT 特徴 [12] や SURF 特
徴 [13] などの局所特徴を利用すると，一つの画像につき数百点

3. オフラインでのデータベース作成の特徴点が検出される．オンライン処理では，入力画像とデー

本節では，事前撮影された動画像から，オンラインでのカメ

タベース中の複数の画像とで対応付けを行わなければならない

ラ位置・姿勢推定に利用するデータベースを作成する，オフラ

ため，これら数百点の特徴点同士での対応付けは計算コストがイン処理について詳述する．

大きく，実時間処理が難しくなるという問題がある．そこで，

3. 1 Structure-from-Motion

提案手法では，局所特徴ではなく，画像全体から一つの特徴量取得された動画像に対して Structure-from-Motion（SfM）

を抽出する．具体的には，画像中心に画像全体を満たすスケー法を適用することで，カメラ位置・姿勢と特徴点の三次元

ルの特徴点を設定し，一つの SURF 特徴量を検出する．これを位置を推定する．ここでは，最新の SfM 実装の一つである，

Whole image SURF (WI-SURF) 特徴量と呼び，以降ではベVisualSFM [4] を用いる．ただし，オンライン処理において，

クトル d ∈ R64 で表す．図 2 に WI-SURF 特徴量の例を示す．

43

—3—

!"#$%$&'&()
図 2 WI-SURF 特徴量により対応付けられた画像（上）と WI-SURF

xi + µt1

特徴量（下）の例 [5]Fig. 2 Example of corresponding images (top) and grayscale rep-

N

!"#$

resentation of their WI-SURF descriptors (bottom) [5]
図4-#*./'01#'&1.1)$&#(2 312*3(4*&(1%

状態遷移確率 [5]Fig. 4 State transition probability [5]516$

ここで，Xt は時刻 t において自動車が位置するノードを表し，xk は k 番目のノードを表す．自動車が時刻 t にノード xkに位置する確率 p(Xt = xk ) を pk,t と表すと確率密度関数は

pk,t の全てのノードに対する集合 {pk,t } で表される．ut は時

刻 t における自動車の速度，dˆt は入力画像の WI-SURF 特徴!"##$%&'()*+$,

量を表す．また N はグラフに含まれるノード数を表す．

7()$

離散ベイズフィルタでは予測と更新という二つの手続きによ

図 3 Topometric Localization

り，確率密度関数を計算する．予測手続きは速度 ut の運動によるFig. 3 Topometric Localization

確率密度関数の変化を状態遷移確率 p(Xt = xk |ut , Xt−1 = xi )によって扱う．更新手続きは WI-SURF 特徴量 dˆt として得られる観測による確率密度関数の変化を観測確率 p(dˆt |Xt = xk )4. オンラインでのカメラ位置・姿勢推定
本節では，オフラインで作成されたデータベースと現在のカによって扱う．ここで，更新手続き中の η は更新後の確率密度

メラ画像から現在のカメラ位置・姿勢を推定する，オンライン

関数の総和が 1 となるよう調整する正規化項である．以降，状態遷移確率および観測確率の定義について詳述する．

処理について詳述する．

4. 1. 2 状態遷移確率

4. 1 Topometric Localization

Topometric Localization [5] では時刻 t における自動車の速Topometric Localization [5] は，オフラインで作成されたグ
ラフのノードの中から，トポロジカルな情報とメトリックな情

度 ut は平均 0，標準偏差 σu の正規分布に従うと仮定し状態報を考慮しながら，現在のカメラが位置する確率が最も高いも遷移確率を以下のように定義する（図 4）．

のを選択することで，現在の画像に対応するデータベース画像を同定する，図 3 に Topometric Localization の概念図を示す．

4. 1. 1 離散ベイズフィルタ
Topometric Localization [5] では各ノードにおける現在の自p(Xt = xk |ut , Xt−1 = xi )= √(xk − (xi + ut ))2
1
exp(−
)
2
2σ 2
2πσ

(1)

ここで，µt ，σµ はそれぞれグラフ中での時刻 t − 1 と t の間に動車が位置する確率を表す確率密度関数を離散ベイズフィルタ

おける自動車の移動量，標準偏差を表し，単位時間 ∆t，グラにより計算する．離散ベイズフィルタのアルゴリズムを以下に

フのノード間の距離 ρ を用いて µt = ut ∆t/ρ ，σµ = ∆tσu /ρ示す．

と計算される．

4. 1. 3 観 測 確 率

Algorithm 1 Discrete Bayes Filter

Topometric Localization [5] では，入力画像から得られる

Input: {pk,t−1 }, ut , dˆt

WI-SURF 特徴量 dˆt と k 番目のノードに対応するデータ

Output: {pk,t }ベース画像から得られる WI-SURF 特徴量 dk の差のノルム|dˆt −dk | の関数として観測確率を定義する．ただし，WI-SURF

for all k do

# Predict!
p̃k,t = Ni=1 p(Xt = xk |ut , Xt−1 = xi )pi,t−1

特徴量のノルムは 1 に正規化されているものとする．ここで，# Update

特徴量の差のノルムから確率への変換を行う関数は，真値付き

pk,t = ηp(dˆt |Xt = xk )p̃k,tのサンプルデータを用意し，実際の確率分布を計算することでend for

求める．図 5 にサンプルデータから得られた確率分布を示す．
図 5 の確率分布はカイ二乗分布に近似しているため，パラメー

44

—4—

!"#$%$&'&()dˆt − d k
図 5 観測確率 [5]Fig. 5 Measurement probability [5]

図6

実験車両

Fig. 6 Evaluation vehicle

タを当てはめたカイ二乗分布を観測確率として用いる．

4. 1. 4 MAP 推定
時刻 t における自動車が位置するノードは，離散ベイズフィ
ルタよって得られた確率密度関数から最も確率が高いものを選択する（MAP 推定）によって

Xt = argmax(pk,t )(2)kと決定される．

4. 2 特徴点の対応付け
画像の回転，スケール変化に頑健な SIFT 特徴 [12] を用いて，Topometric Localization によって同定されたデータベース画
像と現在の画像で特徴点の対応付けを行う．ここでは，計算時間の短縮のため，SIFT 特徴の GPU 実装である SiftGPU [15]を用いる．

4. 3 特徴点の対応からのカメラ位置・姿勢推定
提案手法では，カメラ位置・姿勢を特徴点の三次元・二次元位置の対応から PnP 問題を解くことにより推定する．特徴点の三次元・二次元位置の対応は，オフライン処理において推定されたデータベース画像中の特徴点の三次元位置および Topometric

Localization によって同定されたデータベース画像と現在の画!""#$%&!%#$%&

像の間の特徴点の対応付けから得られる．ここで，PnP 問題
図 7 実験に用いた画像の例の求解には，OpenCV に含まれる PnP 問題のソルバを用い，Fig. 7 Examples of images for experiment

RANSAC により誤対応を排除した特徴点の対応関係よりカメラ位置・姿勢を推定する．

調整するために用いる．IMU は SfM 法の結果を確認するため

5. 実

験

のリファレンスとしてのみ用い，カメラ位置・姿勢の推定には利用しない．

本節では，Valet Parking の自動化への応用を想定し，屋内データの取得は，Valet Parking の自動化への応用を想定し，駐車場で撮影された動画像を用い，提案手法により自動車の位

屋内駐車場で行った．異なる日に，駐車スペースから駐車場の置・姿勢推定を行った結果を示す．

5. 1 実 験 環 境

入り口を通り，駐車スペースに戻る経路上を手動で走行し，二図 6 に実験に用いた車両を示す．車両には，カメラ（Point-

つの動画像を取得した．これらを一つはオフライン処理におけGrey Flea2），タイヤの回転数とステアリング角から走行距離

るデータベースの作成に，一つはオンライン処理における入力を計算するオドメトリ，IMU（Crossbow AHRS）が搭載されとして用いた．図 7 に実験に用いた画像の例を示す．

ている．カメラは車両の進行方向に対して 45 度に取り付けら

5. 2 位置・姿勢推定結果れており，動画像（1024x768 pixel，15fps）を取得する．オド

図 8 に入力画像と Topometric Localization により同定されメトリは 3. 1 節で述べたように，SfM 法の結果を実スケールにたデータベース画像，それらの画像間での特徴点の対応付け結

45

—5—

車場入り口に向かう経路上では図 8(a) のように柱などの静的環境が撮影されているのに対し，駐車場入り口から駐車スペースに向かう経路上では図 8(d) のような光源環境の大きな差や図8(c) のような環境の変化が起こっているためだと考えられる．

6. ま と め
本稿では，Valet Parking の自動化を実現するため，事前に(a)

経路上を手動で走行することにより取得した動画像からオフライン処理で作成されたデータベースを基に，（1）Topometric

Localization による現在の画像に対応するデータベース画像の同定，（2）特徴点の三次元・二次元位置の対応関係からのカメ
ラ位置・姿勢推定，を行うことで自動車の位置・姿勢を推定する手法を提案した．実験では，屋内駐車場で撮影された動画像を用い，提案手法による自動車の位置・姿勢推定を行い，静的(b)

環境においては連続的な位置・姿勢が推定できることを確認した．しかし，データベース画像には存在しない自動車が入力画像に存在する場合のように，環境が変化している場合には推定結果が不連続になるため課題が残る．
今後，環境が変化している場合における推定のロバスト性を向上させるため，オドメトリや安価な IMU などのセンサからの情報のカルマンフィルタによる融合，前フレームにおいて対(c)

応付けに成功している特徴点を追跡することによる対応付け精度の向上，に取り組む．また，レーザーレンジファインダなどの三次元センサを用いることで，真値を作成し，提案手法の推定精度の定量的な評価を行う．
文(d)

図 8 Topometric Localization の結果（左：オフライン，右：オンライン）と特徴点の対応付けの結果（赤線：インライア，青線：ア
ウトライア）
Fig. 8 Results of topometric localization (Left: offline, Right: on-line) and results of feature matching (Red line: inlier, Blue
line: outlier)果の例を示す．図 8 より，データベース画像には存在しない自動車が入力画像に存在する場合（図 8(c)）や画像間で光源環境に大きな差がある場合（図 8(d)）においても，Topometric

Localization により，概ね同じ位置から撮影された画像が同定されていることが確認できる．
図 9 にデータベース画像に対して SfM 法を適用することによって推定した車両の位置・姿勢と特徴点の三次元位置，IMU
によって得られた車両の位置・姿勢を示す．図 9 より，SfM 法により，IMU から得られた結果と概ね同じ結果が得られていることが確認できる．
図 10 に提案手法によって推定した車両の位置・姿勢を示す．
図 10 より，駐車スペースから駐車場入り口に向かう経路上では，連続的な車両の位置・姿勢が推定されているが，駐車場入り口から駐車スペースに向かう経路上では，推定結果が不連続になっていることが確認できる．これは，駐車スペースから駐46

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3&.#"&+,!"#$%&'()*"+,-)."#.("&/('0"12

456

456

図 9 データベース画像に対して SfM 法を適用した結果（赤：車両の位置・姿勢，灰：特徴点の三次元位置）と IMU から得られた車両の位置・姿勢（緑）Fig. 9 Results of SfM for database images (Red: vehicle poses, Gray: 3D positions offeature points) and vehicle poses from IMU (Green)

3&.#"&+,!"#$%&'()*"+,-)."#.("&/('0"12

456

456

図 10

提案手法により推定された車両の位置・姿勢（青）とデータベース画像に対して SfM 法を適用した結果（赤：車両の位置・姿勢，灰：特徴点の三次元位置）
Fig. 10 Estimated vehicle poses by proposed method and results of SfM for database

images (Red: vehicle poses, Gray: 3D positions of feature points)

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47

—7—

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feature transform (SIFT),”
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48

—8—

高齢者生活支援のための投影型作業教示
浦西 友樹†† 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
E-mail: †uranishi@is.naist.jp
あらまし 著者はフィンランド・オウル大学理学部において，2011 年 6 月 28 日より 2012 年 6 月 27 日まで Visiting

Research Professor として滞在し，Smart Living Environment for Senior Citizen (SESC) および Value Creation in Smart
Living Environments for Senior Citizens (VESC) プロジェクトに参加した．とくに高齢者の生活支援のためのインタ
フェースに関する研究に従事し，距離画像センサ，カメラおよびプロジェクタを併用した投影像とのインタラクショ
ンや，作業状況のセンシングおよび作業工程の提示手法を提案した．本研究期間の成果については，まず投影像とのインタラクションに関して，2 件の国際会議発表を行った．また，作業工程提示に関しては，成果を国内研究会で発表予定であり，さらに英文論文誌への投稿を準備している．
キーワード

高齢者生活支援, 距離画像センサ, プロジェクタ, ヒューマンコンピュータインタラクション

Work Step Projection with for Supporting Senior Citizen
Yuki URANISHI†† Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
E-mail: †uranishi@is.naist.jp
Abstract This report outlines results during a visit to University of Oulu, Finland, funded by Japan Society for the Promotion of Science (JSPS). I have proposed two methods for an interaction with senior citizens and supporting systems: One is
Re-PITASu (Rangeimage-Projector Interaction Tool for Arbitrary Surfaces) and the other is grid-based work indication forsenior citizens. I have proposed a calibration method between a camera, a range image sensor and a projector to implement
the systems. Two papers about Re-PITASu have been published in international conferences. Furthermore, I am planning to
publish these final results in a journal.
Key words senior citizen support, range image sensor, projector, human-computer interaction
り投影される像とのインタラクションを実現するシステムで

1. ま え が き

ある Re-PITASu (Rangeimage-Projector Interaction Tool for Arbi-

本派遣においては，ネットワーク接続されたカメラやセンサ

trary Surfaces) を提案し，システムを試作した．次に，格子状の類が埋め込まれた実社会空間を想定し，システムと直感的に対パターンを対象空間に直接投影することによる，高齢者に適し話できるインタラクション技術の開発を目的とした．本研究はた作業工程の提示手法についての研究を行った．

安全・安心・快適な生活空間を提供するとともに QOL (Quality

これらの研究に関連する技術的課題として重要となるのが，of Life) の向上を試みるものであり，その中でもとくにマルチ

距離画像センサ，カメラおよびプロジェクタの三者間の相互位

モーダルなインタラクション技術の開発に焦点を当てて研究活

置姿勢推定である．本派遣期間においては，上記の三者の相互動を推進した．筆者が派遣されたフィンランド・オウル大学理学

位置姿勢推定手法を取り組むべき技術的課題として挙げた．本部においては，Visiting Research Professor として Smart Living

研究では，距離画像センサとプロジェクタ間の相互位置姿勢推

Environment for Senior Citizen (SESC) および Value Creation in

定においてもカメラを用いた Indirect Calibration を導入するこ

Smart Living Environments for Senior Citizens (VESC) プロジェとで，距離画像センサ，カメラおよびプロジェクタの正確な相クトに参加し，とくに高齢者の作業支援におけるインタフェー

互位置姿勢推定を試みた．この Indirect Calibration による相互スに関する研究を担当した．

位置姿勢推定においては，距離画像センサとプロジェクタのみ

本派遣期間においては，大きく二つのテーマについて研究

ならず，カメラも含む三者の相対的な位置姿勢関係が得られるを行った．まず，距離画像センサを用いて，プロジェクタによため，距離画像とカラー画像を組み合わせた使用が可能となる49

ことが技術的特色として挙げられる．本報告書では，上記の二つのテーマの詳細，および実装や実験を行った結果について報告する．

2. Re-PITASu: 距離画像センサを用いた投影像とのインタラクション
実環境にプロジェクタにより仮想的な情報を重畳することで複合現実感 (Mixed Reality: MR) を提示するプロジェクション
ベース MR においては，投影像とユーザがインタラクションするための技術が重要となる．タッピング，スワイピングおよびピンチングなどのフィンガジェスチャによるインタラクション
は，タブレット型コンピュータやスマートフォンなど民生機器

図 1 Re-PITASu 概要の操作手段として近年一般的となりつつあり，かつ直感的な操作が可能であるため，プロジェクションベース MR における投ションを可能とする．距離画像から指先の三次元位置を検出す

影像とのインタラクションにおいても有用であると期待される．

ることで，シーンの色や明るさの影響を低減することを目指す．

フィンガジェスチャを用いて投影像とインタラクションする

Re-PITASu は関連研究と比較して，下記に示すような原理上のために，多くの手法が提案されている．LightTouch [1] はレー利点を有している:

ザプロジェクタにより投影されるバーチャルキーボードと赤外線センサを用いて指先位置を検出するためのセンサから成るシ•

ユーザの身体にいかなるセンサやマーカも装着することなくシステムを利用できる．

ステムであり，タイピング操作が可能である．Karitsuka らは，再帰性反射材に触れることで投影面とインタラクションするた•

タッピングのみならず，スワイピングなどのマルチタッチジェスチャなどを利用可能である．

めの手法 [2] を提案している．この手法はインタラクション対

本節では Re-PITASu において用いられる座標系，相互位置姿

象に再帰性反射材を用いることを前提としているため，本稿で勢手法，指先位置検出手法および試作したプロトタイプについ目的としている高齢者の生活支援のような，任意の壁面に情報て述べる．Re-PITASu における距離画像センサとプロジェクタを提示することが望まれる環境においての使用は困難である．

の相互位置姿勢推定については，先に述べた Indirect Calibration

また，Yamamoto らにより提案されている PALMbit [3] は，赤フレームワークを導入する．また，試作システムの実行結果を

外線カメラで投影対象領域を検出することで，安定した投影面

示し，Re-PITASu の有用性について述べる．なお，本研究の成検出を可能としている．一方で，この手法はプロジェクタによ果は国際会議 2 件にて発表された [7] [8] ．

る投影の対象が手に限られるという制限を有している．単眼カ2. 1 用いられる座標系

メラとプロジェクタの組み合わせにより投影像とのインタラク

Re-PITASu において用いられる座標系について説明する．用いションを実現する SixthSense [4] は，指先にマーカを装着する

られる座標系およびその対応関係については図 2 に示す．まず，必要があるものの，投影像と指先の高精度かつ多様なインタラ

距離画像センサ座標系 Pr (xr , yr )．座標系 P+
m (xm , ym , I (xm , ym ))クションが可能である．Kuroda および Yamamoto らにより提案

は球面状に広がる三次元座標系である．ここで，I (xm , ym ) はされている PiTaSu (Picture based Input Method Using Tapping on(xm , ym ) における距離画像の画素値であり，距離画像センサからWall Surface) [5] [6] は，加速度センサを手首に装着することにの距離を表している．また，P+m を変換行列 Mmt により直交座

よりタッピング動作を検出し，投影像とのインタラクションを標系に変換した直交座標系が距離画像センサ座標系 Pt (xt , yt , zt )である．さらに，プロジェクタ座標系 Pp xp , yp が本手法で用実現するシステムである．本システムでは投影像に対する操作がタッピングに限られるものの，高精度なタッピング検出が可能であると主張している．一方，指先位置はカメラ画像から検いられる．

このとき，距離画像センサ座標系 Pt からプロジェクタ座標

出するため，手の色と類似した色で構成されるシーンにおいて系 Pp への変換行列 Mtp を直接求めることは，プロジェクタのは指先位置の検出精度が低下するという課題があり，様々な色

投影像を直接距離画像センサで観測できないため困難である．

で構成されるシーンに適用することや，投影像にユーザの肌色

そこで提案手法では，Indirect Calibration フレームワークを用と似た色を用いることが難しいという課題がある．

いて Mtp を求める．相互位置姿勢推定のためにカメラ座標系

そこで本研究では，任意の対象面に投影された投影像とのイ

Pc (xc , yc ) が導入され，Pt はカメラ座標系 Pc を経由してプロンタラクションを目的とし，Re-PITASu (Rangeimage-Projector-

ジェクタ座標系 Pp へ変換される．

based Interaction Tool for Arbitrary Surfaces) を提案した．Re-2. 1. 1 Indirect Calibration

PITASu は距離画像センサとプロジェクタに加え，これらの相互位置姿勢を推定するためのカメラから構成される．図 1 にRe-PITASu の概要を示す．距離画像センサを用いて指先位置を

本研究では距離画像センサ座標系 Pt (xt , yt , zt )，プロジェクタ

座標系 Pp xp , yp およびカメラ座標系 Pc (xc , yc ) が用いられる．
いま，Pt から Pp への変換行列を Mtp と定義する．しかしなが検出し，プロジェクタにより投影される投影像とのインタラク

50

図2

提案手法で用いられる座標系(a) 距離画像

ら，上述の通り Mtp を直接求めることは困難である．そこで，
カメラ座標系 Pc を経由することで Mtp を求める．

a ) 距離画像センサとカメラの相互位置姿勢推定
まず，Pt から Pc への変換行列 Mtc を以下のように求める．
⎛
⎛
⎞
⎞
xc
xt
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜ yc ⎟ = Mtc ⎜ yt ⎟
(1)
⎝
⎝
⎠
⎠
1
zt

本手法では，参照点がすべて同一平面上にあると仮定し，ホモグラフィにより Mtc を推定する．上式を解いて Mtc を求めるた
めには，距離画像センサとカメラの両方から可視である参照点
が 4 点以上必要となる．本研究では，この条件を満たす参照点(b) カメラ画像

として再帰性反射マーカを用いた．用いた距離画像センサにおいて，再帰性反射マーカは距離画像上で特異な値を示すため，

図3

距離画像センサとカメラの相互位置姿勢推定

図4

カメラとプロジェクタの相互位置姿勢推定

マーカに隣接する画素の値を参照点として用いることができる．
また，カメラ画像においても再帰性マーカを視認することが可能であるため，距離画像，カメラ画像いずれの上でも参照点の位置を推定できる．図 3 (a) に再帰性反射マーカを 4 点貼り付
けた平面を距離画像センサで観測した画像，同図 (b) にカメラで観測した画像を示す．

b ) カメラとプロジェクタの相互位置姿勢推定
次に，カメラ座標系からプロジェクタ座標系への変換行列

Mcp を推定する．Mcp は下記のように表現される:
⎛
⎛
⎞
⎞
xp
xc
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜ yp ⎟ = Mcp ⎜ yc ⎟
⎝
⎝
⎠
⎠
1
1

(2)

本報告書では，Mcp をホモグラフィにより推定する．プロジェ
クタから m 点の参照点を投影し，参照点を観測したカメラ画
像上での座標とプロジェクタ座標系での参照点の座標の対応関係から Mcp を求める．図 4 に観測画像の例を示す．以上より，

Mtp はMtp = Mcp Mtc

距離画像センサ画像から指先領域を抽出し，次に抽出された指先領域と対象物体との距離を調べる．指先領域と対象物体との距離が近接した場合に，指先が対象と接触したとみなす．以下に処理の詳細を示す．

a ) 指先領域抽出(3)

距離画像センサにより観測された距離画像から指先領域を抽のように求められる．

出する．本手法においては簡単化のため，背景差分を用いて前2. 1. 2 指先の対象との接触検出

景領域を抽出する．

本研究では，指先の対象との接触処理について述べる．まず，

51

(a) 距離画像(b) 背景画像(c) 差分二値画像
図5

図6

指先とシーンの距離検出処理

図7

実験に用いたプロトタイプ(d) “top-hat’ 適用結果
指先位置検出

図 5 は指先領域処理の様子を示している．本手法においては
簡単化のため，あらかじめ背景画像を撮影しておく．フレームごとに得られる距離画像 (a) と背景画像 (b) との差分を求め，閾
値 td により二値化する (c)．最後に，モルフォロジ演算における”top-hat” 演算 [9] を用いて指先領域候補を求め，その中で面積が最大である閉領域を指先領域とする (d)．このとき，モル
フォロジ演算における構造要素の直径は，観測される指先領域の太さより大きな値を用いる．

用いられた．撮影画像のサイズは 960 × 720 画素であり，フレーb ) 指と対象表面の距離推定

ムレートは秒間 30 フレームである．カメラの内部パラメータ

指先と対象表面との接触判定は，先に抽出した指先領域と，は Zhang により提案されているキャリブレーション手法 [10] に対応する背景領域との距離を推定し，閾値判定することで行わより推定される．また，距離画像センサにおいては製造者よりれる．なお，この距離推定は距離画像センサ座標系で行われる．

事前に与えられるルックアップテーブルを用いることで座標変

背景画像における距離を探索するための中心位置は，指先領換される．探索領域のサイズは lx = ly = 10 とし，また本実験

域の距離画像座標系における重心位置をもとに決定される．まにおいては d <= 0.05 [m] のとき接触したとみなした．本実験にた，処理の簡単化のため，本研究においては距離を調べる探索

おいては二つのシーンを用いた．
「ポスタ」は平面の対象表面の領域は長方形に制限される．図 6 に探索領域を示す．重心位置

例，「ダイス」は非平面の対象表面の例として用いた．それぞれPg と探索領域 S 内の点 Pi との距離 dgi は，下記の通り求めらのシーンを図 8 に示す．
「ポスタ」における実験結果を図 9 に，また「ダイス」にお

れる．

dgi =



xi − xg

2

2 
2

+ yi − yg + zi − zg

ける実験結果を 10 に示す．接触したと判定されると，接触位(4)

置に文字列を表示する例を示している．いずれの例においてもこのとき，Pg および Pi は距離画像センサ座標系での座標値を
示し，Pi 1 <=i<
= N; N = lx ly は S の要素である．最終的に，指先と対象領域との距離 d は次のように求められる．

 
d = min dgi
Pi ∈S

Indirect Calibration によって，距離画像センサにより検出された指先位置に対応した位置に投影像を提示していることがわ
かる．

3. 高齢者向け作業支援のためのグリッドパター
ンプロジェクション(5)

2. 2 実験および考察
記憶機能が低下した高齢者の独居生活を支援するために，オウシステムを試作し，実験を行った結果を本節で示す．距離

ル大学においては，高齢者を対象とした Step-by-Step での作業

画像センサには MesaImaging 社の SwissRanger SR4000 を用い工程提示による作業支援に関する研究が行われている [11] [12] ．

た．距離画像のサイズは 176 × 144 画素であり，秒間 30 フレー

中でも，キッチンにおける作業支援は重要な課題の一つである

ム以上のフレームレートを有する．プロジェクタは 3M 社のと考えられており [13]，重点的な研究課題として Smart Kitchen

MPro120 が用いられた．出力画像のサイズは 640 × 480 画素でというテーマが先に述べた VESC プロジェクトの下で進められある．図 7 に試作したプロトタイプを示す．これらに加え，相ている．

互位置姿勢推定処理用のカメラとして，Logitech 社の C910 が52

図 10 実験結果 (ダイス)(a) ポスタでも提示の一手法として用いられている．その一方で，位置や方向などの空間的な指示を音声のみで的確に与えることは難し
い．指示情報をディスプレイ上に提示する手法は，詳細かつ多量の情報を提示することが可能である [15]．しかしながら，提示情報と実物体との対応付けが困難であり，複雑な指示や記憶すべき事項が多く発生するような提示手法は高齢者には適さない．プロジェクタによる指示情報提示は，指示対象に対し直接指示を提示できるため，ディスプレイ上に提示する手法よりも理解が容易であり，かつ音声提示よりも指示の自由度が大きいことが期待される [16] [17]．しかしながら，提示対象となるシーンが変化していくために，提示情報を正しく提示するため(b) ダイス
図8にはシーンの正確な計測や，あるいはシーンの状態変化に対し実験に用いたシーン

頑健な指示情報提示が必要となる．
本研究においては，下記の特徴を有する高齢者を対象としている．

•

視力および聴力については問題がない．

•

日常的な作業の手順について思い出せない場合が存在する．

•

複数の手順を一度に記憶し，順に思い出しながら実行することは困難である．

•

ある場所において提示された指示を，実際に作業を行う

場所で思い出して実行することは困難である．
(a) 非接触時

後ろの二つについては記憶機能の低下に起因するものであり，独居生活を困難とする要因である．そこで本研究では，このような特徴をもつ高齢者の独居生活を支援するため，作業工程を

Step-by-Step で提示することにより，高齢者が独りで作業する
ように支援する．また，提示位置と実際に作業を行う位置の違いによる混乱を解消するために，プロジェクタを用いて対象物
体に直接指示情報を投影するとともに，グリッドパターンを用いて位置情報の提示と提示情報の単純化を両立させることを目指す．本プロジェクトにおいては，指示における多様性と簡単さにおいて，高齢者に対する作業支援に適している手法であ(b) 接触時
図9ることを示すことを目指している．本稿では投影手法を提案

実験結果 (ポスタ)し，システムを試作した結果，およびデモを行った結果について報告する．なお，本研究の成果は国内会議 1 件にて発表されこのような作業工程提示においては，さまざまな指示形態が考えられ，対象の特性によって最適な提示手法を選択することが求められる．音声による指示は，指示を聴き取り理解することは比較的容易であり [14]，オウル大学におけるプロジェクト

53

た [18]．

3. 1 Indirect Calibration
本研究課題においても，先の Re-PITASu と同様に距離画像

心位置を検出する．シーンにおける距離画像センサの位置姿勢
推定，およびシーンの形状推定手法としては，Newcombe らにより KinectFusion が提案されている [20]．しかしながらこの手法は，本研究で対象とするような，シーンの幾何形状が連続的に変化する環境を対象としていない．そこで本研究では，遠隔地に動的なシーンの状態を伝えるため，グリッドパターン座標
系上における物体の重心位置および色を検出することを目指す．
本手法における処理の流れを以下に示す．また，本処理における対象の例を図 12 (a) に，検出結果を同図 (b) に示す．
まず，距離画像センサにより得られたシーンの距離画像から，シーンの中の支配的な形状および色を有する領域を背景領域として抽出する．本報告書で示している例においては，灰色の平図 11座標系の相互参照

面形状を背景領域とみなした．これらの背景領域にかかる制約
は，距離画像センサおよびカメラで観測可能な情報を用いて制センサ，カメラおよびプロジェクタの相互位置姿勢を推定する

約を設定でき，たとえばシーンの色を問わず，単に支配的な平必要がある．本手法においては，Re-PITASu において導入した面を背景領域とすることも可能である．このとき，距離画像にIndirect Calibration の枠組みに従うが，相互位置姿勢においておける各画素の色は，距離画像における位置 (xr , yr ) に変換行列は異なるアプローチを用いた．下記に本論文で用いた手法の詳

Mrc を適用し，対応する画素 (xc , yc ) の色であるとする．

細を示す．また，本研究で用いた座標系の相互関係を図 11 に

次に，距離画像センサにおいて背景領域でないと判定された示す．

点を，各点間の距離に基づいてクラスタリングする．また，こ3. 1. 1 距離画像センサの参照座標系における位置姿勢推定の時に点数が閾値 tc 以下であるクラスタは，雑音であるものと本手法においては，三枚の平面が直交した形状を成す参照物

して排除する．

体を距離画像センサの位置姿勢決定に用いる．図 11 に示した

最後に，得られたクラスタの重心位置をグリッドパターン座

参照座標系 PR は，三枚の平面の交点を原点とし，各座標軸の標系に射影し，グリッド上の座標値をクラスタの平均色と合わ

向きは各平面の法線の向きに等しいものとする．

せて検出結果として出力する．検出結果の例を図 12 (b) に示す．

距離画像センサの参照座標系における位置姿勢を推定するた

なお，このときの閾値は tc = 100 としており，以後の結果も同めに，距離画像センサから得られた距離画像から参照物体上の様である．

三枚の平面パラメータをそれぞれ推定する．なお，距離画像か

本報告書では，グリッドパターンを投影する背景領域は平面

ら参照物体上の平面を三枚選択する処理は手動により行われる．

であると仮定しているため，グリッドパターン座標系は単に背三枚の平面それぞれについて法線ベクトルを求め，さらに三枚景平面と同一の位置姿勢であり，一マスあたりの大きさが既知の平面の交点を求めることで参照座標系の距離画像座標系におであるとしている．距離画像センサ座標系 Pr における背景平面

ける原点位置を得る．

のパラメータを求め，それぞれのクラスタの重心を背景平面に

なおこのとき，各平面に対応する法線ベクトルの向きはそれ射影することで，グリッドパターン座標系の値を得た．図 12 のぞれ裏表の二通りが考えられるが，本手法ではすべて参照物体

例においては，緑色のマグカップが (4, 0)，白色のマグカップがの外側を向く値を手動で選択する．この処理により，図 11 に(3, 4) に存在するという検出結果が得られていることがわかる．

おける変換行列 MrR が得られる．

3. 3 グリッドパターンによる作業の指示

3. 1. 2 カメラおよびプロジェクタの参照座標系における位
置姿勢推定

本提案手法においては，指示は遠隔地の支援者，あるいはシステムそのものにより与えられることを想定している．図 13

参照物体に対してグレイコードパターンを投影することで，に作業指示の例を示す．同図 (a) は支援者，(b) は支援を受ける

カメラおよびプロジェクタの参照座標系における位置姿勢を推

高齢者に対しての提示である．遠隔地の支援者は，カメラ画像

定する [19]．なお，前節および今節の処理を行う際には，機器を観察し，グリッドパターン座標系上で物体の移動や置き場所の位置関係，および機器類と参照物体の位置姿勢関係は固定さなどに関する指示を与える．提案する提示手法は，高齢者が理れていなければならない．より，図 11 における変換行列 McR

解しやすい指示と位置情報の提示の両立を目指している．

および MpR が得られる．残りの変換行列は，これまでの処理

3. 4 システムの試作およびデモンストレーションで得られた三つの変換行列の積により求められる．距離画像セ提案手法をもとにシステムを試作した．試作システムを図 14

ンサ，カメラおよびプロジェクタの相互位置姿勢が保存されてに示す．試作システムの距離画像センサには Microsoft Kinect

いる限り，変換行列を推定し直す必要はない．

for Windows が用いられており，距離画像の実解像度は 80 × 65

3. 2 物体の色とグリッド上位置の検出

画素，処理に用いた距離画像の解像度は 320 × 240 画素でり，シーンの中に置かれた，ユーザにより設置あるいは動かされ

秒間 30 フレームで撮影される．カメラには Logitech C910 をたと考えられる物体の色，およびグリッド上における物体の重用いた．撮影画像の解像度は 640 × 480 画素であり，秒間 30 フ

54

(a) 指示内容(a) 検出対象シーン(b) 検出結果
図 12

距離画像センサとカメラを併用した対象平面上の物体位置と色の検出(b) 提示結果
図 13 グリッドパターンによる作業の指示

レームで撮影される．プロジェクタには Optoma EP1691i を用いた．投影像の解像度は 1280 × 768 画素である．また，Indirect

Calibration において用いた参照物体を図 15 に示す．参照物体
は一辺の長さが 0.16m の正方形三面が互いに直交した形状であり，グレイコードパターン投影において形状を計測するためのパターンが印刷されている．また，距離画像センサ，カメラいずれの場合においても，Indirect Calibration においては平面推
定アルゴリズムに RANSAC を用いた．また，試作システムにおいて，対象平面におけるグリッドパターン座標系の位置は，平面上に特定色のマーカを設置することで与えた．
試 作 シ ス テ ム は オ ウ ル 市 内 の 病 院 (ODL: Oulun Di-

akonissalaitos) において，医学博士および他のプロジェクト
メンバを対象としたデモを行った．図 16 にデモの様子を示す．

4. あ と が き
本稿では，筆者が派遣されたフィンランド・オウル大学における研究成果について述べた．オウル大学理学部において

図 14

試作システムは，Visiting Research Professor として Smart Living Environmentfor Senior Citizen (SESC) および Value Creation in Smart Livingに，格子状のパターンを対象空間に直接投影することによる，

Environments for Senior Citizens (VESC) プロジェクトに参加し，高齢者の作業支援におけるシステムとのインタラクションに関

高齢者に適した作業工程の提示手法についての研究を行った．
これらの研究における技術的な課題として，用いられる複数する研究に携わった．

種類のセンサおよびプロジェクタの相互位置姿勢推定が挙げら

本派遣期間においてはまず，距離画像センサを用いて，プロれる．本研究では，距離画像センサ，カメラおよびプロジェク

ジェクタにより投影される像とのインタラクションを実現するシステムである Re-PITASu (Rangeimage-Projector Interaction

タの三者間の相互位置姿勢を高精度に推定する手法を提案し，システムを試作して有効性を検証した．

Tool for Arbitrary Surfaces) を提案し，システムを試作した．次

55

[4]
[5]

[6]

[7]

図 15

Indirect Calibration で使用した参照物体
[8]

[9]
[10]

[11]

図 16

オウル市内病院におけるデモの様子[12]

これらの研究課題を通し，知的協調作業の支援を目的として
実環境へ情報を埋め込む最先端 AR 環境の構築，利用者の属性や状況を考慮した複合現実型提示，システムとユーザのマルチ[13]

モーダルインタラクションという本プロジェクトが掲げている
課題において，高齢者を対象とするプロジェクションベース作[14]

業支援という実用的な応用例において研究成果を挙げた．
[15]

派遣期間終了後の展望としてはまず，実際にフィンランドの高齢者を対象にした実験を通し，プロジェクトの有用性を確認することが挙げられる．フィンランドでの実験については被験[16]者の協力を得られる環境にあり，実際にプロジェクト内で高齢者を被験者とする実験が開始されている．さらに，日本の高齢者を対象とした実験も行い，二国間における文化的背景の違い
が支援に及ぼす影響についても調査していきたい．

[17]

謝辞 本派遣においては，研究および現地での生活に関して
プロジェクトリーダの横矢直和教授，派遣元研究者の加藤博一
教授および眞鍋佳嗣客員教授，受入先研究機関のオウル大学

Petri Pulli 教授，前年度派遣者である池田聖助教（現大阪大学），[18]

次年度派遣者である山本豪志朗助教に多大なるご支援をいただ
いた．心より御礼申し上げる．
文

献

[19]
[20]

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http://dx.doi.org/10.1109/ISMAR.2011.6092378

ITS 基盤標準に準拠した GeoNetworking オープンソース実装
垣内

正年†† 奈良先端科学技術大学院大学総合情報基盤センター 〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †masato@itc.naist.jp
あらまし高度道路交通システム（ITS）において，近年，自動車や路肩の計算機が通信してデータや処理を共有することで目標を達成しようとする協調的 ITS の研究が進むとともに，国際標準化機構（ISO）と欧州電気通信標準化機構（ETSI）により ITS 基盤標準を基にした協調的 ITS 関連の標準化が進められている．本研究では，協調的 ITS
分野における研究，開発の促進を目的に，ITS 基盤標準のネットワーク・トランスポート層の ETSI 標準に則った

GeoNetworking プロトコル，GN6 アダプテーション副層実装（GN6ASL），および BTP 試験ツールをオープンソー
スで開発し提供する．プロトコル動作の解析・変更を容易にするため各モジュールをユーザランド上で動作するデーモンとして分割実装し，また拡張モジュール開発を容易にするためモジュール間通信機能をライブラリ実装した．評
価実験ではプロトコルの動作を確認し，分割実装による性能劣化が問題ないことを確認した．
キーワード

GeoNetworking, ITS 基盤標準, 協調的 ITS, IPv6

Open Source Implementation of GeoNetworking
based on ITS Station Architecture
Masatoshi KAKIUCHI†† Information Initiative Center, Nara Institute of Science and Technology Takayama-cho 8916-5, Ikoma,
Nara, 630-0192 Japan
E-mail: †masato@itc.naist.jp
Abstract Intelligent Transportation Systems (ITS) are systems deployed to optimize the road traffic and realize
safe, efficient and comfortable human mobility. Cooperative ITS is a new vision of ITS where vehicles, the roadside infrastructure, traffic control centers, road users, road authorities, road operators, etc. exchange and share
information based on a common communication architecture — known as the ITS station reference architecture —supporting all types of ITS use cases over a diversity of access technologies (11p, 11n, 3G/4G, infra-red, ...). The
building blocks of the ITS station are specified within ISO, ETSI, IETF and IEEE. To promote the deployment of
Cooperative ITS and to encourage further research on it, we introduce an open-source software combining IPv6 andGeoNetworking which are two essential building blocks of the ITS station. It comprises the GeoNetworking protocol,
the GN6 adaptation sub-layer (GN6ASL) and the test tools of Basic Transport Protocol (BTP). We implemented
each module separately to facilitate the analysis and modification of the protocol behavior and provided a libraryfor inter-process communication between the modules to allow extensibility. Our participation to Cooperative ITS
plug tests organized by ETSI demonstrates that our implementation complies to the Cooperative ITS standards
while a basic performance evaluation shows that overhead from our implementation design is limited.
Key words GeoNetworking, ITS station architecture, Cooperative ITS, IPv6の増大により，ITS の目的を自動車や路肩の計算機が通信によ

1. は じ め にりデータや処理を共有することによって達成しようとする研究

高度道路交通システム（Intelligent Transportation Systems,

が進んでおり，これを協調的 ITS（Cooperative ITS）と呼ぶ．

ITS）とは，道路交通をより安全で，効率的，快適なものに変

現在，通信分野では地球規模でのネットワークが構築されておえるためのシステムである．近年，IEEE802.11p [1] を含む自り，国境は無いも同然であり，自動車の移動性能は国境を容易

動車同士または路車間をつなぐ無線技術の発達や，計算機性能に越えるため，各国で運用される高度道路交通システムが同様

57

—1—

の仕様に基づいて動作する必要がある．特に欧州では 27 カ国

表 1 GeoNetworking の 3 つのパケット転送モードの EU 加盟国のほとんどが陸続きであるため，高度道路交通シ

転送モード

宛先

ステムの標準化の必要性が非常に高い．

GeoUnicast

指定ノード

そこで欧州では国際標準化機構（ISO）と欧州電気通信標準化機構（ETSI）において高度道路交通システムの標準化が進め

GeoBroadcast 指定の範囲内にいるすべてのノード
GeoAnycast

指定の範囲内にいるいずれかのノードられている．2009 年はヨーロッパ委員会（EC）によって，ヨー
ロッパにおける高度道路交通システムの標準化は ISO と ETSI

ネットワーク（MANET）にはない特色として，ノードの豊富の緊密な協調・調整によって，一貫した ITS 基盤標準の上に築

な電源，GPS 端末の装備，ノードの高速移動，規則的な移動とかれるべきであるとした指令書 [2] が発行された．現在，ISO

いった特色がある．GeoNetworking は自動車ネットワークの特TC204 WG16 と ETSI TC ITS はともに，図 1 に示す ITS 基

色を考慮して，特に高速での移動においても通信が行える方法

盤標準（ITS Station Architecture）を元に協調的 ITS 関連のである．高速で移動する自動車間のリンクは非常に短期間で消標準化を行なっている [3], [4]．

失するため，OLSR [10] や AODV [11] といったテーブル駆動

ITS 基盤標準は OSI 参照モデルに見られるような層状の構型の MANET プロトコルでは，トポロジを保持することは困造を持つが，左のマネジメント面が各層間の相互作用を支援し，難である．GeoNetworking はパケットヘッダに記述されている

右のセキュリティ面がすべての層のセキュリティを統合的に補宛先の地理位置と隣接ノードの地理位置を比較するというルー佐する構造が追加されている．アクセス層では自動車用に設計

ティング方法を取るため，ルーティングの際にトポロジを認識されている IEEE802.11p の他，様々な通信インターフェイス

する必要がなく，動的なネットワークにおいてパケットロスがを利用することが想定されている．ファシリティ層では，高度少ない．

道路交通システム特有の機能要件を満たすための，協調的認識

GeoNetworking は ETSI で標準化が進んでおり，ITS 基盤

メッセージ（Co-operative Awareness Messages, CAM）[5] や

標準では，図 2 に示す通り，ネットワーク・トランスポート層

分散環境通知メッセージ（Decentralized environmental Noti-に位置するプロトコルである．GeoNetworking の上位には新fication Messages, DENM）[6] などのプロトコルが定義されてたに標準化された Basic Transport Protocol（BTP）と既存のいる．本研究が主に扱うネットワーク・トランスポート層では，

IPv6 の二つの層がある．既存の IPv6 を GeoNetworking 上でTCP/IPv6 の他にも自動車ネットワークのような高度に動的動作させるために，GeoNetworking-IPv6 アダプテーション副なネットワークにおいて強みを発揮する GeoNetworking [7] と層（GN6ASL）が定義されている．GeoNetworking のメディ

Basic Transport Protocol（BTP）[8] の仕様策定が ETSI を中ア依存機能としては，IEEE 802.11p を用いる ITS-G5A メディ

心に進んでいる．また，IPv6 を GeoNetworking 上で利用可能

アについて 2012 年 12 月発行を目指して ETSI で仕様策定が進にする GN6 アダプテーション副層（GN6ASL）の標準化もなめられている．

2. 1 GeoNetworking の動作されている [9]（詳細は次節）．
本研究では，協調的 ITS 分野における研究，開発を促進す

GeoNetworking のパケット転送モードには表 1 に示した 3

るため，ETSI 標準に則った GeoNetworking のプロトコル，

つの地理位置を利用したルーティング・モード（GeoUnicast

GN6ASL 実装，及び BTP 試験ツールをオープンソースで開発，GeoBroadcast ，GeoAnycast ）が定義されている．その他，

し，CarGeo6 version 0.9.9 として提供する（注 1）．

2 つの地理位置を利用しないルーティングモードとして指定

本報告書は以下の節で構成される．第 2. 節では ETSI 標準のホップ内にいるすべてのノードを宛先とする Topologicallyの GeoNetworking の概要を説明する．第 3. 節では，著者らのScoped Broadcast（TSB）と隣接ノードと宛先とする Single

所属する INRIA が中心となって行なっている ITS 基盤標準の

Hop Broadcast（SHB）が定義されている．

実装を目指す CarGeo6 プロジェクトの概要と，その他の組織

GeoUnicast は宛先に 1 ノードを指定する転送モードであで開発された関連の GeoNetworking の実装について述べる．

り，Greedy Forwarding（GF）[12] または，Contention-Based第 4. 節は ETSI 標準の GeoNetworking をオープンソースに

Forwarding（CBF）[13] によって宛先へとパケットが転送されて提供するための機能要件と本研究が取ったアプローチにつる．この転送モードでは，宛先ノードのアドレスを用いる IP

いて説明する．第 5. 節では本研究で開発した，ETSI 標準のユニキャスト，イーサネットユニキャスト等のパケット転送とGeoNetworking 実装 CarGeo6 version 0.9.9 について記述すは異なり，宛先ノードの地理位置を用いてパケットが宛先へ向る．第 6. 節では上記の実装を用いて GeoNetworking の基本性

け地理的に近づくように転送される．GeoBroadcast はパケッ

能を評価した結果について報告する．最後に，第 7. 節では本研

トが指定範囲外で転送される場合には，GeoUnicast と同じく究の結論と，今後の展開について述べる．

Greedy Forwarding または Contention-Based Forwarding によって指定範囲まで転送され，パケットが指定範囲内に運ばれ2. GeoNetworking の概要

ると，同報通信に切り替わる転送方式である．GeoAnycast パ

自動車ネットワーク（VANET）はモバイル・アドホック・ケットが指定範囲外で転送されるまでは，GeoBroadcast と同様で，パケットが指定範囲内に達すると最初のノードへとパケットが転送される方式である．

（注 1）：http://www.cargeo6.org

58

—2—

13

PDCP
PHY
PPP
RA
SAP
SEND
SLAAC
SMI
SNAP
STA
TAP
TCP
TUN
TVL
UDP
UMTS
VC

4

ETSI TS 102 636-6-1 V1.1.1 (2011-03)

Packet Data Convergence Protocol
PHYsicalPoint-to-Point Protocol
Router Advertissement
Service Access Point
SEcure Neighbor Discovery
StateLess Address AutoConfiguration
Structure of Management Information
SubNetwork Access Protocol
STAtionTerminal Access Point
Transmission Control Protocol
network TUNnel
Topological Virtual Link
User Datagram Protocol
Universal Mobile Telecommunications Systems
Virtual Circuit

GN6ASL in the ITS station architectureWith respect to the ITS station reference architecture [1], the present document only affects the layer block"Networking and Transport". As depicted in figure 1, within the layer block "Networking and Transport", the present
document introduces GN6ASL, an adaptation sub-layer for the transmission of IPv6 packets over GeoNetworking. The
other protocols depicted
1 (e.g.
TCP and ITSUDP)Station
are represented
for sake of）
completeness in order to represent a
図in1figure
ITS
基盤標準（
Architecture
typical usage of the present document.

Basic Transport
Protocol (BTP)ETSI TS 102 636-5-1

Figure 1: GN6ASL in the ITS station architecture

図2

ITS 基盤標準の中の GeoNetworking 及び GN6ASL

As depicted in figure 1, the present document builds an adaptation sub-layer (GN6ASL) between the ETSI
GeoNetworking protocol [i.25] and an IPv6-compliant protocol layer and extended with mobility extensions. The
default IPv6 mobility extensions in the ETSI ITS architecture [1] (as well as in [i.19]) is the Network Mobility Basic
置関係を計算して次の中継ノードを決定する．
すべての GeoNetworking
ノードは指定の周期でビーコン
Support(NEMO BS) protocol [15]. The present document
enables the usage of NEMO BS over the ETSI
GeoNetworking protocol [i.25].

を送信しており，隣接ノードの最新の地理位置を位置情報表
NOTE:

Greedy Forwarding（GF）とは，送信元と中継ノードにおWith respect to the figure 1, the scope of [i.19] includes the protocol layer IPv6 + Mobility Extensions,（Location table）と呼ばれるデータベースに保持している．まいて，隣接ノードの中から次の中継ノードを選択する際に，宛
directly above the adaptation sub-layer specified
in the present document.
た，ビーコン以外のパケットにおいても，パケットヘッダに送先への距離が最小となるノードを次の中継ノードとして選択す

信元，送信者，宛先の地理位置を保持していて，その地理位

る転送方式である．これによって，1 回の中継におけるパケッ

置が位置情報表より新しい場合には，パケットヘッダの地理

トの宛先の地理位置への前進が最大となる．Contention-Based

位置で位置情報表を更新する．位置情報表にはエントリの生

Forwarding（CBF）とはパケット転送の際に GF のように中存時間があり，生存時間が 0 になったエントリは破棄される．

継ノードを選択する方式とは違い，まず同報通信ですべての近ETSI

GeoNetworking のパケットヘッダには，送信元によってあらか

隣ノードが転送パケットを受け取り，時限方式で宛先ノードへ

じめ宛先の地理位置情報が記録されており（詳しくは次節），

最も距離的な前進を得られる中継ノードが再び同報通信を行う

送信元および，中継ノードはその地理位置と隣接ノードとの位方式である．時限内に重複したパケットを受け取ったノードは

59

—3—

再び同報通信を行うことなくパケットを廃棄する．これにより

信元（SO）と宛先（Destination, DE）の情報は保持される．

常に宛先ノードへの距離的前進が最大の中継ノードがパケット

なお，GeoUnicast のパケットヘッダでは宛先（DE）が地理位を転送していくことになる．パケットを受け取った中継ノード

置ベクトルで指定されるが，パケット転送時に位置情報表にパ

は再び同報通信を行うまでの時間を式（1）に示されるタイマ

ケットヘッダより新しい宛先ノードの地理位置情報を保持して値 T として定める．前中継ノードからみた宛先への前進距離をいる場合は，その地理位置情報で宛先（DE）を更新する．地P ，無線通信インターフェイスの最大飛距離を Rmax とし，タ理位置ベクトルの新旧はタイムスタンプで判断する．

イマ値 T は最大タイマ値 Tmax と最小タイマ値 Tmin との間の値をとる．

GeoBroadcast と GeoAnycast の宛先としては，円形，矩形，
楕円形が選択可能で，円形は緯度経度と半径（距離 A）で宛先を指定でき，矩形と楕円形は緯度経度と長辺（距離 A），短辺T =Tmax − (Tmax −Tmin )×P
Rmax

T

min

(P <
= Rmax )（距離 B），傾き角度を指定することで宛先を設定できる．

(1)

2. 3 GeoNetworking のトランスポート層(P > Rmax )現在 ETSI では GeoNetworking の上位に位置するトランス

送信元が通信を行う際，宛先の地理位置情報を保持していなポート層のプロトコルとして，BTP を定義している．BTP は

い場合は，遠隔地のノードの地理位置を問い合わせるための位

BTP-A と BTP-B と二つのタイプが定義されており，どちら

置情報サービス (Location Service; LS) メッセージを利用しても宛先ポート番号を含む 32 ビット長である．どちらも到達を

宛先ノードの地理位置情報を取得する．ETSI ではフラッディ

確認する ACK はなく，シンプルな構造となっている．

ング型のリクエスト・リプライによって宛先ノードの地理位置

2. 4 ア ダ プ テ ー ション 副 層（Adaptation Sub-Layer,
ASL）

情報を取得する方法を定義している．
適切な中継ノードが見つからないパケットのために，FIFO

BTP の代わりに，IPv6 を GeoNetworking 上で利用するたキュー方式による次の 3 種類のパケットバッファが定義され

め，GeoNetworking-IPv6 アダプテーション副層（GN6ASL）ている．位置情報サービス要求時は位置情報サービスパケッが定義されている．GeoNetworking 上に，IPv6 のリンクの概トバッファ，GeoUnicast 転送時はユニキャスト転送パケット

念を持ち込むため，地理範囲を指定可能なリンクローカル・マル

バッファ，GeoBroadcast ，GeoAnycast ，TSB 転送時はブローチキャスト対応の地理位置仮想リンク（Geographical Virtual

ドキャスト転送バッファにパケットがバッファされる．また，

Link，GVL）と地理範囲によらないリンクローカル・マルチ

CBF のために CBF パケットバッファが定義されている．各パ

キャスト非対応のトポロジ仮想リンク（Topological Virtual

ケットバッファにはバッファ容量の制限があり，パケット追加

Link，TVL）の 2 種類の仮想リンクが定義されている．地理時にパケット総バイト数が制限を越える場合，制限に収まるま

位置仮想リンク（GVL）は複数の物理リンクにまたがる仮想で古いパケットから順に破棄される．また，各パケットにはラリンクで，ITS Station マネジメント面で予め定義される可能

イフタイムフィールドもしくは上位層から与えられるパケット

性と，GeoNetworking ヘッダにカプセル化されたルータ広告

生存時間があり，パケットがパケットバッファに保持されてい（Router Advertisement，RA）を受け取った時に生成されるる間，生存時間が減算される．パケット生存時間が 0 になった可能性があり，単一物理通信インターフェイスに対して複数のパケットは破棄される．

地理位置仮想リンクを割り当てることが可能である．一方ト2. 2 GeoNetworking パケット

ポロジ仮想リンクは単一物理通信インターフェースに対して一

GeoNetworking のパケットヘッダは大きく分けて共通ヘッダつだけ定義されるトポロジ的な範囲を持った仮想リンクであと拡張ヘッダに分類される．共通ヘッダは GeoNetworking ノー

る．IPv6 パケットは GeoNetworking ヘッダにカプセル化されドから送信される全てのパケットの先頭に付与されている．現て GeoNetworking 上を転送され，GeoNetworking の終端で脱在定義されている GeoNetworking ノードが送信するメッセー

カプセル化される．また，IPv6 の上位層のプロトコルとして，

ジとしては，前節で解説したとおり，GeoUnicast, GeoBroad-

UDP や TCP が使われる．

cast, GeoAnycast, TSB, SHB とビーコン，位置情報サービスがある．

3. 関連する GeoNetworking 実装

図 3 は GeoBroadcast と GeoAnycast のパケットヘッダのGeoNetworking の標準化の動きは，ヨーロッパの自動車会社

フォーマットを示している．ノードの位置情報は地理位置ベクを中心とした非営利標準化組織である車車間通信コンソーシア

トル（Position Vector, PV）と呼ばれる単位で管理され，パム（Car-2-car communication consortium，C2C-CC）[14] かケットヘッダにも展開される．地理位置ベクトルには GeoNet-

ら始まり，現在の GeoNetworking プロトロルに当たるネット

working アドレス，タイムスタンプ，緯度，経度の情報が格納さワーク層のプロトコルは当時 C2CNet と呼ばれていた．2008 年

れている．図 3 に示すように共通ヘッダには，送信者（Sender,から 2010 年にかけて INRIA がリーダーを務めた GeoNet プロ

SE）の地理位置ベクトルが記録されており，拡張ヘッダには，

ジェクトにおいて，IPv6 を C2CNet 上で利用するための仕様

送信元（Source, SO）の地理位置ベクトルが記録される．パが提案された [15], [16]．GeoNet プロジェクトでは INRIA が開

ケットが転送されるごとに，送信者（SE）は自ノード地理位置

発した IPv6 を C2CNet 上で利用するモジュールを HITACHI

ベクトル（Local Position Vector, LPV）で更新されるが，送および NEC が各々独立して開発した C2CNet 実装へ統合する

60

—4—

0
1
2
3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
Next
Headerheadertype
ペイロード長地理位置ベクトル

共通ヘッダ

送信者（SE）

versionHeadersubtypetraffic class

タイムスタンプ
送信者（SE）の緯度
送信者（SE）の経度
ライフタイム

予約

送信元（SO）GeoNetworking アドレス

地理位置ベクトル

送信元（SO）

フラグ
ホップリミット

送信者（SE）GeoNetworkingアドレス

シリアルナンバー

タイムスタンプ
送信元（SO）の緯度
送信元（SO）の経度

地理位置情報宛先（DE）の緯度宛先（DE）

GeoBroadcast/ GeoAnycast拡張ヘッダ

予約

宛先（DE）の経度

図3

距離A

距離B

角度

予約

GeoBroadcast と GeoAnycast のヘッダ

ことで，IPv6 over C2CNet の実装を行い，相互運用可能性の評価，性能評価を行った [17], [18]．GeoNet プロジェクトでの

C2CNet 実装は，HITACHI，NEC の実装共に企業が所有権を

4. CarGeo6 実装の更新方針
4. 1 機 能 要 件

持つコード非公開の実装であった．

本研究の第一の目的はそれまで C2CNet および GeoNet プ

3. 1 CarGeo6 実装の概要

ロジェクトの仕様に準拠していた CarGeo6 実装を ETSI 標準

2010 年に ITS 基盤標準が標準化されると，INRIA はこの準拠に改めることである．ETSI 標準の GeoNetworking では，基盤標準のオープンソース実装を目指す CarGeo6 プロジェク

C2CNet および GeoNet プロジェクトの知見を取り入れながら，トを開始した．プロジェクト初期には，INRIA のパートナー

GeoNetworking の各機能間の相互作用がより厳密にサービスである ESPRITEC（チュニジア）のエンジニア達が C2CNet

接続点（Service Access Point，SAP）として定義されている．

及び GeoNet プロジェクトの標準準拠の第一実装を手がけた本研究で行った実装は，オープンソース実装として公開され（CarGeo6 version 0.9.8.1） [19]．2012 年には，C2CNet およ

GeoNetworking の実装，検証，評価を促進するという目的があび GeoNet プロジェクトの知見は ETSI GeoNetworking 標準るため，各機能をモジュール化し，各機能を個別に拡張可能・

へと受け継がれたため，本研究では CarGeo6 を ETSI 準拠の検証可能とすることが望ましい．特に，ETSI で標準化された実装へと変更するため，基本設計を含めた，全面改良を行った

サービス接続点のプリミティブがそのまま，参照可能となるよ（CarGeo6 version 0.9.9）．CarGeo6 実装は，GeoNetworking

うな実装を提供し，協調的 ITS のコミュニティに対して，サー以外にも CAM や DEMN といったファシリティ層やマネジメ

ビス接続点の共通理解を促進できることが望ましい．
その他の機能要件として，本実装は GeoNetworking の拡張

ント面も含めた実装を目指している．

3. 2 その他の GeoNetworking 実装を目指す開発者のために，システムに大きな変更なく拡張可本研究で実装した GeoNetworking 実装は相互運用可能性の能である必要がある．特定のバージョンのカーネルの機能に検証のため 2012 月 6 月 11 日から 15 日にかけてフランスのヴェ

依存する機能は極力省くべきである．GeoNetworking はアクルサイユにて行われた第 2 回 ETSI プラグテスト（注 2）に参加しセスメディアとして IEEE 802.11p を用いる ITS-G5A を想定た（詳細は 6. 1 節）．ETSI プラグテストには 15 組織，45 人

しており，他実装との接続性検証のためには IEEE 802.11p へのエンジニアが参加した．現在，ETSI 準拠の GeoNetworkingの対応は必須である．一方，メディア非依存のプロトコル動作

実装は少なくとも 15 組織によって実装されているが，オープの検証においては，IEEE 802.11p 以外の無線 LAN メディア，

ンソースの実装は本研究によって実装されたもの以外に確認さイーサネット等への対応は有用である．また，本実装は，各々れていない．

の GeoNetworking 開発者が持つ様々な要求を満たすため，多数のプラットフォームをサポートすることが望ましい．本実装
は普及段階においては，自動車に組み込まれることが想定され（注 2）：http://www.etsi.org/plugtests/ITS_CMS2/

61

—5—

ているため，特に組み込み系システムをサポートし，ユーザがは用途に応じたディストリビューションが数多く公開され，PC

組み込み系システムを利用して評価可能であることが望ましい．

で直接動作させるほかに仮想計算機上で複数台動作させてネッ

4. 2 アプローチ

トワークプロトコルの動作検証が行える利点がある．本研究で4. 1 節で述べたように，ETSI 標準に準拠した GeoNetwork-

は，PC による開発環境から組み込みシステムによる実証環境

ing 実装を開発しオープンソースとして公開することは，ITS 基
盤分野における開発・研究において大きな意義がある．CarGeo6
プロジェクトでは GeoNet 標準に準拠した GeoNetworking 実

まで広く利用できる GNU/Linux を実装環境とした．

5. ソフトウェア設計

装を開発してきたが，この実装を元にすることは開発の迅速化

第 4. 節で述べた方針に従い実装した本研究の ETSI 標準のが期待できる．そのため，仕様が大きく異なる GeoNetworking

GeoNetworking 実装 CarGeo6 version 0.9.9 の設計について説パケット処理部は再実装し，その他の IPv6 パケット処理部，明する．

GPS センサ受信部は既存の実装を再利用した．

5. 1 ソフトウェア構成

実装方法としては，カーネル内実装とユーザランド実装があ

図 4 に CarGeo6 version 0.9.9 のソフトウェア構成を示す．

り，またユーザランド実装では単一デーモン実装と複数デーモ

itsnet, itsnet gn6asl はそれぞれ GeoNetworking プロトコル，

ン実装が考えられる．プロトコル処理性能を重視すればネット

GN6ASL のデーモンプログラムで，GeoNetworking パケット

ワーク・トランスポート層をカーネル内モジュール実装するこの転送・入出力処理を行う．position sensor は GPS より取得とが有利である．ユーザランド実装すれば下位層のアクセス層

した位置情報を itsnet デーモンに通知する．libgnsap, libgnetとデータを交換する際にコンテキストスイッチが必要である．

は本システムおよび拡張モジュールで用いるライブラリであさらに複数デーモン実装においてはデーモン間のプロセス間通る．btpcat, btpecho は libgnsap を用いた ITS 基盤標準トラン信が必要である．一方，ユーザランド実装においてはデバッグ

スポート層の実装例であり，BTP-B パケットの送受信機能をツール，プロファイルツールを用いた解析が容易であり，特に持つ．以下の節で各モジュールの詳細を説明する．

複数デーモン実装とすることで実装の変更・拡張をモジュール

5. 2 GeoNetworking 部

毎に容易にできる利点がある．また，SAP プリミティブがデー

itsnet デーモンプログラムは，GeoNetworking プロトコル

モン間のプロセス間通信となることで明確になり，SAP 仕様がの機能を提供する．地理情報を用いたパケット処理を行うため，適切な機能を備えているか検証できる．移植性においては，一GPS センサからの位置情報を position sensor デーモンプログ

般的な C ライブラリの機能を中心に使用しシステム依存部分をラム経由で受信し，自ノード位置（Local Position）として保減らすことでカーネル，オペレーティングシステムの異なる環存する．受け取ったパケットより取得した他ノードの位置情報

境への展開が容易になる．本研究では，現時点での製品化を意を保持するために，位置情報表（Location Table）を持ち，こ図しないため，性能よりプロトコル動作の解析・変更を容易さ，の表によりパケット送信時の次ホップを判断する．宛先ノード

異なる環境への移植性を重視し，ユーザランド複数デーモン実のリンク層アドレス（MAC アドレス）が不明の場合は，位置装を選択した．

情報サービス（Location Service; LS）により解決する．

複数デーモン実装を選択することで，本実装の GeoNetwork-

位置情報表はリストで他ノードの位置情報を管理する．パケッ

ing にトランスポート層モジュールを加えるためには SAP に対ト受信の都度パケットヘッダの地理位置ベクトルと GeoNet-

応するプロセス間通信機能が必要となる．プロセス間通信のたworking アドレス（GN ADDR）が一致するエントリを検索し，めには通信チャンネルの管理，通信メッセージの符号・復号処

発見した場合にはタイムスタンプを比較しエントリが古ければ理が必要となる．本実装を利用したトランスポート層モジュー更新する．発見できなかった場合にはエントリを追加する．位

ル開発を容易にするため，SAP に対応する機能をライブラリ

置情報表更新・検索時にエントリ生存時間を検査し，生存時間がとして提供する．

0 になったエントリを破棄する．エントリ検索は，GN ADDR

アクセス層とデータ交換については，CarGeo6 version 0.9.8.1が一致するノードの検索（GN ADDR 一致エントリ検索）と，までの旧来実装においては Linux カーネル AF PACKET パ

目標地点からの距離が最短となるノードの検索（距離最短エン

ケットソケットを用いてきた．AF PACKET パケットソケッ

トリ検索）がある．GN ADDR 一致エントリ検索においては，

トはイーサネットおよび IEEE 802.11p を含む IEEE 802.11 無

ハッシュテーブル，二分探索木等の高速化手法が有効と考えら線 LAN メディアで広く利用できる利点があるため，本実装にれる．しかし，距離最短エントリ検索においては，緯度・経度

おいても引き続き用いた．ITS-G5A における IEEE 802.11p 依で示される地点間の距離算出，ノード移動にともなうエントリ

存のチャンネル制御，優先制御等については，ETSI によるメ

更新頻度などの考慮が必要である．本実装では迅速な開発を重ディア依存機能の仕様策定後に検討する．

視し，逐次検索とした．また，エントリ上ではパケットヘッダ

本実装の動作環境の目標の一つである組み込みシステムにの地理位置ベクトルと同じバイト列で位置情報を保持し，距離おいては，低消費電力，コスト低減の要求によりパーソナルコ

算出の都度，ネットワークバイトオーダー–ホストバイトオー

ンピュータ（PC）に比べ性能の劣る場合が多いが，近年は性

ダー変換，整数–浮動小数点変換，度–ラジアン単位換算を行っ能向上により汎用のオペレーティングシステムをベースにしたている．

GNU/Linux が動作するシステムが数多くある．GNU/Linux62

適切な次ホップが見つからないパケットのために，FIFO—6—

position_sensor
GPS module

itsnet daemon

btpcat / btpecho
Location
Table

Local Position

BTP-B
outputBeaconing

libgnsap
BTP-B
handlerbeaconPacket Buffer
enqueuedequeueLSenqueue
LS

GeoNetworking
delivermoduleoutputInterfacemoduleLocation
Servicelibgnetreq.
LS

GeoNetworking
outputmoduleforwardLS

itsnet_gn6asl daemon

libgnsap

GeoNetworking
input
moduleinput

GN6ASL
outputIPv6
outputlibgnsap

Interface I/O

GN6ASL
handler

Ethernet
modulelibgnetEthernet I/O

IPv6
input

tunneldevicePacket sockets
packet flow

libgnetKernel

図 4 ソフトウェア構成

キュー方式のパケットバッファを持つ．パケットバッファはパ（ 2 ） イーサネットモジュールはイーサネットヘッダを処理

ケットをリストで管理し，パケットはリスト末尾に追加する．

後，GeoNetworking 入力モジュールに送る．

パケット追加時にバッファ容量を超える場合は，リスト先頭か（ 3 ） GeoNetworking 入力モジュールは GeoNetworking ヘ

ら順に容量超過したパケットを破棄する．パケット受信時は位ッダを解釈し，位置情報表を更新し，必要に応じパケットバッ

置情報表更新後にパケットバッファフラッシュのため，リスト

ファをフラッシュする．パケットが自ノード宛の場合には位置

先頭から順にパケットを検査し次ホップが見つかったパケット

情報サービス，もしくは libgnsap により上位層に送る．パケッ

をリストから削除し送信する．パケット追加時およびパケット

トを他ノード宛の場合には GeoNetworking 配送（deliver）モバッファフラッシュ時にパケット生存時間を検査し，生存時間

ジュールに送る．

が 0 となったパケットを破棄する．

パケット送信時には以下のように動作する．

インターフェースモジュールおよびイーサネットモジュールはアクセス層のネットワークインターフェースを管理し，パ（ 1 ） GeoNetworking 出力モジュールは，libgnsap のハンドラとしてパケットを待ち受ける．

ケットの入出力処理を行う．入出力処理はアクセスメディアの（ 2 ） GeoNetworking 出力モジュールは GeoNetworking ヘ

種類，オペレーティングシステムの実装に依存するため，抽ッダを作成する．宛先ノードのリンク層アドレスが不明の場合

象的に管理するインターフェースモジュールと実際にパケット

は，位置情報サービスにパケットを送り，LS 要求を発行するとを入出力するイーサネットモジュールに分離した．Linux カー

ともにパケットをバッファに登録する．宛先ノードのリンク層

ネルを用いる本実装においては，イーサネットモジュールはアドレスが解決できた場合は，GeoNetworking 配送モジュー

AF PACKET パケットソケットによりカーネルとイーサネッ

ルにパケットを送る．

トフレームを交換し，イーサネットヘッダを処理する．なお，（ 3 ） GeoNetworking 配送モジュールは位置情報表から次

AF PACKET パケットソケットは IEEE 802.11 デバイスに対ホップを探索する．次ホップが見つからない場合はパケットをしてもイーサネットフレームとしてパケットを入出力し，カー

パケットバッファに登録する．次ホップが解決できた場合は，ネル以下で IEEE 802.11 フレームと変換する．GeoNetwork-

パケットをイーサネットモジュールに送る．

・出力（output）
・配送（deliver）モジュール
ing 入力（input）（ 4 ） イーサネットモジュールはイーサネットヘッダを作成

は GeoNetworking パケットのヘッダを処理する．ビーコンモ

し，パケットをカーネルに送る．

ジュールはタイマーイベントによりビーコンパケットを発行する．

なお，本実装では転送アルゴリズムとして GF のみ実装し，

CBF は実装していない．

パケット受信時は以下のように動作する．

5. 3 GN6ASL 部（ 1 ） イーサネットモジュールはカーネルからのパケットを

itsnet gn6asl は GN6ASL の機能を提供する．CarGeo6 ver-

待ち受けるsion 0.9.9 より前の旧来実装においては itsnet デーモンの機能

63

—7—

表2

libgsap が提供する関数

表3

プロバイダ関数

libgnet が提供する関数

GeoNetworking アドレス変換関数

gnsap init()

プロバイダ開始

gnet ntop()

gnsap destroy()

プロバイダ終了

gnet pton()

バイナリ表現を表示形式に変換
表示形式をバイナリ形式に変換

gndata indication() GN-DATA.indication プリミティブ

地理位置算出関数

ユーザー関数gnet pvbearing()

位置ベクトル間方位算出

gnet pvdist()

位置ベクトル間距離算出

gnsap register()

ユーザー開始gnsap unregister()

ユーザー終了gndata request()

GN-DATA.request / GN-DATA.confirm

gnet pvmetric circle() 円形・矩形・楕円形 GeoArea（返値）プリミティブ

gnet pvmetric rect()

に対する位置ベクトルの地理メ

gnet pvmetric elip()

トリックを算出

地理メトリック算出関数

itsnet_gn6asl daemon

ンスポート層の開発を容易にする．表 2 にライブラリが提供

GN6ASL
handler

outputする関数を示す．プロバイダ関数は GN SAP を提供する下位層（ネットワーク層）が利用し，ユーザー関数は GN SAP を

user
handler

GN-DATA.
indication

libgnsap
user

gndata_request()GN-DATA.
requestgndta_
libgnsap
indication() provider

利用する上位層（トランスポート層・アダプテーション副層）
GN̲SAP

が利用する．プロバイダ関数，ユーザー関数ともに GN SAP

IPC channelの開始・終了処理を行う関数と，GN SAP で定義される 3 つ

GN-DATA.
conﬁrm

の GN データサービスプリミティブ，GN-DATA.request, GN-

DATA.confirm, GN-DATA.indication に対応するプリミティ

providerhandler

ブ発行関数から構成される．開始・終了関数は，プロセス間
通信チャンネルの接続，切断を処理する．また，対向プロセス

input
moduleの再起動により通信チャンネルが切断された場合に再接続すoutputmoduleる自動修復機能を備える．図 5 に libgnsap を用いた GN SAP

GeoNetworking

プリミティブの動作を示す．プリミティブ発行関数を呼び出

itsnet daemon
function callreturn value

すと，メッセージがプロセス間通信チャンネルを経由して対向プロセスに届けられ，GN SAP 開始時に登録されたプリミ

IPC message

ティブ処理関数が呼び出される．GN-DATA.confirm プリミ

図 5 liggnsap GN SAP プリミティブの動作

ティブは GN-DATA.request プリミティブの確認応答のプリミ
ティブである．そのため，専用のプリミティブ発行関数は提の一つとして実装されていたが，本実装では独立したデーモン

供せず，GN-DATA.request プリミティブ処理関数終了によりプログラムとして分離した．開発を迅速にするため，CarGeo6

GN-DATA.confirm プリミティブメッセージが対向プロセスにの旧来実装を基に最低限の変更にとどめた．変更箇所は以下の届けられ，処理関数の返値がプリミティブ発行関数の返値と通りである．

して返されるようにする．以上の機能により，ライブラリ利用•

デーモン分離のための main() 関数，デーモン初期化関•

下位層との接続を直接の関数呼び出しから libgnsap 経由•

IPv6 ア ド レ ス か ら の 下 位 層 の ア ド レ ス 生 成 方 法 を通・拡張ヘッダの構造体を定義するヘッダファイルおよび，表 3

C2CNet ID 方式から GeoNetworking GN ADDR 方式に変更に示す GeoNetworking アドレス変換関数，地理位置算出関数，•

GVL の対応（単一エリアのみの簡易実装）

数追加

者はプロセス間通信を意識せずに関数呼び出し手続きとして

GN SAP プリミティブを利用できる．

に変更

libgnet は，GeoNetworking アドレス（GN ADDR）, 位置ベクトル（Position Vector; PV）, GeoNetworking パケット共

地理メトリック算出関数を提供する．GeoNetworking アドレス

5. 4 ライブラリ

変換関数は GN ADDR を表示形式とバイナリ表現で相互に変換

libgnsap および libgnet は，本システムの各モジュールが使する．これらの関数は，標準 C ライブラリ（libc ）が提供するイ

用する共通の機能をライブラリとすることで，各モジュールのンターネットアドレスの変換関数 inet ntop(), inet pton() と同実装を容易にするとともに他の GeoNetworking プログラムか様の機能を提供し，また引数，返値が同じため，ネットワークプ

ら利用可能とする．

ログラミング経験者が容易に理解し使用可能である．地理位置

libgnsap は，GN SAP のプロセス間通信の機能をプロバイ

算出関数は，PV 構造体で示される位置間の距離，方位を算出す

ダ，ユーザー双方に提供するライブラリで，プロセス間通信チャ

る．地理メトリック算出関数は，ETSI EN 302 931 [20] に基づ

ンネルを管理しメッセージ処理をライブラリ内に隠蔽すること

き，式 2 に示される GeoArea に対する位置 P (x, y) の地理メト

で，GN SAP を用いる ITS 基盤標準のネットワーク層，トラリック F (x, y) を算出する．これらの関数は，GeoNetworking

64

—8—

表4
システム

ETSI プラグテスト検証システム
SourceGateworks Laguna Platform

btpecho

ping6

Destination
ping6

btpecho

CPU Dual Core ARM11 600 MHz SoC
メモリー
ストレージ
ネットワーク

IPv6
GN6ASL
GeoNetworking
MAC

128 MBBTP

16 MB FlashIEEE 802.11p (Unex DCMA-86P2) ×2

IPv6

IPv6

IPv6
BTP
GN6ASL
GeoNetworking
MAC

IPv6

1000BASE-T ×2

GeoNet GN6 / ETSI GN6

GPS システム組み込み受信機
カーネル

IEEE802.11g

ETSI GN

Linux kernel 2.6.35.13
図6

パケット往復時間計測テスト

パケット処理において距離算出，GeoArea 判定に用いられる．
必須試験においてはビーコン，SHB，楕円形 GeoArea の Geo-


=1




 >0
F (x, y)

=0




<0

Broadcast ，GeoBroadcast GF 転送，GN ADDR 重複解決の(x = 0 かつ y = 0; 中心点)
(GeoArea 内部)(GeoArea 境界)

検証があり，本実装は全項目の動作を確認した．また，GeoNet-

working 選択試験においては，矩形 GeoArea の GeoBroadcast(2)

および GeoUnicast の動作を確認した．なお，CBF 転送は未実(GeoArea 外部)装のため，試験できなかった．IPv6 over GeoNetworking 選択試験においては，IPv6 の基本的なルータ・ホスト動作を確認しここで，x, y は GeoArea 座標系における P の座標

た．一部機能は未実装のため，試験できなかった．

5. 5 BTP 検証用ソフトウェア
CarGeo6 プロジェクトは IPv6 GeoNetworking を主眼とし以上の結果より，本実装が ETSI 標準の基本機能を満たすとているが，他実装との GeoNetworking プロトコル動作検証おともに，実際の利用環境に近い組み込みシステム上でも動作す

よび IPv6 との比較検証のために BTP の送受信が必要であることを確認できた．

る．そのため，BTP-B 検証ソフトウェアとして btpcat および

6. 2 評 価 環 境

btpecho を作成した．btpcat は BTP-B による固定メッセージ

本研究では，評価として以上に述べた ETSI 準拠 CarGeo6

送信機能と受信メッセージダンプ機能を持つ．CAM, DENM

version 0.9.9（本実装）および GeoNet 準拠 CarGeo6 version

メッセージをファイルとして準備することで，擬似的に CAM,

0.9.8.1（旧実装）を Ubuntu 10.04.1 LTS の Linux 2.6.31 が動

DENM メッセージを送信できる．btpecho は ping コマンドの作する Alix3d3 組み込み系システムにインストールして実験をように BTP-B による往復到達性試験機能を持ち，メッセージ

行った．Alix3d3 は車内 IPv6 ネットワークに接続するイーサ

総受信数，往復時間を計測する．ping コマンドでは ICMP エ

ネット接続口と車車間を接続する mini-pci 無線カード（Atheros

コー要求を送信すると相手ノードの IP モジュールが ICMP エ

AR5414 802.11 a/b/g Rev 01 ）が設けられている．実験におコー返答を返す．しかし，GeoNetworking プロトコルにおいて

いては IEEE 802.11g を用い，無線送信レートを ETSI 標準とは IP のようなエコー要求・返答が規定されていないため，相同じ 6 Mbits/s に設定した．また，CPU およびメモリの性能

手ノードにおいても btpecho を動作させることで，エコー要求

はそれぞれ以下のとおりである．

に対してエコー返答を返す．なお，btpcat, btpecho は BTP 検証の簡易実装のために多重化機能を備えておらず，1 ノード上•

AMD PCSi586 CPU 498.128 MHz
256MB

6. 3 パケット往復時間計測テスト

で btpcat, btpecho を同時動作，複数動作できない．

6. 評

•

実装方法によるパケット処理時間の違いを比較するため，

価

図 6 に示す配置でパケット往復時間を計測した．評価として，

6. 1 ETSI プラグテスト

CarGeo6 が動作している状態と動作してない状態のパケット往3. 2 節で述べた ETSI プラグテスト [21], [22] において，本研

復時間を計測し比較した．また，GeoNetworking 上で，BTP

究の ITS 基盤標準ネットワーク・トランスポート層実装が ETSIを利用した場合と，GN6ASL の支援により IPv6 を利用した場

標準に準拠しているか検証した．検証には INRIA が主導する合について比較した．さらに，本実装と旧実装の新旧バージョ

ITSSv6 プロジェクト（注 3）が開発している組み込み ITS システンの比較も行った．

ム（表 4）を使用した．アクセスメディアは ETSI が ITS 基盤

パケット往復時間の計測は IPv6 の計測では ping6 を利用し，標準として採用する IEEE 802.11p を使用した．なお，GPS 受

BTP の場合は本研究で開発した btpecho を利用した．すべての信機はシステムに内蔵しているが，検証においては試験内容に場合において，送信元から 1 秒間に 10 回の要求を送信し，応合わせた情報を生成する GPS サーバから有線ネットワーク経

答受信までの時間を 100 回計測した．パケットサイズは 20 バ

由で位置情報を取得した．

イトから 1500 バイトまで，20 バイトずつ増加させながら，すべての場合において 100 回計測し，往復時間の最小値と平均値を調べた．

（注 3）：http://www.itssv6.eu

65

—9—

Source
Mobile Router

IPv6
MAC

IPv6 GN6ASL
GeoNetworking
MAC

Mobile Router

iperf

GN6ASL IPv6
GeoNetworking
MAC

IPv6

Ethernet

15
Round Trip Time (ms)Destination

iperf

IEEE802.11g

IPv6
GeoNet GN6ETSI GN6ETSI GN BTP

Ethernet

20

MAC

10

図 8 パケット到達率計測テストのテスト環境
5

る応答が間隔を開けずに続けて届くことが要因となっていることが ping6 ，btpecho の個々の応答の結果より分かった．確認

0のため無線インターフェースにおいて tcpdump でパケットダン
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

プしたところ，GeoNetworking パケット送信が 0.1–1 秒間止ま

Packet Size (bytes)

り，その間パケット送信が遅延していた．この際 itsnet デーモ(a) 平均値

ンのパケットバッファは使用されていなかった．このパケット

10

IPv6
GeoNet GN6ETSI GN6ETSI GN BTP

送信遅延の原因については今後のさらなる解析が必要である．
以上の結果から，ユーザランドデーモン実装である本実装は

8

Round Trip Time (ms)カーネル内実装の IPv6 より性能が劣るが，本研究による複数
デーモン実装は旧実装の単一デーモン実装と比較した性能劣化
6が小さく，プロトコル実装の差異の方が大きいことが分かった．
したがって，分割実装による性能劣化は問題ないと言える．

4

6. 4 パケット到達率計測テスト
本実装のスループット性能を確認するため，図 8 に示す環2

境にてパケット到達率を計測した．評価として，本実装+IPv6（ETSI GN6）と旧実装+IPv6（GeoNet GN6）の比較を行っ

0

0

200

400

600
800
Packet Size (bytes)

1000

1200

た．計測には iperf を利用し，1 Mbits/s から無線送信レート

1400と同じ 6 Mbits/s までのデータ送信レートにて UDP パケット(b) 最小値を送り，パケットの到達率を計測した．また，パケットサイズ

図 7 パケット往復時間

を 100 バイトからから 1300 バイトまで 200 バイトずつ変化させながら，それぞれの場合において 20 秒間計測しその平均を

図 7 に本実装+IPv6（ETSI GN6），本実装+BTP（ETSI

GN BTP），旧実装+IPv6（GeoNet GN6）および GeoNet-

調べた．
図 9 にパケット到達率計測テストの結果を示す．GeoNet

working を用いない IPv6 におけるパケット往復時間の平均値

GN6 については，代表的な結果としてデータ送信レート 1, 2,

および最小値を示す．最小値の結果から，IPv6 が最も往復時

6 Mbits/s を抜き出して示した．実効スループットは，データ間が短く，以下 ETSI GN BTP，GoeNet GN6，ETSI GN6

送信レートとパケット到達率の積から求めた，パケットヘッダの順となっていることが分かった．パケットサイズが増えるにを除く UDP ペイロードのスループットを示す．

したがい IPv6, ETSI GN BTP，ETSI GN6 はほぼ並行に往

また，理論値スループットは以下のように求めることができ

復時間が増加し，IPv6 を基準として ETSI GN BTP は 7 ms，る．1 パケットを送信するのに要する時間 Tp とおき，パケッ

ETSI GN6 は 17 ms 往復時間が長くなった．パケットサイズがトヘッダを除く UDP ペイロード長を d，UDP ペイロードのス

1300 バイトから 1500 バイトの間で MTU の制限によりパケッ

ループット Rt とすると，式 3 の一つ目の式が得られる．また，

トが断片化し，IPv6, ETSI GN6 は往復時間が 5 ms – 8 ms 増

Tp は，MAC フレームの無線送信レートを Rw ，物理ヘッダのえた．GeoNetworking および BTP はパケット断片化が規定さ

送信レートを Rpy ，物理層ヘッダ長を Hpy ，IEEE 802.11 ヘッ

れていないため，ETSI GN BTP は MTU を越えるパケットを

ダ長+FCS を H802.11 ，LLC ヘッダ長を Hllc ，GeoNetworking

処理できない．GoeNet GN6 は他の実装よりパケットサイズ増

GeoUnicast ヘッダ長を Hgn ，IPv6 ヘッダ長を Hip ，UDP ヘッ

加に伴う往復時間の増加が大きく，IPv6 を基準として 13 ms –ダ長を Hudp とすると式 3 の 2 番目の式で表すことができる．

16 ms 往復時間が長くなった．また，実装の制限により MTUを越えるパケットを処理できない．平均値の結果は変動が激し
いが最小値と似た傾向を示した．
平均値の変動については，0.1 秒間隔の要求に対して 0.1–1
秒間応答が届かない場合があり，回復後にその間の要求に対す

66


Tp
T

p

= Tdt
H

py
= Rpy
+

H802.11 +Hllc +Hgn +Hip +Hudp +dRw(3)

この式から理論値スループット Rt を求めると，式 4 となる．

— 10 —

プットを描画した．

100

パケット到達率においては，ETSI GN6, GeoNet GN6 いずれの実験結果からもデータ送信レートが高いほどパケット到

80

Packet delivery ratio (%)

達率が低くなることが確認できた．また，パケットサイズが大きくなるほどパケット到達率が高くなる傾向が確認できた．こETSI GN6, 1 Mbits/s
ETSI GN6, 2 Mbits/s
ETSI GN6, 3 Mbits/s
ETSI GN6, 4 Mbits/s
ETSI GN6, 5 Mbits/s
ETSI GN6, 6 Mbits/s
GeoNet GN6, 1 Mbits/s
GeoNet GN6, 2 Mbits/s
GeoNet GN6, 6 Mbits/s

60

40

れは，パケットサイズが小さいほど同じデータ量を送信するためのパケット数が増え，無線送信データに占めるパケットヘッ
ダの割合および，全体のパケット処理時間が増加するためと考えられる．データ送信レート 1, 2 Mbits/s においては，ETSI

20

GN6 がパケットサイズ 300 バイト以上の時に到達率 99%以上を示したのに対し，GeoNet GN6 は到達率 40%以下であった．

0

100

300

500

700

900

1100

スループットにおいては，ETSI GN6 はパケットサイズが小1300

Datagrams size (Byte)

さい場合に理論値の 90%前後を示し，パケットサイズが大き(a) パケット到達率6

Throughput (Mbits/second)

5

4

い場合にデータ送信レートに近い値を示した．一方，GeoNet

GN6 は理論値スループットの 10%以下を示し，またデータ送

Theoritical throughput
90% throughput
ETSI GN6, 1 Mbits/s
ETSI GN6, 2 Mbits/s
ETSI GN6, 3 Mbits/s
ETSI GN6, 4 Mbits/s
ETSI GN6, 5 Mbits/s
ETSI GN6, 6 Mbits/s
GeoNet GN6, 1 Mbits/s
GeoNet GN6, 2 Mbits/s
GeoNet GN6, 6 Mbits/s

信レート 1 – 6 Mbits/s でほぼ同じ値を示した．
この実験の結果から，旧実装は無線通信容量を有効に利用できていないのに対し，本実装は性能が大きく改善し，無線通信
容量を有効に活用できることが分かった．

3

7. ま と め
本研究では，協調的 ITS 分野における研究，開発の促進を目

2

的に，ITS 基盤標準のネットワーク・トランスポート層の ETSI
10に則った GeoNetworking プロトコル，GN6ASL 実装，およびBTP 試験ツールを開発した．本実装では，プロトコル動作の
100

300

500

700
900
Datagrams size (Byte)

1100

1300

解析・変更を容易にするため各モジュールをユーザランド上で動作する複数デーモンとして分割実装し，また拡張モジュール(b) 実効スループット

図9

開発を容易にするためモジュール間通信機能をライブラリ実装

パケット到達率計測結果した．ETSI プラグテストにおいて，本実装が ETSI 標準の基表 5 理論値スループット導出パラメータ
パラメータ

本機能を満たすことを確認した．性能評価実験により，パケッ

値

物理ヘッダ送信レート Rpy

1 Mbits/s

MAC フレーム無線送信レート Rw

6 Mbits/s

ト往復時間において分割実装による性能劣化が問題ないことを確認し，パケット到達率において旧実装を大幅に上回り，無線
通信容量を有効に利用できることを確認した．この実装をオー

物理層ヘッダ長 Hpy

24 バイトIEEE 802.11 ヘッダ長+FCS H802.11

36 バイト

プンソースとして公開することで，GeoNetworking の実装，検証，評価に寄与すると考える．

LLC ヘッダ長 Hllc

4 バイト

GeoUnicast ヘッダ長 Hgn

88 バイト本実装は，現時点で GeoNetworking の CBF 転送，GN6ASL

IPv6 ヘッダ長 Hip

40 バイトの複数 GVL などの一部機能を実装していない．また，性能解UDP ヘッダ長 Hudp

8 バイト

析を行い性能改善する余地があると考える．今後これら未実装
箇所の実装，性能解析・改善を進めるとともに，本実装を利用してプロトコル上に問題点がないか確認する予定である．

Rt = H

d
py

+
Rpy

(H802.11 +Hllc +Hgn +Hip +Hudp +d)
Rw

文

(4)

また，理論値スループットは，表 5 に示すパラメータを使って導出した．
表 5 に示すパラメータを式 4 に代入したものが，理論値ス
ループットの式 5 である．

Rt =

6d
(320 + d)(5)

図 9(b) は，式 5 の理論値スループットおよび，90%スルー

67

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68— 12 —

画像からの人のポーズ推定高松淳†† 奈良先端科学技術大学院大学
E-mail: †j-taka@is.naist.jp
あらましサービスロボット用いて，より適切なサービスを提供することを考えた際，人の意図の推論は必要な技術の 1 つである．画像中で人のポーズを推定する事ができれば，ジェスチャーのような非言語的な行為にあらわれる意図を推定する際の手助けとなる．本研究では，画像から人のポーズを推定するための方法を考察する．特に，色という領域ベースの特徴を利用するための方法について考察する．まず，個々の人を表現するための色モデルであるスケッチモデルを定義する．次に，スケッチモデルが既知である場合にポーズを推定する方法について述べる．さらに荒く推定されたポーズを利用して，スケッチモデルを推定し，形状情報を加味してポーズを推定する方法について述べる．
最後に局所最適解を利用した解候補の絞り込みの可能性についても述べる．
キーワード

Estimating human poses from images
Jun TAKAMATSU†† Nara Institute of Science and Technology
E-mail: †j-taka@is.naist.jp
Abstract Estimating human intention is one of the key components to realize service robots providing preferable
service. Estimating human poses from images helps us understand intention of non-verbal actions, such as gestures.
In this research, we consider a method to achieve this. Especially we consider to use region-based image features,such as colors. First, we define the sketch model to minimally represent the color model of an individual. Next
we describe the estimation method if we know the sketch model. Then, we describe a method to simultaneously
estimate pose and sketch model from roughly estimated pose. Finally we describe lazy decision of human poses byusing multiple local minima of the estimation as candidates.
Key words
実用的な時間で計算することができる．

1. は じ め にしかし，顔などの単独の検出器でも簡単に検出できる (例えサービスロボット用いて，より適切なサービスを提供するこば，論文 [2] など) 部分に比べ，下腕部などの単独では検出が困とを考えた際，人の意図の推論は必要な技術の 1 つである．口

難な部分の推定精度が低いという問題点がある．これらの部位頭による言語的な意図の提示ももちろんあるが，顔の表情やの推定精度を向上させるためには，パーツごとの見えの類似性

ジェスチャー等の非言語的な行為にあらわれることも多い．そなどの，より豊かな情報を利用する必要があると考える．相互

こで本研究では，ジェスチャー理解のベースの技術として，画の見えの類似性といった特徴を利用することは，上記の計算の像からの人のポーズ推定について着目する．

高速化とは相反する．

人のような関節物体からなる対象のポーズを推定する方法と本研究では，上体のポーズ推定をおこなう手法の開発を試みしてピクトリアル・ストラクチャ・モデル (Pictorial Structure

る．部位ごとに推定精度が異なることに着目し，頭部および肩Model) [1] と呼ばれる手法が注目されている．このモデルではまでの推定は従来手法の出力を信用し，腕部の推定をより高階各パーツの見えと各パーツの位置関係の尤もらしさで構成されなマルコフ確率場を利用し，領域に関連する情報 (色の同一性)

る確率密度関数を最適化することで，ポーズを推定する．汎用を追加することにより，精度の向上を目指す．頭部および肩部

な確率密度関数では，最適化が計算量的に困難になるため，確まで推定されていることから，腕部の自由度をすべて探索して率密度関数が 1 階でループを含まないマルコフ確率場になるよ

も，実用的な時間で計算することができる．GPU 等を利用しう様々な仮定を加えることで，Dynamic Programing を用いてた並列計算をおこなうことで，計算の高速化も可能であると考69えている．

は，モーフィングや合成などの画像編集の技術を利用し，学習データを増加させることで，アノテーション （注 3）の手間を軽2. 関 連 研 究

減している．また，Johnson と Everingham [17] は，Amazon

2. 1 画像からの人のポーズ推定

Mechanical Turk を利用してアノテータを依頼し，間違ったア

Haar-like 特徴とカスケード型 AdaBoost を用いた顔検出 [2]ノテーションの除去やアノテーションの質を改善していくことで問題を解決している．

や，HOG 特徴量を用いた特定のポーズをした人の検出 [3] のよ

2. 2 ピクトリアル・ストラクチャ・モデル

うに，個人差等の若干の変形を許容した検出は可能になってきている．しかし，人のような関節物体からなる対象のポーズを本研究と関連の深いピクトリアル・ストラクチャ・モデルの推定する場合，大きな変形を扱うのが難しいテンプレートマッ

詳細について述べる．論文 [18] をベースラインとして用いる．

チングに準拠する方法では，不十分であると考えられる．

一般的に，画像 I が与えられたときの人のポーズ L の尤もらし各パーツ (人のポーズ推定の場合，各リンク) 自体は大きくさを表す確率密度関数 p(L|I) は，ベイズの定理により，式 (1)変形せず，各パーツの位置関係のみがある特定のルールにしで記述される．

たがって変形するという特徴を利用した方法として，コンスp(L|I) ∝ p(I|L)p(L).

テレーション・モデル [4] が提案されている．このモデルでは，(1)

パーツの見えの尤もらしさと各パーツの変形のもっともらしさ

右辺第 1 項はポーズが与えられた際の見えの尤もらしさを，第からなる確率密度関数を最適化，つまり事後確率最大化のフ

2 項は与えられた姿勢の取りやすさに関する事前知識を表す．

レームワークで検出・ポーズ推定をおこなっている．しかし，各パーツの見えは各部分で独立であることを仮定すると，式

確率密度関数のパラメタ化によって計算時間がかかるという問(1) は式 (2) のように展開できる．

題があった．

p(L|I) ∝そこで，Felzenszwalb と Huttenlocher [1] は，1. 変形を表すモデルとして木表現を採用することで，確率密度関数をループ!

p(I|li )!

p(li , lj ).

(2){i,j}∈Ei∈V

集合 V はパーツを，集合 E はお互いに影響を及ぼし合うパーを含まない 1 階のマルコフ確率場で表現し，2. 各リンクの位置

ツの対を表しており，li は各パーツの位置・姿勢をあらわして関係を表現するために軸並行な （注 1）ガウス分布を利用することいる．

で （注 2）で高速化する手法を提案している．1. により 1 回の確率

ポーズ推定は，事後確率最大化，つまり p(L|I) を最大化す

伝搬の計算 (例えば [5]) により最適化することが可能になり，2.

るポーズ L を求めることに等しい．つまり下記の評価関数 E

により各確率伝搬の計算が，Generalized Distance Transformを最大化することに対応する．

を利用することで計算量を抑えることができる．
パーツの見えの尤もらしさを表現する方法として，多くのE≡手法では，HOG 特徴量 [6] が利用されているが，Shape Con-

text [7], [8] やオーバーセグメンテーション [9] や色 [10] を利用"

ea (li ) +の手法 [1] では，シルエットを見えの情報として利用しており，ea (li ) = log(p(I|li ))背景差分等の手法を利用してシルエットを抽出する必要があっel (li , lj ) = log(p(li , lj )た．Ionescu ら [11] は，複数の前景抽出の結果を利用すること

el (li , lj ){i,j}∈Ei∈V

ただし，する方法も提案されている．Felzenszwalb と Hattenlocker ら

"

である．

でポーズ推定する方法を提案している．顔もしくは顔周辺のみ

論文 [18] では，特徴量として HOG 特徴量 [] を用いている．

の見えに基づく検出は比較的頑健である．そこでそれらの検出

見た目に関する項 ea (li ) は式 (3) で定義される．

器と GrabCut Segmentation [12] と組み合わせてポーズ推定する方法が提案されている [13]．

ea (li ) = witi · φ(I, li ) + btii .

より高階なマルコフ確率場を用いて推定する方法も提案さ(3)

ただし，φ(I, li ) は画像 I の位置 li における HOG 特徴量ベクトれている．Mori [14] は直立した姿勢からスタートして Gibbs

ル，wi i はパーツ i の姿勢 ti における見えのテンプレート （注 4），tsampling を利用することで最適化することを提案している．まbtii はパーツ i において姿勢 ti の選ばれやすさを表している．li

た Sun ら [15] は，ある姿勢の集合における確率密度関数の下と ti は離散的にサンプリングされている．

限値を導出することにより，分枝限定法を利用することで最適

Generalized Distance Transform を 利 用 す る た め に ，項化する方法を提案している．

el (li , lj ) は以下の式で定義される．元々の確率密度関数 p(li , lj )確率密度関数をデザインするために，正解のポーズが付与さが軸並行なガウス分布であることに一致する．

れた学習データを用意する必要がある．Pishchulin ら [16] ら

t ,t

t ,t

i j
i j
el (li , lj ) = wi,j· ψ(li , lj ) + bi,j

（注 1）
：Axis-Aligned の訳（注 3）：正解のポーズを付与すること．

（注 2）：座標変換により Axis-Aligned になるように変換できるが，変換先の推（注 4）：ti は必ずしも姿勢に対応しないが，簡単のためここではこのように記述

定パラメータのサンプルが軸平行に等間隔にサンプルされる必要がある．

する．

70

Extract cloth-likeregion

図 2 胴体および頭部との色の類似性における２重カウントの例．この場合上腕と胴体が重なる推定結果に対しては低い評価値を与える．

しさは，式 (4) で表されているとする．

p(L|I) ∝ p(I|l1 , l2 , l3 )p(l1 , l2 )p(l2 , l3 ).

(4)

l1 , l2 , l3 はそれぞれ肩，肘，手の位置を表す．ポーズの尤もらしさを表す項 p(li , lj ) はできるだけ制約の少ないものを利用す

図 1 スケッチモデル．服の種類 (長袖，七分丈，半袖)，袖の部分の色る．ここでは各リンクの長さのみを制約する，下記の定義を利

分布，および肌の色分布から構成される．

用する．
ただし，ψ(li , lj ) = (dx, dx2 , dy, dy 2 )T ，dx = xi − xj ，dy =p(li , lj ) =i jはパー
yi − yj ，li = (xi , yi ), lj = (xj , yj ) であり，また wi,jt ,tツ i が姿勢 ti ，パーツ j が姿勢 tj をとる際のお互いの位置関係#

10(それ以外).

(5)

見えを表す項 p(I|l1 , l2 , l3 ) は以下の式で表す．

i jを表すパラメータ，また bi,jはパーツ i とパーツ j においてt ,t

姿勢 ti と姿勢 tj が同時に選ばれやすいかどうかを示す．

i j
評価関数 E は，モデルを表すパラメータ wi i , wi,j, bi , bi,jt(tmin < ||li − lj || < tlen )t ,tp(I|l1 , l2 , l3 ) =に対して線形である．つまり適当な学習サンプルとサポートベ
クターマシン [19] を利用することで，適切に設定することがでp(I|l1 , l2 ) × p(I|l2 , l3 )(上腕と下腕が重なってないとき)w × p(I|l1 , l2 ) × p(I|l2 , l3 )




(6)

(上腕と下腕が重なっているとき).

きる．

ただし w は 2 重カウントの影響を減ずるウエイトである．ス

3. スケッチモデルを利用したポーズ推定

ケッチモデルの色分布に基づき，同一色と思われる部分を前景部分であるとみなし，論文 [1] と同様な方法で見えに関する確

この章では，色に関するモデルを利用することで精度の向上を目指す．ここでは頭部および肩部は，従来のピクトリアル・
ストラクチャ・モデル (ここでは論文 [18] の手法を利用) を用い率を計算する．
上腕と下腕が重なっている時に加え，袖の色と胴体の色，および手の色と顔の色は似ている場合が多く，同じく２重カウンて求められており，何らかの方法で色モデルが与えられている

トの可能性が発生する．図 2 に示すように，服の種類に応じて，と仮定する．論文 [10] によると，手の上腕・下腕の色はそれぞ

上腕と胴体，下腕と頭部が重なった際にはその面積に応じて評

れ顔や胴体の色と関係が深いことが知られており，おおよそ推価値を減じていく処理を追加した．

定されたモデルからでも色モデルの推定は可能であると考えら

3. 3 スケッチモデルの推定れる．また動画像を利用することで徐々に色モデルを各フレー

本章で提案する手法ではスケッチモデルがあらかじめわかっ

ムで推定されたポーズの結果を利用して色モデルを徐々にアッていることを前提としている．ここでは，アノテーションよりプデートしていくことも考えられる．

得られたポーズを利用して，スケッチモデルを推定することと

3. 1 スケッチモデルした．ただし，ポーズの情報はスケッチモデルの推定のみに用

図 1 は，本研究で想定する色モデルを示している．我々は大いており，後のポーズ推定には一切利用していない．

雑把に，服の種類 (長袖，七分丈，半袖)，袖や肌の色を示すこ

まず，論文 [20] に提案されている手法を用いて，図 3 に示すとで個人を端的に表していると仮定する．本論文では，これらように，同一色からなる Superpixel と呼ばれる単位に分割す

３つの要素をスケッチモデルと呼ぶ．

る．次に，アノテーションから得られるスティックモデル (図 4)

3. 2 評 価 関 数

において，対応するリンクを表す直線上にある Superpixel を順

頭部および肩部はすでに求められているため，腕のポースの番に取り出す (図 5)．最後にそれぞれの領域における色ヒスト

みを求めることに集中する．色を特徴量として用いた場合，場グラムの間の相互情報量が最大になる場所で 2 つ (袖および肌)合によっては，同じ部分に上腕と下腕があるといった 2 重カウに分割する．ただし分割されたヒストグラム間の差が小さい場ントの問題が発生する．その問題を解決するために，2 階のマ

合は 1 つ (ノースリーブもしくは手が見えていない) の色ヒス

ルコフ確率場を利用する．

トグラムで表現するものとする．実際の分割の例を図 4 に示す．

具体的には，画像 I が与えられた際の腕のポーズ L の尤もら

71

図 7 推定に失敗した例．背景に似たような色があると間違える可能性が大きい．
図 3 Superpixel に分割した例．左がオリジナルの画像．右が適用後の結果を示す．白い線が Superpixel の境界線を示す．

図8

類似色分布を持つ Superpixel の統合．正確なセグメンテーショ
ンは困難であるが，類似色を持つ領域は比較的統合されていることが見てとれる．

る色と，エッジベースの特徴量である HOG 特徴量とをうまく組み合わせる必要がある．ベースとした手法 [18] と比べ得手不図 4 スティックモデルおよび実際に推定された分割位置．緑および黄色の線がそれぞれ上腕，下腕のリンクの中心を表し，白線が実際得手があるため，全体としての精度はほぼ同等であった．

に色分布にしたがって分割された領域を示す．

4. スケッチモデル推定をともなうポーズ推定
これまでは，スケッチモデルが既に得られていると仮定した上でポーズを推定する方法を提案した．しかし，現実的にはこの過程は適切でない場合がある．本章では，頭部や肩部の推定が信頼出来るものとしてスケッチモデルを推定する方法について述べる．また HOG 特徴量と組み合わせる方法についても考察する．

4. 1 荒く推定されたポーズを用いたスケッチモデル推定
これまでと同様に，従来手法 [18] での頭部や肩部の推定精度は非常に高いことを利用して，これらの推定は正しいと仮定し
図 5て話を進める．頭部，特に肌領域の色分布は下腕部，肩領域の色ヒストグラムを得るために利用された領域．青色の部分が右

色分布は上腕部の色分布に近いことを仮定する．

腕，赤色の部分が左腕の領域を示す．色の濃淡は抽出された順番

色分布の推定にはできるだけ信頼できる多くのサンプルが得を示す．

られることが望ましい．そこで，同一色分布を持つ Superpixelを更に融合することにより，できるだけ多くのサンプルを得る

3. 4 実 験 結 果

ことを試みた．正確なセグメンテーションはそもそも不可能で提案手法の性能評価をおこなうため，Buffy dataset [13] を利あること，またあくまでサンプルを増やすことが主眼である用した．推定されたリンクの端点と正解となる端点の位置の差ため，比較的高速な統合型セグメンテーション手法である最小が，正解のリンクの長さの 50 パーセント以内であれば正しく推木を利用した方法 [21] を利用した．彩度の高い領域にくらべ，定されたとみなす．図 6 に代表的な推定結果を示す．スティッ

彩度の低い領域は色に関する情報をあまり有していないため，クモデルを用いて推定結果を示している．薄い色のリンクは推Superpixel 間の色分布の類似度と彩度の両方を加味した上で，定結果が正解と異なることを示している．制約の弱いポーズにグラフの重みを決定した．また統合の際の処理は，これまで統関する事前確率を用いているためイレギュラーな場合のポーズ合された Superpixel 全体の色分布とこれから統合しようとすの推定もできている．

る Superpixel 全体の色分布の距離を比較することによって，決図 7 に示すように，制約の弱い事前確率および色のみを見え定した．図 8 に実際の統合の例を示す．

の尤もらしさの評価に使っているため，背景に似たような色を

図 9 に頭部領域の色推定および肩部領域の色推定に用いた領含む場合に推定を失敗する可能性がある．領域的な特徴量であ72

図 6 推定結果．スティックモデルを用いて推定結果を示している．薄い色のリンクは推定結果
が正解と異なることを示している．制約の弱いポーズに関する事前確率を用いているためイレギュラーな場合のポーズの推定もできている．

図 9 頭部領域の色推定および肩部領域の色推定に用いた領域を示す．
左の図は，荒く推定されたポーズを示す．図中，青，赤，緑がそ

図 11

顔と下腕部の肌色領域における色分布の違い．同じ肌色ではあるが，それぞれの色分布は別の平面に分布している．

れぞれ頭部，左肩部，右肩部の領域に対応する．

           

図 10

同一領域における色分布の例．左上は元の画像，左下の緑，赤         で示す領域の色の分布を右のグラフ上で対応する色で示している．光のあたり具合によって，直線方向に色が分布している．

 


図 12 対象領域を分割する手法の概要．荒く推定されたポーズを利用して，ランダムサンプリングを用いて背景色分布を取得し，域を示す．荒く推定された結果 (図中，左の図) を手がかりに，

Random Forest を用いて学習した．

統合された Superpixel に従い，最終的な領域を決定した．図中，青，赤，緑がそれぞれ頭部，左肩部，右肩部の領域に対応

出することとした．識別器を用いることで，自然と色空間中のする．

メトリックの情報を加味しながら分離面を形成することができ

実際の上腕部・下腕部の色は光のあたり具合によって様々にる．図 12 に概要を示す．ネガティブサンプルを集めるために，分布している (図 10，11)．各図において左上は元の画像，左下

荒く推定されたポーズを利用して，背景であると考えられる領の緑，赤で示す領域の色の分布を右のグラフ上で対応する色で域を抽出した．そのままでは，ポジティブサンプルとネガティ示している．光のあたり具合により，色の変化が直線的に起こ

ブサンプルのバランスが大きく異なるため，ランダムサンプリ

る場合だけでなく (図 10)，更に複雑な光源状況により，類似性はあるものの色の直線性すら失われている場合も多い (図 11)．
そこで，Random Forest [22] を使って，対応する色領域を抽ングを用いて同等なサンプル数になるよう調整した．

4. 2 評 価 関 数推定のための評価関数 E は，以下の式で表される．

73

E ≡ ea (l1 , l2 , l3 ) + el (l1 , l2 ) + el (l2 , l3 ).
ただし，ea (l1 , l2 , l3 ) = log p(I|l1 , l2 , l3 )el (l1 , l2 ) = log p(l1 , l2 )el (l2 , l3 ) = log p(l2 , l3 )であり，それぞれの確率密度関数は式 (4) のものと基本的には同じである．
形状と色の情報の両方を表すために，項 ea (l1 , l2 , l3 ) は以下のように定義した．

"

ea (l1 , l2 , l3 ) =w1,i log p(I|li )i∈Varm+"i∈Varmw2,i log p(li |I)

+w3,1 log p(I|l1 , l2 ) + w3,2 log p(I|l2 , l3 ).

図 13

(7)

  

実験結果．左は提案手法の右は論文 [18] の結果を示す．スケッチモデルを追加することで精度が向上する場合 (上段) や，更p(I|li ) は HOG 特徴量のみから得られる確率密度関数 (式 (3))，に位置決め精度が向上する場合 (中段) もあるが，モデルによp(li |I) は，Dynamic Programming の結果得られるパーツ i のり悪化する場合 (下段) もある．

位置 li に関する周辺分布である．論文 [18] の方法を利用すれば計算することができる．p(I|l1 , l2 ) および p(I|l2 , l3 ) はスケッチ

る特徴のほうが相補的に働くのではないかと考えられる．

モデルに関する確率密度関数である．また w.,. はそれぞれの項

左右の腕で似たような色分布を持つといった情報も，推定精の影響を表す重みであり，学習セットから Ranking SVM [23]度を向上させるためには有効であると考える．そのためには，を利用して決定する．Varm = {1, 2, 3} である（注 5）．

より高階なマルコフ確率場を利用する必要があり，再び計算時

また el (l1 , l2 ) は式 (5) に示すように，長さに関する範囲の限間が問題となってくる．

定に加え，鉛直上向きに対するリンクのなす角を利用し，姿勢そこで，局所最適解を利用することで，あり得る解のパターの取りやすさに応じて重みを決定している．

ンを絞り込むことを考える．図 14 に示す例では，最適解は正4. 3 実 験 結 果

しい答えではないが，9 番目の局所解に答えが含まれている．

図 13 に実験結果を示す．左は提案手法の右は論文 [18] の結

各段階で最適な解 1 つのみを採用するのではなく，ありうるい果を示す．スケッチモデルを追加することで精度が向上する場

くつかの解の候補を効率的に絞り込むことができれば，更に高合 (上段) や，更に位置決め精度が向上する場合 (中段) もある

階な情報を利用することも可能であると考える．複数の解候補が，モデルにより悪化する場合 (下段) もある．学習された結果を導出する方法として n-best [26] を利用する方法がある．しか得られたスケッチモデルに関する重みが HOG のそれに比べてし，通常 n-best の解は，最適解の周辺に解が固まる傾向があ

影響が小さかったため，全体的な推定精度にはそれほど大きなる．解候補の絞り込みのためには，その周辺で考えられるポー差はなかった．

4. 4 考ズよりは良いポーズ，つまり局所的にみて有意な情報を利用し察たほうが有利であると考える．局所最適解に比べ，n-best は効

スケッチモデルの推定精度は着ている服の種類等によってま率よく計算できるアルゴリズムが存在するが，現在すべてのパ

ちまちであり，単純に学習より得られた事前確率に頼るのみでターンにおいて評価値を計算しているため，簡単に局所最適解は不十分である．また推定すべき人が後ろ向きの場合，肌色部を導出することができる．

分の色情報が取得できるとは限らず，必ずしも下腕部の色と関連があるとは言いがたい．何らかの方法でスケッチモデルの推

5. ま と め

定精度を評価し，それに基づいて重みを調整する必要はある．

本研究では，画像から人のポーズを推定するための方法を考

Self Similarity(例えば論文 [24], [25]) のように直接色モデル

察した．特に，色という領域ベースの特徴を利用するための方に頼らずとも領域の連続性や形状を表すことができる指標も利法について考察した．まず，対象とする部分の色 (スケッチモ

用できると考えている．HOG 特徴量はエッジベースの特徴量デル) が既知である場合に推定する方法について述べた．次にであるから，領域ベースの特徴量のような違うカテゴリに属す

荒く推定されたポーズを利用して，スケッチモデルを推定し，形状情報を加味してポーズを推定する方法について述べた．局（注 5）：パーツの取り方によっては上腕部中央や下腕部中央もパーツとしてみな所最適解を利用した解候補の絞り込みの可能性についても述べされる場合もある．その場合は，l1 , l2 , l3 の値にしたがって場所を決定し，確率を計算するものとする．

74


図 14

 

[15] Sun, M., Telaprolu, M., Lee, H. and Savarese, S.: An Efficient Branch-and-Bound Algorithm for Optimal Human
Pose Estimation, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision
and Pattern Analysis (CVPR) (2012).
[16] Pishchulin, L., Jain, A. and Andriluka, M.: Articulated
Peopole Detection and Pose Estimation: Reshaping the Future, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and PatternAnalysis (CVPR) (2012).
[17] Johnson, S. and Everingham, M.: Learning Effective Human Pose Estimation from Inaccurate Annotation, Proc.
of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis(CVPR) (2011).
[18] Yang, Y. and Ramanan, D.: Articulated pose estimation
with flexibile mixtures-of-parts, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2011).
[19] Hsieh, C.-J., Chang, K.-W., Lin, C.-J., Keerthi, S. S. andSundararajan, S.: A Dual Coordinate Descent Method forLarge-scale Linear SVM, Proc. of Int. Conf. on Machine
Learning (2008).
[20] Achanta, R., Shaji, A., Smith, K., Lucchi, A., Fua, P. and Süsstrunk, S.: SLIC Superpixels Compared to State-of-theart Superpixel Methods, IEEE Trans. on Pattern Analysis
and Machine Intelligence, Vol. 34, No. 11, pp. 2274–2282(2012).
[21] Felzenszwalb, P. F. and Huttenlocher, D. P.: Efficient
Graph-Based Image Segmentation, Int. J. of Computer Vision, Vol. 59, No. 2, pp. 167–181 (2004).
[22] Ho, T. K.: Random Decision Forests, Proc. of Int. Conf.
on Document Analysis and Recognition (1995).
[23] Li, H.: A Short Introduction to Learning to Rank, IEICE
Trans. on Information and Systems, Vol. E94-D, No. 10,
pp. 1854–1862 (2011).
[24] Shechtman, E. and Irani, M.: Matching Local SelfSimilarities across Images and Videos, Proc. of Int. Conf.
on Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2007).
[25] Deselaers, T. and Ferrari, V.: Global and Efficient SelfSimilarity for Object Classification and Detection, Proc.
of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis(CVPR) (2010).
[26] Park, D. and Ramanan, D.: N-best maximal decoders
for part models, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision(ICCV) (2011).

  

局所最適解の例．この場合では大域最適解は隣の人の手の位置を間違えてしまっている．しかし９番目の局所最適解は正しい
答えを示している．局所最適解を用いることで，その周辺にあるありえない解は自然と除去される．

た．今後は Self Similarity 等の別の領域ベースの特徴量の利用や，左右の腕の特徴の同一性といったさらなる高次の情報を計
算時間を考慮しつつ利用することを考える必要がある．
文

献[1] Felzenszwalb, P. F. and Huttenlocher, D. P.: Pictorial
Structures for Object Recognition, Int. J. of Computer Vision, Vol. 61, No. 1, pp. 55–79 (2005).
[2] Viola, P. and Jones, M.: Rapid Object Detection using a
Boosted Cascade of Simple Features, Proc. of Int. Conf. on
Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2001).
[3] Dalal, N. and Triggs, B.: Histograms of Oriented Gradientsfor Human Detection, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2005).
[4] Fergus, R., P.Perona and Zisserman, A.: Object Class
Recognition by Unsupervised Scale-Invariant Learning,
Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2003).
[5] Felzenszwalb, P. F. and Huttenlocher, D. P.: Efficient Belief Propagation for Early Vision, Proc. of Int. Conf. on
Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2004).
[6] Felzenszwalb, P. F., McAllester, D. and Ramanan, D.:
A Discriminatively Trained, Multiscale, deformable Part
Model, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and PatternAnalysis (CVPR) (2008).
[7] Srinivasan, P. and Shi, J.: Bottom-up Recognition and Parsing of the Human Body, Proc. of Int. Conf. on Computer
Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2007).
[8] Andriluka, M., Roth, S. and Schiele, B.: Pictorial Structures
Revisited: People Detection and Articulated Pose Estimation, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and PatternAnalysis (CVPR) (2009).
[9] Mori, G., Ren, X., Efros, A. A. and Malik, J.: Recovering Human Body Configurations: Combining Segmentation
and Recognition, Proc. of Int. Conf. on Computer Vision
and Pattern Analysis (CVPR) (2004).
[10] Eichner, M. and Ferrari, V.: Better appearance models forpictorial structures, Proc. of British Machine Vision Conf.
(BMVC) (2009).
[11] Ionescu, C., Li, F. and Sminchisescu, C.: Latent Structured
Models for Human Pose Estimation, Proc. of Int. Conf. on
Computer Vision (ICCV) (2011).
[12] Rother, C., Kolmogorov, V. and Blake, A.: ”GrabCut”- Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph
Cuts, ACM Trans. on Graphics (TOG), Vol. 23, pp. 309–
314 (2004).
[13] Ferrari, V., Marin-Jı́menéz, M. and Zisserman, A.: Progressive Search Space Reduction for Human Pose Estimation,
Proc. of Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Analysis (CVPR) (2008).
[14] Mori, G.: Guiding Model Search Using Segmentation, Proc.
of Int. Conf. on Computer Vision (ICCV) (2005).

75

認知高齢者の屋外活動を支援する遠隔支援環境の構築
山本豪志朗†† 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
E-mail: †goshiro@is.naist.jp
あらまし

超高齢化社会において介護の需要と供給は未だ大きな国際的問題として多くの課題を抱えている．その解決の糸口の一つとして，本研究では軽度の認知症高齢者を対象に，ネットワークで繋がれた情報機器を用いる遠隔支
援環境を提案し，付き切り介護から介護者を解放すると共に，高齢者の自立性の向上に寄与することを目的とする．
特に，一人で屋外にて行動する高齢者を対象とし，外出時の道案内システムを開発する．携帯端末のように手元で遠隔からの指示を得られるものは多数存在するが，実世界に案内を重畳表示するシステムはあまり見られない．高齢者に限らず，実世界空間に方向を示す指示が表示されるほうがより直観的に理解を得られると考えられる．そこで，本研究では投影手法に着目し，特に屋外のような明るくなる場所でも利用できるようにレーザ投影を用いることにした．
レーザを扱う際には目に対して危険が伴うため，安全性に注意を払うことを優先した．杖を基盤として，無線通信を介して遠隔から指示を得られる試作システムを構築し，病院内にて高齢者を対象とした被験者実験を実施した．その結果，試作システムの改善すべき点を得た．
キーワード

知的環境，軽度認知症高齢者，レーザ投影，遠隔指示，歩行補助器具

Goshiro YAMAMOTO†† Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
E-mail: †goshiro@is.naist.jp
Abstract This paper presents a tele-guidance system for elderly people so that they can walk outdoors without
an escort and their caregivers can monitor them or guide them from remote site when they are in a need of help.
The feature point of the proposed system is to adopt laser projection with consideration for use outdoor. Because
the laser projection shows the arrow, which indicates a direction, all a user needs to do is to follow it intuitively.
The goal of this study is to realise a tele-guidance system, which provides easy understanding for elderly users withmild dementia, with laser projection. The whole system including this proposed system aims to make preparations
for a super-graying society by connecting elderly people and caregivers effectively via ubiquitous network. As a firststep, a prototype system was developed and a user test was conducted with elderly participants. In the result, sometechnical problems and visibility problems on the projected arrow were found.
Key words Smart environment, elderly with mild dementia, laser projection, tele-guidance, mobility aids.
到達すると見込まれている [1], [2]．この高齢者の増加は，介護

1. は じ め にをより必要とするであろう認知症を伴う高齢者数の増加にその国を超えて，大きな社会問題となっているものの一つに超高まま繋がり，30 年後には 2 倍以上になるといわれている [3]．現齢化社会があげられる．超高齢化社会で生じる人口の偏りは，段階においても，在宅介護者の多くが介護負担を感じ，身体的介護を要する高齢者と介護者の需要と供給の関係に大きな影響

不健康状態に陥ったり，うつや怒りの感情がみられたことが報を与え，高齢者が介護を受けられなくなる，もしくは介護者の告されている [4]〜[6]．また，介護は長期間にわたるものであ

介護負担が増加するかのどちらかに成らざるを得ない．我々はり，被介護者の状態の悪化や介護量の増加という一面もあるとこのような問題に対して多方面から対処すべきである．2013 年もいわれている [7]．このような事実は，たとえ高齢者が軽度なに，中国における 60 歳以上の高齢者人口は 2 億人に達した．日

記憶障害だったとしても，その症状が悪化してしまうという問本を含む多くの先進国においても，少子化や延命医療の向上に

題を引き起こすことになる．そして，認知症高齢者数の増加を

よって高齢化が進む一方である．フィンランドと日本共に，65引き起こし，全体的に負のループに陥ると考えられる．この負歳以上の高齢者の割合が 2050 年までにそれぞれ 27%と 33%にのループからの脱却は急務である．

76

本研究では，この問題解決に着手し，軽度認知症を伴う高齢者とその環境を対象とし，高齢者が在宅介護者なしに生活をMobile Phone

営めるような支援を情報技術をもって実現することを目指す．
特に重要な点として，高齢者自身の生活の質（QOL: Qualityof Life）を維持し，社会的にも自立性の高い生活を提供することが望まれる [8]．図 1 に本研究で実施する Safety Navigation

System for Seniors プロジェクトの概要を示す．この環境において，携帯は重要な鍵であり，個人が有するデバイスであるたInternet

Elderly users

Remote caregivers

め，そこから個々にインターネットを介して相互に繋がること

Health dataができる．そのため，高齢者側と遠隔介護者側がいつでも容易

Behavior dataに連絡を取り合える仕組みを提供できる．このネットワークを

Press this!

Alert

介して，少人数の遠隔介護者によって多数の高齢者を支援する仕組みが実現できると考えている．認知症を伴う高齢者は外出

Caregiver時に道に迷いやすく，道路標識などの認識能力が低下すること

FamilyAssessmentが報告されている [9]．そこで本稿では，特に高齢者側で使用する道案内システムの開発に焦点を当てる．
本提案システムは，高齢者に音声通話だけでは理解し難い，
向き情報をレーザ投影によって地面に直接矢印を示すことで分図 1 Safety navigation system の概観: 高齢者はレーザ投影による指示により遠隔介護者から支援を受けられる
Fig. 1 Safety navigation system overview. Elderly users can get

support with laser projection-based indication from remote

かり易く提示するものである．ネットワークを介して遠隔介護

caregivers.

者は方向の指示を出し，それを携帯端末を通してレーザ投影シ
ステムが高齢者の向かうべき方向を指し示す矢印を提示する．
手持ちの携帯端末ディスプレイ上での指示よりも，実世界に直ンサを搭載し，それらのセンシングデータを用いることで，遠隔介護者らが高齢者の動きを確認できれば適切な情報・案内を

接重畳表示させる提示手法のほうがより直観的な理解を促せる

与えることができる．しかしながら，本研究で対象としていると考えた．また，屋外での利用を考慮し，明るい環境下においのは軽度認知症を伴う高齢者であり，考えることが重要であるても矢印を視認できるように強い光を照射できるレーザを用い利用者にとって，自動的に牽引してくれるシステムは認知症のる．杖を基盤とした試作システムを構築し，高齢者を被験者と症状悪化を防ぐ方法としては相応しくないと考えられる．

した実験を通し，本提案システムの有効性を確認する．

歩行車に関する先行研究も行われてきた [12], [13]．それらの本研究はフィンランド・オウル大学 Petri Pulli 教授率いる研

多くは，利用者を牽引するように誘導する方法を適用している．

究チームと連携して行い，安心安全な高齢者遠隔支援プロジェ

杖型と同様に，牽引する方法は認知症の症状にとって好ましい

クト（Safety Navigation System for Seniors）の中で取り組むものである．本稿では，主に杖型システムについて説明するが，通常歩行補助器具を利用しない人向けにウェアラブル型レーザ
投影システムも開発した [20]．これについては 6. 章で言及する．

2. 関 連 研 究

方法ではないと考えられる．一方で，振動や音によって方向性を示す案内方法が提案されている [14]〜[16] が，本研究では視覚的な支持に着目し，高齢者への案内システムに適用する．

2. 2 投影手法を用いた情報提示
プロジェクタを用いた情報提示方法は，さまざまな情報を実世界に表示できる．近年では小型プロジェクタを用いて，ウェ

ここでは，歩行補助器具に着目したシステムと投影型として

アラブルコンピューティングシステムやモバイルコンピュー

プロジェクタやレーザに着目したシステムについて述べる．

ティングシステムの情報表示を提供することが可能になってい2. 1 歩行補助器具型のシステム

る [17], [18]．しかしながら，プロジェクタの光は屋外等の明る

本研究と同様に，歩行補助器具へセンサやアクチュエータをい場所での利用としては大変弱いため，さまざま環境の変化す組み込み，知能化するような研究がいくつか行われている．まる道案内の情報表示には適さない．そこで，本研究ではレーザ

ず，杖型の歩行補助器具として大きく二つの支援方法が提案さ

光投影による情報提示を用いる．レーザ投影によって指示を行れている．一つは視覚障害者向けの案内システムであり，杖のう研究として酒田らの WACL があげられる [19]．レーザによ

先に車輪を取り付け，利用者を引っ張るような仕組みになってるポイント投影によって遠隔指示者が的確に位置を指示するこいる [10]．その杖の先にはカメラが取り付けられており，ユーとができている．ただし，レーザ照射によって一度に表示でき

ザの前方を撮影する機能も搭載し，そのカメラを用いて，視覚る情報はプロジェクタに比べ少ないため，そのような条件にお障害者が躓いて転倒してしまう可能性を検出することで，異なるルートを提示するような仕組みを備えている．もう一方は，視覚障害者に限定せず利用者となる高齢者全般向けであり，杖の動きから利用者の動き等を推定し，遠隔から転倒等の危険を確認することのできるものである [11]．加速度計やジャイロセ

77

いて如何に高齢者に適切な情報提示を行えるかが本研究の課題の一つである．

3. システム設計

Caregivers
Internetat remote site

著しく革新的で目新しく設計されたデバイスは時に高齢者にとって親しみ難く，好まれず，結果利用されないことがある．
疎まれずに利用されるためには，日常利用しているようなもの

W

ss
le
ire

munic
com
at
io
n

Controllerを用いる方法が考えられる．特に，携帯性と機能性を持ち合わせるものであれば，利用される可能性は高いと考えられる．そMobile Phone
Sensors

こで本研究では，多くの高齢者が日常的に利用している歩行補Actuators

SafetyLaser module
Guard

助器具に焦点を当てる．これらの器具が情報技術と繋がること
で，いつでもどんなときにでも高齢者と遠隔の介護者を結びつけ，適切な対話と支援が生まれると考えている．本システムは
特に歩行補助器具を利用している高齢者が対象であり，どの歩行補助器具を利用したとしても，基本的にはレーザ投影システ
ムを取り付けることで同様の動作が可能になる．一方で，歩行補助器具を必要としない高齢者がいることについても考慮する

図 2 提案システムの構造必要があり，そちらに関しては 1. 章で述べたように，基本的にFig. 2 Architecture of the proposed system.

同様のシステム構成を有するウェアラブル型システムとして別は通常ポイント投影に用いられるが，スリットフィルタやレン途開発しているものがある．

ズなどを使うことで投影形状を矢印など簡易的形状に変形する

3. 1 歩行補助器具の利用状況
まず，日常的に利用されている歩行補助器具として主流であことができる．この場合，レンズによって光量が減少することるものを調査し，その中から利用頻度の高い器具を対象にするを考慮する必要がある．一方で，レーザ光を高速に動かすことことにした．一般的に主に利用されていると考えられるものとで絵を描画する方法もある．近年プロジェクタで利用されていしては杖，松葉杖，歩行車，歩行訓練器，車いす，スクータなるデジタルマイクロミラーデバイスを用いることで，小型なシどがある．これらは利用者の趣向に応じてさまざまに特別な加ステムを作成できる可能性がある．本研究では，前者のレンズ工が施されていることもある．文献 [21] によると，杖が最もやスリットフィルタによる投影光の変形によって矢印を表示す利用される歩行補助器具であり（72%），それに次いで歩行車る方法を用いるが，後者の方法は将来における適用可能性を見（16%），車いす（7%）の順に利用されている．別の文献 [22]出す必要があると考えられる．ただし両者ともに，レーザ光のでも，杖がもっとも普及している器具であると報告されている．

最大の欠点として，目に直接照射すると至極危険であるという

しかしながら，これらの文献はアメリカ国内での調査であると点があげられる．そのため，本提案システムにはその危険を避いう点に加え，著者等の観察結果によると，フィンランド国内

けるための安全機構の装備が必須である．

におけて利用頻度の高い歩行補助器具は，歩行車（Rollator）

本システムの主要素としては，図 2 に示す通り，矢印を表示

及び杖（ウォーキングスティック）であった．歩行車（Rollator，するためのレーザモジュールとそれを動かすアクチュエータ，wheeled walker）は車輪，ハンドルが付き，利用者が身体を預方位と位置を検出するためのセンサ，インターネットに繋がる

けるように支えてもらいながら移動できる構造になっている．

ためのモバイル端末機，及び制御器からなる．このシステムはこの調査結果を踏まえ，文化的背景などによって形や機能が国センサから得た方位と遠隔者から指示された方角に応じて，描ごとで多少違えど，主流である歩行補助器具としては歩行車型

画される矢印の方向を算出する．その方位のデータはデジタル及び杖型であると結論付けた．以上より，本稿では杖型に焦点

コンパスを用い，指示された方角のデータは介護者側からネッを当てる．

トワーク越しに無線通信にて得る．矢印の方向を算出した後，アクチュエータによってレーザモジュールをその算出値に応じ3. 2 提案システム
本提案システムは高齢者向けに，遠隔介護者とインターネッて回転させることで，そのときに描画される矢印が正しい方向

トを通して繋がり，支援目的の指示を得られる道案内インタを向く．さらに，レーザに対する安全機構として，レーザ光はフェースを提供する．主な機能は，ユーザが道に迷ったときな

杖の先が地面に接したときのみに照射されるような仕組みとし

どに，遠隔者の音声指示だけでなく，レーザ光投影によって地てスイッチや圧力センサを組み込む．これらを高齢者側システ

面に矢印を直接描画し，そのユーザが行くべき方向を直観的にムとする．一方で，遠隔側の介護者向けには高齢者と対話する

理解できるように指し示すものである．光投影によって視覚情ことのできるサーバを設置する．高齢者の位置に関する情報を報を表示することを目的とした場合，プロジェクタがしばしばGPS を用いて検出し，地図情報などと組み合わせるといった表用いられるが，屋外や明るい空間においては，それらがもつ光示方法などで，それらを基に指示を出すという対話的案内シス

量は情報の視認には十分ではないことが多い．そこで，本研究テムを提供する．

ではプロジェクタより強い光量をもち，物理対象面に視覚情報を提示できる可能性をもつレーザ光投影を適用する．レーザ光

78

4. 被験者実験

Servo motors

この章では，実験で用いるための試作システムについて述べ，それを使った被験者実験に関して説明する．ここでは，被験者

Arduino UNO
with XBee

として実際の高齢者の方々に参加してもらうことで，高齢者のDigitalcompass

観点から本システムのさらなる改良点を見つけ出すことが目的である．それと同時に，高齢者を対象とした際の本提案システ
ムの有用性及び提示情報である矢印の視認性について確認する

Laser
moduleために行った．

4. 1 試作システム
本試作システムは杖，レーザモジュール，サーボモータ，マイクロコントローラ，デジタルコンパス，無線通信チップ，接触

Laser projected
arrow

センサ，バッテリ，コンピュータ等からなる．図 3 にシステム

Batteriesの概要及び主な構成要素を写真とともに示す．システムの基盤
a)となる杖は，従来フィンランドで用いられていた竹製のウォーb)

キングスティックを利用した．レーザモジュールは市販のレー

Pressure sensor

ザポインタを分解し，その主要部分のみを抜き出して利用する．
そのレーザモジュールから投影される矢印を全方位向くことができるように，一つでは 0 度から 180 度しか回転できないサー
ボモータを直列に繋いぐことで対応した．また，もう一つのサーボモータはレーザ光を照射する角度を変更するために取り付けた．この角度を変更することで，杖先から矢印表示位置まc)

での距離を変えることができる．デジタルコンパス HMC6352

図3を杖の頭部に取り付けることで，杖自体の向きを取得できるd)
試作システムの概観：a) 杖とレーザ光投影による矢印，b) 主な構成要素，c) 及び d) 杖先の接地状態による矢印表示の変化
Fig. 3 Overview of prototype system. a) the system is used as

ようにした．これらアクチュエータ及びセンサを制御するために，Arduino FIO をマイクロコントローラとして用いた．試

a normal cane and shows a laser projected arrow, b) the

作システムでは，利用者の位置を検出するための GPS は用い

main components, c) and d) the projected arrow turns off

なかったが，屋外での実証実験を行う際には取り付ける必要がand on according to the condition of the cane tip, respec-ある．これらを単独で動作させるために，リチウムバッテリ及tively.

び乾電池を組み込み電源供給を行う．また，理想としてはモバ

4. 2 被験者実験の設計

イル端末が仲介することでシステムがインターネットへと繋

被験者実験の目的は，提案システムの有用性とレーザ光によがる仕組みではあるが，本試作システムでは無線通信チップをる矢印表示の視認性について，高齢者の被験者としたときの結杖に取り付け，同様に無線通信チップを取り付けたコンピュー

果を得ることである．案内システムによる達成度を確認するこタ（MacBook Pro 13inch 2.7GHz Intel Core i7）と通信するとが目的ではないため，タスクとしては単純なものを用意した．

ことで遠隔指示を模した環境を構築した．コンピュータ上でそのタスクはあるスタート地点からあるゴール地点までの間，

は Processing で作成されたプログラムを動かし，それを介しシステムによって正面の足下の付近に表示される矢印の方向にて高齢者側に指示を与える仕組みになっている．無線通信には応じて歩くというものにした．すべてのルートには二つの曲がXBee というチップを用いている．

り角を設定し，各角で矢印の向きが変化することを確認したう

本試作システムでは，図 4 に示す通り，遠隔介護者用コン

えで進む向きを変えるよう指示を与えた．このタスク実行中

ピュータから高齢者用の杖側へと無線通信によって情報を伝達

は，周辺で見守りはするものの，どのように行動するかはゴーできるようになっている．コンピュータで提供されたプログラ
ム上では方位に対応した八つの方向を選べるようになっており，遠隔の指示者はこの中から一方向 θremote を選択することで高ルに辿り着くまで被験者の判断に任せる．矢印の向きは実験者が適時遠隔操作によって変更するものとする．ここでは視認性を検証するために，2 点を確認項目として用意した．その一つ

齢者に案内情報を提示できるようになっている．マイクロコン

は，利用者が矢印の形状を認識できるかどうかである．もう一トローラはその指示された方位に矢印が向くように，現在の杖方は，ユーザにとって杖からどの程度の距離を隔てて矢印を表の向き h̃ をコンパスから取得しながらサーボモータの回転角度

示すれば見易くなるかを確認することである．この後者の目的

α = f (θremote , h̃) を決定する．これを実時間で繰り返し行うこのために，試作システムは図 5 のように 4 種の矢印表示場所をとで，利用者の動きに合わせて絶えず動く杖だとしても，矢印備えた．そして，有用性に関してはアンケートによる主観評価

が正しい方向を指し示し続けることができる．

での確認を行う．

79

図 4 試作システムの無線通信の仕組み：ZigBee の無線規格で通信す
る XBee を介して指示値 θremote を得て，杖に付けたデジタル
コンパスの信号値 h̃ を用いてサーボモータの回転値 α を常時計算する
Fig. 4 Structure of wireless communication of prototype system:

the angle servomotors should rotate is calculate in realtime by acquiring operated value from XBee which uses
ZigBee wireless communication protocol and signal value

図 6 実験時の様子

of digital compass of tip of the cane.

Fig. 6 Appearance of the experiment.

4. 3 実 験 結 果
本被験者実験は，フィンランドのオウル市にある病院（ODL:

Oulun Diakonissalaitos）にて実施された．被験者としては，89
歳から 94 歳の高齢者 6 名であった．6 名ともに顕著な認知症の症状は見られないため，真の対象者ではないが，年齢による記憶力の低下は少なからずあった．その内 5 名が杖を，3 名が歩行車を，そして 1 名がウォーキングスティックを普段から使
0cm

30cm

60cm

90cm

120cm

用している．ただし，内 3 名は複数の器具を用いている．2 名の被験者は体力的問題等によって実験を最後まで行うことがで

図 5 実験条件の概要：杖先から 30cm，60cm，90cm，120cm の 4きなかったため，実験データは 4 名の結果に限定する．実験中条件
Fig. 5 Experiment’s conditions: it has four conditions, 30 cm, 60

は，フィンランド人のセラピストにも付き添ってもらい，質問

cm, 90 cm, 120 cm between tip of cane and the projected

や実験全体に関して支援してもらった．また，本実験ではレー

arrow.

ザ照射時の安全のために取り付けた杖先の機能は使わなかった．
その代わり，危険を避けるために実験者がいつでも実験を中断

上記タスクを開始する前に，実験者は被験者に対してシステできるよう準備をしていた．実験時の様子を図 6 に示す．

ムの動作，タスクの詳細，実験の手順について説明する．今回の実験においては，主実験者と被験者の間に言語の問題もあり，セラピストに事前に説明をしたうえで，被験者側の母国語であアンケートに対する回答では，矢印の表示位置は杖の先からの距離が，一人は 30cm を好み，一人は 60cm を好み，一人は120cm を好み，残りの一人は好みは無かった．そのうちの 1 名るフィンランド語にて伝達してもらった．被験者がこれらの説が，表示位置が近すぎると下を向かなくてはならず好きではな

明を十分に理解したことを確認した後，まず被験者には事前アいと答えた．セラピストも同様に，30cm のような近くの場所

ンケート回答してもらう．また，被験者の身長や握力を計測すに投影した場合には，それを見るために首を曲げて常に下を向る．その後，矢印提示位置の異なる条件下で 4 試行のタスクをく体制をとるため，高齢者の健康的にも良くないのではないか

被験者毎に順番を変えて行った．それぞれのルートは一定であとコメントした．それとは対照的に，遠くに表示した場合にはる．このとき，日常的に利用している杖とは異なる形状である

被験者は前方を向き，背を伸ばした体制で利用するようになっことから，転倒などの危険性を考慮し，実験者及び看護師が側た．しかしながら，遠方に矢印を投影しようとすると，近場よにいる環境とした．最後に，被験者には投影時の視認性等に関りも地面である可能性が下がり，壁や棚などに矢印が表示されする設問に回答してもらい，その他のコメントをもらった．こるようになるため，不適切な方向を指し示すことがある．本実の際，データの利用に関する承諾書にも同意を得る．

験結果からは，適切な表示位置を断定することはできず，それを見つけることは今後の課題の一つとなる．

80

るが，利用時に安定性を保てる歩行車などのほうが本手法の適本実験を通して，道案内という機能に関していくつかの問題

用先としては相応しいと考えられる．

点が見つかった．まず，多くの被験者がレーザ投影の矢印を何度も見失っていたことである．特に，杖の先から矢印までの距矢印を表示するにあたり，正しい方向を示すまでにサーボ離が遠い設定時において，それは顕著に見られた．一方で，矢モータが回転し終えるまでの時間が遅延となる．この点に関し印が指し示す方向ではなく，被験者に対して矢印が表示されるて，数名の被験者は困惑したようだった．正しい向きに回転し方向に対して向かっていく被験者も見受けられた．さらに，表ている間にも被験者は動き，再び矢印の方向を計算する必要が示に関係なく，本人等の好きなように動き回る様子も観察され生じるため，常にサーボモータが揺れ動く現象が見られた．こた．また，矢印が照射される仕組みに興味をもったのか，実験の現象を回避するために，高速回転のサーボモータを用いて，中にも関わらず，覗き込もうとしたり，杖を持ち上げたりする

ローパスフィルタを加えるなどの工夫の他，正しい方向になる

被験者もいた．

まで回転する間は表示を消すといった機構の追加を考える必要がある．

また，矢印の大きさや形状に関しても意見を得た．被験者自身からも大きな形状を好むとの意見があったが，セラピストか

矢印の大きさや形状に関しても改良の余地が見られる．意見らは高齢者は視覚的な問題も持ち合わせていることが多いため，として，高齢者の視覚問題に関連して，現状よりも大きく矢印

矢印の尾の部分が長く，全体の大きさがもう少し大きくあるべの方向がはっきりとわかる形状が必要であることがわかった．

きなどの意見を得た．

また，歩きながら見るときに遠方に出すことを好んだとしても，5. 考表示される大きさが小さければ見難いため，距離に応じて大き察さを考慮した表示が必要となる．上述したとおり，遠方に表示

有効な被験者としては 4 名という少数であるうえに，すべてすることは矢印を見失う機会が増えるため，はっきりと矢印をの回答が異なっていたため，本実験結果からは矢印の適切な表表示することが必須となる．さらに，はっきり表示するだけで示位置を見つけ出すことができなかった．実験結果にあるようなく，ユーザの意識を向けさせるような工夫が必要である．しに，高齢者 1 名及びセラピストの意見では遠方に投影した方がかしながら，レーザ照射強度に関しては安全上の上限が存在す

良いとなったが，投影の仕様としては近くへ投影するほうが物るため，遠方に明確な表示を行うことは難しい．複数のレーザ

体や壁などによる矢印表示の阻害が生じにくくなる．これらはを異なる角度から照射し，一点で矢印表示を結像させる方法も使用方法に大きな影響を受けると考えられる．もともと，本シ考えられるが，遠方になれば角度に差を設けられず，反射光は

ステムは矢印だけで高齢者を案内する仕組みではなく，遠隔か已然危険である可能性が高い．

らの支援というコミュニケーション時に適切な方向を指示する

被験者として高齢者を対象とできたことは非常に有意義でことを想定している．一方で，今回のように歩きながら矢印のあったが，今回の被験者は介護施設に入り，その中での実験で情報を得たい場合には，高齢者の姿勢などに注意し，歩いて向あったため，道を良く知っていたり，案内を見ずに自身の行きかう先には物体等が存在しないという想定のもと，遠くに矢印

たいところに歩いていってしまうなど，実験に適しているとはを表示する方法は近くに表示するよりも適切かもしれない．た言い難い環境であった．この結果から，家に一人で暮らす高齢

だし，遠くに表示してしまうと本試作システムでは，杖を回転者向けのシステムとしてフィードバックを得るのは難しいと考させることで，矢印表示位置が大きく変化してしまうため，矢えられる．一方で，高齢者特有の身体的問題や視覚的問題など

印を見失いやすくなるという問題も生じている．常にユーザのを発見し，それに対処すべき課題を見出せた点は改良の余地が前方に表示される機構を追加するか，移動した先で誘目するよ

ある．

うな仕組みを組み込む方法など，矢印を見失わないようにする

6. お わ り に工夫を加える必要がある．
高齢者特有の問題として揺れの問題がある．高齢者の杖の扱

本稿では，将来国を問わず来るべく超高齢化社会が与える危いは想定していたよりも激しく，杖先を力強く床に打ち付ける機的な問題に関して言及し，情報技術によって少人数の遠隔介ような使い方であり，歩行時には矢印が大きく揺れ動いて視認

護者によって多数の高齢者を支えるネットワーク環境による状性は著しく低下していた．高齢者は自身の身体を支えるため，

況改善について述べた．そのような環境における一つの重要な

非常に力強く杖を握りしめ，一歩一歩において杖に力をかけてシステムとして，高齢者向け道案内システムに焦点を当てた．

いることが窺えた．これらは年齢からくる身体的能力の低下が本提案システムはレーザ投影という強い光量で照らしながら地原因だと思われるが，多くの高齢者が抱える問題であるため，面に直接描ける方法に酔って，遠隔から高齢者の屋外活動を支

これには対処すべきである．また，多くの高齢者は常時身体のえられることを目指した．この可能性を確認するため，試作シ

震えをもっており，動作推定などからロバストな矢印投影の実

ステムを開発し，実際に高齢者を対象とする被験者実験を実施

現が必須であると考えられる．しかしながら，杖は地面と一点した．その結果，矢印の表示方法にいくつかの改善すべき点がで接しているだけであり身体の動きの変化は大きく影響してし見つかった．一つは揺れの問題であり，高齢者の杖の扱い方とまう．さらに，利用方法においても杖の上げ下げは大きな影響

高齢者が持つ身体的震えに起因する．さまざまな雑音を想定しを与えてしい，安定した矢印表示は困難である．理想としてはてフィルタを設計する必要もあると考えられるが，杖自体の自どのような歩行補助器具にも取り付けられるシステムが望まれ由度が高く，利用時も上下に動かすため，安定化は困難である

81

と考えられる．他の問題としては投影情報の視認性があげられる．レーザという強力な光によって投影された光でありながら，結像された矢印の視認性は低かった．これは高齢者にとって，
通常よりも視力の低下が生じているなかで，表示される矢印の大きさ及び形状が適切でなかった．また，問題の一つとして，案内をする矢印に従うというルールを無視し，個人の赴くままに行動してしまうという高齢者の行動があった．この点は非常に大きな問題で，当人が迷ったと自己認識の状態に至らなけれ
ば，本システムは適切な支援を与えることはできない可能性が高い．方向性を示すという点では，矢印の視認性向上によって改善できると考えられるが，道案内に頼らなければならないという判断に至らせることが先決である．実験設定が不適切である可能性もあり，道を誤った際には電話等で誤った旨を伝え，
案内に耳を傾けるような仕組みを加える必要がある．

図 7 ウェアラブル型レーザ投影システムの外観，左）内部にマイクロ

本実験では，試作システムの基盤として杖を選んだが，今後コントローラと携帯端末，レーザ投影にサーボモータとレーザ

はレーザ投影システムを歩行車に組み込むことで，影領域を作りながらそこに表示するという方法を試す．歩行しながら指示

モジュールを有する，右）システムを利用するときの様子
Fig. 7 Overview of wearable laser projection system. Left) it has

をえることは視認性の面からも安全面からも難しいところがあmicro controller and mobile phone inside, and servomotors

るので，停止してから情報を得る妥当性をシステムに加えていand laser module for laser projection, right) appearance of

く必要がある．

wearing this system.

最後に，歩行補助器具を必要としない高齢者向けシステムとして開発したウェアラブル型レーザ投影システムについて説明する．本システムは，基本的に本稿で提案したシステムと同様の機能を持ち，器具ではなく利用者個人が自ら身に付け利用する形式をとる．図 7 にその外観を示す．内部にはマイクロコン
トローラと携帯端末を備え，ネットワークを介した遠隔からの図 8 ウェアラブル型レーザ投影システムによる矢印表示の様子

指示を受けることができる．また，レーザモジュールとそれをFig. 8 Appearance of using wearable laser projection system.

動かすサーボモータを有し，マイクロコントローラを介してレーザ投影位置を制御する．本システムに関しても高齢者を被験者とした実験を行った．そのときの様子を図 8 に示す．

謝辞

プロジェクトリーダの横矢直和教授，派遣元研究者の加藤博
一教授には大変貴重な海外での研究の機会をいただいた．また，受入研究機関オウル大学の Petri Pulli 教授にも現地での研究面だけでなく生活面に関しても多大なるご支援いただいた．ODLの Petteri Viramo 氏には実験を実施するための環境をご提供いただいた．心より感謝申し上げる．
文

献[1] Statical Research and Training Institute, ed., “Statisticalhandbook of japan 2012,” chapter 3, Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications, Japan, 2012.
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83

車車間通信解析ツール用データフォーマットの設計と実装
松浦 知史†† 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
E-mail: †matsuura@is.naist.jp
あらましVehicular ad-hoc network (VANET) における性能評価手法には幾つかの課題が残されている。これまでにも物理レイヤー (L1) や MAC レイヤー (L2) における性能評価は多く行われてきた。しかし、VANET では複数の車両がマルチホップで通信することが想定されており、マルチホップ通信における性能評価は未だ十分に行われていない現状である。この原因は既存の計測ツールが静的な環境における end-end の性能測定を前提にしているためである。VANET のような動的な環境における計測では、マルチホップ経路上でのホップ間の挙動を正確に捉えることが重要となる。VANET の特性を明らかにするために、AnaVANET と呼ばれる解析ツールを INRIA では開発してきた。ここでは AnaVANET の特性と問題点を指摘すると共に拡張性を備えたデータフォーマットを提案し、実験から解析までの時間を大幅に短縮した解析ツールの実装を示す。
キーワード

ITS, Measurement, VANET, IPv6, NEMO, GeoNetworking

Design and Implementation of Data Format for VANET Analizer
Satoshi MATSUURA†† Graduate school of Information Science Nara Institute of Science and Technology
E-mail: †matsuura@is.naist.jp
Abstract There are some issues on performance evaluations of vehicular ad-hoc network (VANET). Lots of experiments, which were related with physical layer (L1) and MAC layer (L2), were carried out. On the contrary,
performance evaluations of multi-hop communication were not enough to show its features. The reason is lack ofmeasurement tools, and ordinary these tools measure end-to-end performances. Performances of multi-hop communication is important because this kind of communication is assumed on VANET. To reveal the features ofcommunication performances on VANET, IMARA project has developed a measurement tool called ’AnaVANET’.
In this paper, I introduce ’AnaVANET’ and show its problems. I propose a new data formant considering thefeatures of VANET to solve the problems of ’AnaVANET’. I also show the implementation of the proposed formant.
The implementation reduces cost of communication analysis.
Key words ITS, Measurement, VANET, IPv6, NEMO, GeoNetworking
ステータスや事故情報などといった安全に関わる情報も含まれ1. は じ め にている。安全に関わるデータ転送に関しては遅延 100msec 程度Intelligent transportation systems (ITS) の研究分野においかつデータロスの無い転送など高い要求が求められている。こて、802.11p [1] を含む無線技術の発展や標準化の進展 [2], [3] をれらの標準化が進む一方で、ETSI 標準に則った GeoNetwork-

受け、路車間、車車間、およびインターネット上の通信を含ん

ing [7] や GN6ASL [8] の実装、及び Basic Transport Protocol

だ協調的 ITS (Cooperative ITS) が注目されている。これら通(BTP) [9] 試験ツールを備えたオープンな実装も提供されるよ

信形態の中で車車間通信とは車両と車両が無線を通して直接通うになってきた [10]。

信するものであり、vehicular ad-hoc network (VANET) を複

上記のような背景を受けて、INRIA IMARA プロジェク

数の車両が形成し、これら車両上におけるマルチホップ通信を

ト [11] では実車を複数台用いたテストベッドを構築し、実環境利用してデータをやり取りする事が想定されている。VANETに近い環境で通信や自動運転等に関わる研究・開発を進めておで交換されるデータは多くのものが想定されており [4] 、これり、プロトタイプ実装とその検証を繰り返し行っている (図 1)。

らデータの中には CAM [5] や DEMM [6] といった個々の車の検証にはネットワーク性能を計測するツールが欠かせない。実

—1—

84

際に ping, traceroute, iperf 等の計測ツールを常用している。
これらのツールは有用であるが、基本的に end-to-end の状況を知るためのものであり、経路途中の状態を詳しく知ることは出来ない。有線のインターネット環境の様に、経路途中のルータ群が静的である場合はこれらのツールを用いた解析で十分な事も多い。一方で複数の車両が VANET を形成し、動き続ける車両
を経由して行われるマルチホップ通信では end-end の通信状況を見ただけでは、どのような原因で性能改善や劣化が生じているのか判断が付かないことが多い。そこで IMARA プロジェク
トではホップ毎の通信解析を可能とする AnaVANET [12], [13]を開発し、検証に役立てている。しかし AnaVANET は開発途

図2

中のソフトウェアで幾つかの欠点も抱えている。

AnaVANET overview

する。tcpdump のログデータには MAC アドレスやパケット
ヘッダーの情報が含まれるので、それらの情報を付け合わせる
事で、特定のパケットがどのような経路を辿って送信者から受信者に送られたかを解析することが可能となる。AnaVANET
は tcpdump データから直接通信を行っている車両と車両、つまりホップ間の各種情報を算出する。具体的には RTT、jiiter、

packet delivery ratio (PDR) 等を得ることができる。
図 1 IMARA Projectend 間の端末から見ると途中経路をどのように辿って通信が行われているかは関知するところでは無い。言い換えると、上

本論文では AnaVANET を基に車車間通信のデータ特性を考記の実験例では右側の端末は中央の車両を経由してデータが受慮したデータフォーマットを設計し、AnaVANET に統合する
形で実装を行った過程を紹介する。本論文は下記の構成を取る。

2 節で AnaVANET の概要を述べ、改善点を明らかにする。3

け取ったのか、左側の車両から直接データを受け取ったのかはを判断する直接的な手段は無い。例えばこれら 3 台の車両が、幹線道路を走行する、交差点で停車する、カーブを曲がる、大節で提案する車車間通信のデータ特性を考慮したデータフォー

きな建物のそばを通過する、などの状況下にあった場合、常にマットを記し、4 節でその実装方法を記述する。5 節、6 節にお通信の性能は変化し続けるはずである。end 間でも性能の変化

いて、今後の展開や課題および結論をそれぞれ記す。

は感知する事が可能であるが、その原因を直接解析するとが出来ない。AnaVANET を利用することで、様々な状況下に置い

2. AnaVANETて、ホップ間のきめ細かい情報を得ることができ、性能変化のAnaVANET の特徴を具体的な実験例と共に紹介し、またそ原因の特定や改善に役立てることが可能である。

の問題点を指摘する。

AnaVANET を通して実験データを解析すると上記に示した

2. 1 AnaVANET の概要

ホップ間の情報を含む XML ファイルが生成される。この XML

AnaVANET は VANET のような無線マルチホップ環境を想を利用することで、例えば Google Maps を利用し地図上で通定した、通信解析ツールであり、IMARA プロジェクトが中心と信状況を確認する WEB アプリケーションを作成したり、通信なり開発を進めてきた [12], [13]。AnaVANET は元々OLSR [14]

状況を Gnuplot を利用してグラフで表したりといった事が可能

ベースの ad-hoc network を解析するツールとして誕生し、そとなる。

の後改良を進め GeoNetworking [7] や NEMO [15] 上でやり取

2. 2 AnaVANET の問題点りされる IPv6 通信の解析も可能となっている [16], [17]。

前項で示したように、AnaVANET はホップ間の情報を解析

図 2 はある実験全体の様子を示している。図中に示されるよ

し、解析結果を XML ファイルに出力する。この XML を利用

うに 3 台の車両を用いて実験を行った。3 台の車両は無線を利用することでグラフの作成や地図上へのプロットなど様々な可視して通信を行い、VANET を形成している。この実験では、左化が可能となっている。しかし、XML ファイルは実験環境お側にある車でデータを発生させ、中央の車両を経由し、右側のよび可視化ツールと強い密結合の関係にあり、柔軟性に欠けて車にデータを送るというシナリオを採用した。ここでは iperf をいる。

利用してデータを生成し、通信特性を計測した。iperf を利用す

図 3 は AnaVANET が出力する解析結果の XML データ例

ることで左側の車両と右側の車両を結ぶ end-to-end のパフォーである。車両の位置情報や速度に加え、ホップ間のネットワー

マンスは計測できるが、経路途中の詳細を知ることは出来なク性能が記されている。ここで着目すべき点は各行における属い。AnaVANET は途中経路の詳細を各車両の mobile router

性名である。属性名の命名規則が動的であり、例えば RSU1 と(MR) が生成する tcpdump のログデータを利用して明らかに

MR3 の距離は distance MR3 RSU1 などと決められる。つま

—2—

85

experiment・id, name, timezone, ...
data
・time, rtt, ...
node
・id, name, lat, lng, ...
node

図3

node

AnaVANET old format

link・src-dest,distance, pdr, ...

り属性値で無く、属性名の中に実験環境を表す情報が埋め込まlink

れる事になる。動的な属性名はその XML ファイルを利用する

data

アプリケーションとの間に密結合を発生させ、アプリケーショ
ンの一部の変更が広範囲に渡ってしまう。例えば mobile routerdata

3 (MR3) の代わりに MR4 という車両を使った途端に可視化ア

data

プリケーションが動かなくなってしまうというな状況が発生す

dataる。実験が一度きりのものであれば良いが、車両の台数や無線機器の設定を変更しながら、繰り返し実験を行う環境ではデー
図4

タを確認するために多くのコストが生じてしまう。実際に実験

AnaVANET new data format

を行った後は XML ファイルに合わせて表示系のツール群を書
き直し、結果を確認するという作業を繰り返し行ってきた。こ2 ノード間の状態を表す。node および link は一つの data のの作業は一つの実験に対して、1, 2 時間程度のコストがかかっ

中に複数存在する。

ていた。特に車両の台数を変更して実験を行った場合はパラメータだけで無く、アプリケーション無いのロジックまでも影響を受け、確認作業に対して多くの作業時間が取られてしまう事となる。
一方で動的な属性名を付けるというアプローチは 1 行に全ての情報を記述できるという点でシンプルであり、また属性名の追加、変更という事が簡単に行える。開発当初の環境においてはこの利点が勝っていたために、このようなフォーマットを踏襲する形で開発が続いてきたものと考えられる。

3. VANET を考慮したデータフォーマットの設計
2 節で示したように、AnaVANET の出力に利用される動的な命名規則は柔軟性と密結合のトレードオフを持っている。本節では VANET 環境を考慮し、構造化されたアプリケーション
にとって疎結合なフォーマットを提案する。
新規のデータフォーマットとして図 4 に示すような 3 層からなる構造を採用した。一番上位のレイヤーは実験環境を表し、実験の行われた日付や実験固有の説明書きなど静的な情報

図5が記される。AnaVANET は VANET における通信実験の解析を主眼にしているため、一番大きなくくりである最上位は実Example of new format

上記のようなフォーマットを採用した理由を以下に述べる。

験環境を表す experiment とした。次のレイヤーはデータを表

AnaVANET が解析する対象はホップ間の通信状況であり、こし、実験で利用される車両全体に共通する値が記される。例えのデータは tcpdump のログデータを利用して算出される。

ば時刻や通信全体の RTT や PDR 等がこの値に含まれる。一

tcpdump のログは全てのパケット情報を含みデータ量が膨大

つの experiment には複数の data が含まれ、一つ一つの data

であり、またパケットがやり取りされる時間の粒度 (msec 単

は特定の時間幅で区切られ、その区間の統計情報を持つ。例え位) で人がデータの確認をするのでは時間がかかりすぎ現実的

ば 1 秒毎や 100ms 毎の情報が一つの data の中に含まれる。一で無い。その為に特定の時間幅に区切り (1 秒毎など)、その時

番下のレイヤーはノードおよびリンクの状態を表し、それぞれ間内での統計情報を算出することが有用である。また単位時間

note、link と表記する。node とは車両および road side unit

当たりのデータの中において、単体の車両で形成できる情報と(RSU: 道路に設置されたアクセスポイント等) を表し、link は車両間で形成できる 2 種のデータに大別できるために、node

—3—

86

および link の層を data の下層に設定した。このような分け方

parameters: experiment ID

は描画ツールを利用する上でも有効に働いている。これ以外に説明: 実験 ID に該当するデータ (提案する新規フォーマッも例えば link の下層に通信に関わるデータと位置情報に関わト) を基に実験結果を地図とグラフで描画するページを

るデータを区別して設定することなどは可能である。しかし階返す

層の数を増やせば増やすだけ仕様は固定化され、柔軟性が失わ

・/dataれていく。また階層の数を増やせるだけ増やし分類したフォー

parameters: experimental ID

マットは目的のデータにたどり着くまでに多くの階層を跨ぐ必

説明: 実験 ID に該当するデータを新規フォーマットで返要があり、複雑度も増す。新規のデータを追加する場合には該す。描画ツール上では JSON 形式を採用した。

当する場所が無いか、さらに階層を増やすなどの作業が必要に・/convert

なる。適度な分類が行われているデータは塊で一定の意味を持

parameters: 旧データフォーマット (XML) の実験データ

ち、利用もしやすい。例えば上記の data という塊は特定時刻を含むファイル名における実験の全体像を示していると言える。つまり data 一

説明: (事前にアップロードされた) 旧データフォーマット

つ一つを時間方向や逆方向に辿ることで実験全体の再生や巻きのファイルを新規データフォーマットに変換する。この

戻し、コマ送りの様な事が自然と行える。data の中に含まれる

際、変換が成功すると旧フォーマットのデータは削除さ

node は個々の車両の状況を示し、link は車両間の状態を表し

れ、新規フォーマットのデータが登録される。
・/oldxmlている。これは描画ツールにおいては点と線の状態をそれぞれ表す物であり、data と共にその塊自体が解析を行う上で意味をparameters: なし

持っている。アプリケーション側の要求に応じてフォーマット

説明: (事前にアップロードされた) 旧データフォーマット

は拡張および改変されていくために絶対的なフォーマットは無のファイル一覧を返す。旧形式のデータがアップロードさいが、データ解析とその確認作業を考慮し、今回の様な 3 階層

れたが、まだ変換されていないことを示す。
続いて下記にサーバへデータを登録する際に利用される主要のデータフォーマットを採用した。

な’POST’ API を記す。

4. 実装および旧データとの統合

・/upload

本節では 3 節で述べたデータフォーマットを利用した可視化

parameters: 実験データを含むファイル名

ツールの実装と旧フォーマットのデータ統合に関して記述する。

説明: 実験データをサーバにアップロードするための API

4. 1 可視化ツールおよび管理ツールの実装である。新規データフォーマットで記述された実験データ

AnaVANET 用の可視化ツールを新規フォーマットに合わせだけで無く、旧データフォーマットで記述された実験デーて一から実装を行った。これは既存の可視化ツールが旧フォー

タのアップロードも可能である。旧フォーマットの場合はマットを採用しており、旧フォーマットを採用した実験データ

アップロード後に先に挙げた/convert API を利用して新一つ一つと密結合の関係にあったためである。つまり以前は実規フォーマットに変換する事が可能である。

験データの数だけ微調整された可視化ツールが存在していた。

・/status

今回は新規フォーマットを採用したデータ群を処理可能で有り、parameters: experiment ID および name explanation な

フォーマットの拡張にも耐えられる可視化ツールの構築を目指

ど実験に関わる情報した。

説明: 実験に関する情報を更新するための API である。

開発環境は下記の通りである。一般的な UNIX 環境であれば後から実験の説明を書き加えたりするなど主にユーザビリ
ティ向上のための利用が想定されている。

比較的容易に環境を用意することが可能である。

上記に示した’GET’ および’POST’ API を利用して、ブラウ・開発用マシンMac OS X (10.7.2), 2.5GHz (Intel Core i7), 16GB mem,ザー (JavaScript) は実験結果をグラフと併せて地図上にダイナ

1.2TB SSD

ミックに描画する (図 6)。実装したウェブアプリケーションは
下記の項目を描画する。

・開発用言語 (サーバ)・地理位置情報 (アイコンおよびテキスト)

Perl 5.12 + (CGI, Text::Xslate, etc.)
・開発用言語 (クライアント)

・リンク間の packet delivery ratio (色つきのラインおよびテキスト)

javascript + (google maps, jQuery 1.7.2, flotr2, etc.)
実装には一般的な AJAX スタイルを採用した。最初にサー・各種属性情報 (グラフおよびテキスト)

バサイドの実装について記述する。サーバサイドは Perl を利用

描画の手順を簡単に以下に示す。ブラウザーで特定の実験結果して実装した。また Web サーバは Apache2.2.22 を利用した。

を示すページ (/analysis) にアクセスするとデータ管理や描画等

サーバは REST API を提供し、ブラウザー (JavaScript) とイを一括して管理する anavanet.js がロードされる。anavanet.js

ンタラクティブな通信を実現している。下記にサーバからデーは最初に該当する実験データ全体を/data より取得する。地図

タを取得する際に利用される主要な’GET’ API を記す。

の描画には Google Maps をグラフの描画には Flotr2 を利用し・path: /analysisている。新規データフォーマットでは 2 層目に当たる data 層

—4—

87

の項目が編集可能状態となり、変更を施すと先に挙げた/status

API を通じて自動的に保存される仕組みになっている。この管理ページでは新規実験データの登録を行う事も可能である。新
規データフォーマットのデータであればページ下部の赤いラインが入ったボックスにファイルを直接ドラッグ＆ドロップする事で登録が可能である。ファイルをドラッグ＆ドロップすると自動的にアップロードが開始され、登録済み実験データ一覧の表に該当する行が追加される。旧データフォーマットのファイルを扱う場合も概ね同様の手順を踏む。旧フォーマットのデー
タをドラッグ＆ドロップすると図 7 中央の緑線が入った表が現れる。この表は旧データフォーマットを利用したファイル名が表示され、該当するファイルが正常にアップロードされている事を示している。表中のファイル名をクリックするとデータの図6

変換が実行され、変換が成功すると登録済み実験データ一覧に加えられる。図中では’exp udp20110302.xml’ という旧データ

visualization tool

フォーマットのファイルをアップロードし、そのデータを変化で単位時間当たりの実験情報をまとめて配列の形式で保持してした様子が示されている。実験データ一覧の末尾水色の行が新いる。この data 一つ一つが実験結果の描画において一つのビ

規に登録された実験データである。

デオフレームのような役割を果たす。data 一つ一つを時系列に

新規データフォーマット、旧データフォーマットに関わらず描画する事で、車両の移動やリンク間の状態、各種情報のグラ実験が終了すると管理ページに実験データをドラッグ＆ドロッ

フやテキストを動的に表示することが可能となっている。

プするだけで (正確には旧フォーマットの場合は変換のための

上記のような描画方法を取っているため、ブラウザとサーバ

クリックする作業が追加される)、1 秒とかからずに実験の様子の間では初期の実験データのダウンロードが完了したあとは通を確認することが可能となっている。旧データフォーマットを信が発生しない。そのため比較的高速な描画が可能となる。ま

利用していた場合は描画ツール等の修正作業が必要であり、実た実験データ全体を anavanet.js が保持するため、再生速度の験毎に確認作業に１，２時間を要していた。そのため提案する

調整、繰り返し再生、一時停止と再開、コマ送り等の処理が容データフォーマットを利用した可視化ツール等は実験の確認作

易に実現できる。実際に実験の解析時には全体を早めのスピー

業の負担を大幅に削減することに役立っている。

ドで繰り返し再生し、通信が途切れた場所などを見つけるとそ

4. 2 旧実験データとの統合

こで一時停止し、前後のフレームを一つずつデータを確認しな

2 節で示したとおり、旧データフォーマットは幾つかの問題

がら追っていくといった使い方がなされている。AnaVANETがある。一方で、AnaVANET 自体はホップ間の詳細情報を解の WEB サイト [18] では過去に行った実験の一部をデモとして析するために有用なツールである。実際に IMARA チームでは閲覧することが出来、上記のような操作も可能となっている。

INRIA の敷地内や外部のテストコースを利用して、数多くの実験を行ってきた。そのために過去の実験データが多く存在している。これらのデータは新しい実験結果の比較のためにも利用する必要がある。そこで旧データフォーマットおよび新規デー
タフォーマットの両方を扱う必要がある。そのために旧データ
フォーマットを新規データフォーマットに変換するツールを実装することで、この要望に応えることにした。
旧データフォーマットでは属性名自体が実験環境によって変化してしまう。違う観点から見ると、旧データフォーマットは新規データフォーマットの階層構造を属性名の中に全て押し込めているという捉え方が出来る。そこで、旧データの XML

図7

データを属性名、値をパースしながら属性名を階層構造に展開

management tool

していき、新規データフォーマットに変換するという事が可能である。開発言語は Perl 5.12 を用い、主なモジュールとして

図 7 は管理ツールのページを示している。管理ページでは

XML::TreePP および JSON::XS を利用した。旧データフォー

登録した実験データの一覧が表示され、左側の’link’ から各

マットのデータを受け取ると新規データフォーマットを出力す実験の結果を描画するページに移動することが出来る。またるライブラリを先に実装し、そのライブラリを利用して前項でexplanation 等の項目はページ上で直接編集することが可能と示した WEB API (/convert) やコマンドラインでのフォーマッなっている。explanation の一項目をクリックするなどするとそト変換が可能なツールを作成した。これによりユーザは新旧ど

—5—

88

ちらのデータフォーマットを利用していても新規データフォー

実験データの管理ツールを作成した。その結果実験結果の確認

マットに統一することが出来、これまでの実験データという資が数時間から数秒へと大幅に短縮され、また新旧両方のデータ産も活用しながら新しい実験のデータも利用できる環境を整備

フォーマットを利用できる環境を構築する事が可能となった。
文した。

5. 今後の展開および課題
今回、INRIA の IMARA プロジェクトに参加し、AnaVANETのデータフォーマットの見直しから、関連ツールの設計・実装を行った。実験の確認作業が大幅に短縮されたことはもちろん、WEB サイトの開設やデモ展示等を通してソフトウェアの普及活動も行った。IMARA プロジェクトに関わる他の研究機関でも少しずつ利用者が増え、各々の環境に合わせた拡張がなされているようである。ただ、現状では権利関係の問題で完全にオープンな状態では公開できていない。
今後の展開としてより広く利用者を増やし、多くのフィードバックを得ることが考えられる。これらフィードバックによって、ソフトウェアの質を向上させ実験結果の解析から一層研究
成果を引き出すことが狙いである。そのために現在 NAIST お
よび INRIA 間でソフトウェア知財に関する契約を進めている。
権利関係を明確にし、出来るだけオープンな形でソフトウェア・
コード等が公開できるように努めたい。
ソフトウェア自身に対する要望としてリアルタイム化が挙げられる。現状 AnaVANET はオフラインツールであり、実験後に集まった tcpdump のログデータを集めて解析を行う。無線を使った通信実験を行っているために、tcpdump のログをネッ
トワークを通じてアップロードし続け解析していたのでは、ログ送信部分がパフォーマンスに影響を与えてしまい、通信の評
価が正しく行えなくなってしまう。その為にオフラインツール
として AnaVANET は開発されてきた。しかし現在の mobilerouter は数年前の一般的な計算機性能を有し、複数のネット
ワークインターフェースも備えるようになっている。その為に、実験で使うネットワークインターフェースとは別のインターフェースを利用し tcpdump のログを送信し、実験を行いながらリアルタイムに結果を確認し、また実験を繰り返したいという要求が出るようになってきた。このためには AnaVANETの解析部分 (MAC アドレスを基にホップ間の通信を解析する部分) を WEB サーバ側に持ち込む必要がある。tcpdump のログデータは高頻度に生成されるため、リアルタイム化を実現するためにはサーバ側の処理に工夫が必要になる可能性がある。WEB サーバのデータ受信部分の分散化、解析過程におけるデータ処理の最適化 (e.g., stream processing engine の利用など) が有望な実現手法と考えられる。

6. お わ り にAnaVANET は VANET 環境におけるホップ間の通信状態を解析するツールである。そのデータフォーマットは可視化ツー
ル等と密結合の関係にあるために、実験結果の確認に数時間の作業が必要であった。そのためデータフォーマットを見直し、

献[1] IEEE Computer Society, “IEEE Std 802.11p-2010: IEEE
Standard for Information technology — Telecommunications and information exchange between systems — Local
and metropolitan area networks — Specific requirement,
Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) andPhysical Layer (PHY) Specifications,” July 2010.
[2] ISO, “Intelligent transport systems ― communications ac” April 2010．
cess for land mobiles (calm) ― architecture，[3] ETSI, “ETSI EN 302 665 V1.1.1: Intelligent Transport Systems (ITS); Communications Architecture,” Sept. 2010.
[4] ETSI, “ETSI TR 102 638 V1.1.1: Intelligent Transport Systems (ITS); Vehicular Communications; Basic Set of Applications; Definitions,” June 2009.
[5] ETSI, “ETSI TS 102 637-2 V1.2.1: Intelligent Transport
Systems (ITS); Vehicular Communications; Basic Set of Applications; Part 2: Specification of Cooperative Awareness
Basic Service,” March 2011.
[6] ETSI, “ETSI TS 102 637-3 V1.1.1: Intelligent Transport
Systems (ITS); Vehicular Communications; Basic Set of Applications; Part 3: Specifications of Decentralized Environmental Notification Basic Service,” Sept. 2010.
[7] ETSI, “ETSI TS 102 636-3 V1.1.1 Intelligent Transport Systems (ITS); Vehicular Communi- cations; GeoNetworking;Part 3: Network architectures,” March 2010.
[8] ETSI, “ETSI TS 102 636-5-1 V1.1.1 Intelligent Transport
Systems (ITS); Vehicular Commu- nications; Part 5: Transport Protocols; Sub-part 1: Ba- sic Transport Protocols,”
Feb. 2011.
[9] ETSI, “ETSI TS 102 636-6-1 V1.1.1 Intelligent Transport
Systems (ITS); Vehicular Communi- cations; GeoNetworking; Part 6: Internet Integration; Sub- part 1: Transmission of IPv6 Packets over GeoNetworking Protocols,” March
2011.
[10] “CarGeo6,” http://www.cargeo6.org.
[11] “IMARA Project,” http://imara.inria.fr.
[12] S. Jose, T. Manabu, E. Thierry, M. Olivier, and F.G.-S.
Antonio, “Assessment of vanet multi-hop routing over anexperimental platform,” Int. J. Internet Protocol Technology, vol.4, pp.158–172, Inderscience Publishers, 2009.
[13] S. Jose, T. Manabu, E. Thierry, and G.-S. Antonio, F., “Experimental analysis of multi-hop routing in vehicular ad-hoc
networks,” 2nd Workshop on Experimental Evaluation and
Deployment Experiences on Vehicular networks (WEEDEV2009) in conjunction with TRIDENTCOM 2009, pp.1–8,
April 2009.
[14] T. Clausen and P. Jacquet, “Optimized Link State Routing
Protocol (OLSR),” RFC 3626 (Experimental), Oct. 2003.
http://www.ietf.org/rfc/rfc3626.txt[15] V. Devarapalli, R. Wakikawa, A. Petrescu, and P. Thubert, “Network Mobility (NEMO) Basic Support Protocol,” RFC 3963 (Proposed Standard), Jan. 2005.
http://www.ietf.org/rfc/rfc3963.txt[16] GeoNet project members, “D7.1 geonet experimentation results,” Jan. 2010.
[17] T. Manabu, J. Ines, Ben, M. Hamid, Z. Wenhui, G.
Maria, and E. Thierry, “Experimental Evaluation for IPv6
over VANET Geographic routing,” 6th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference
IWCMC 2010, pp.736–741, IEEE, 2009.
[18] “AnaVANET,” http://anavanet.net.

VANET 環境の特性を考慮した 3 層構造のフォーマットを提案した。また提案するフォーマットを利用して、可視化ツールや

—6—

89

・name: option

Appendix A. Definition of Data Format

text, name of node

本節では付録 A として今回提案したデータフォーマットの定・lat: mandatory

義を示す。データフォーマットは三層構造をとり、上位層から

real, latitude of node (unit: WGS-84 degree)

順に実験層、データ層、ノード層およびリンク層となる。以下

・lng: mandatoryの項で定義の詳細を示す。
実

験

real, longitude of node (unit: WGS-84 degree)

層・speed: option

最初の層は実験層である。この層は構造化されたデータフォー

real, node speed (unit: km/h)

マットの最上位層に存在し、主に実験の静的な情報を扱う。下

下記にリンク層の定義を示す。

記に名前の定義とその説明および単位を示す。

・src: mandatory

・exp id: mandatory

text, source node expressed by ”node id”
・dest: mandatory

text, unique ID of a experiment・exp type: option

text, destination node expressed by ”node id”
・name: option

text, type of a experiment・node num: mandatory

text, name of link・distance: mandatory

integer, the number of nodes on a experiment・timezone: mandatory

real, distance between ”src” and ”dest” (unit: m)・req pdr: option

integer, the time difference between UTC and local time・name: option

real, PDR from ”src” to ”dest”
・res pdr: option

text, name of a experiment・explanation: option

real, PDR from ”dest” to ”src”

text, extension of a experiment

Appendix B. Example of data format

データ層
第二の層はデータ層である。この層では単位時間当たりの実

本節ではデータフォーマットの具体例を示す。今回の実装

験データを扱う。data は時系列に並べられた配列として管理さでは JSON 形式を利用したが、下記の例では視認性を重視しれ、一つの実験に対して複数の data が扱われる。

YAML 形式で記述する。JSON 形式と YAML 形式は完全な互・time: mandatory

換性がある。

integer, time expressed by UNIX time

exp_id: 1303883952

・jitter: option

name: ’[ICMP] 27/4/2011 5:59:12’

real, jitter (unit: ms)

exp_type: ICMP

・bandwidth: option

node_num: 2

integer, network band width (unit: bps)

timezone: 9・bytes: option

explanation: ’[ICMP] 27/4/2011 5:59:12’

integer, transmitted data (unit: byte)

data:

・rtt: option- time: 1303883952

integer, round trip time (unit: ms)

jitter: 0・req pdr: option

bandwidth: 0

real, packet delivery ratio (PDR) expressed from 0 to 1.

bytes: 64

・nemo stat: option

rtt: 3.78

integer, status of NEMO (0: non BU/BA, 1: success, 2:

req_pdr: 0.0

fail)nemo_stat: 0

ノード層およびリンク層

nodes:

第三の層はノード層およびリンク層である。node および link

- node_id: MR1の情報は一つの data の中に複数存在する。データ層が単位時

name: MR1間の情報をまとめるのに対し、ノード層およびリンク層では個

lat: 34.73193383216858

別の車両 (ノード) の情報や二つの車両間 (ノード間) の情報を

lng: 135.73369348049164

扱う。

speed: 1.433448

下記にノード層の定義を示す。

- node_id: MR2

・node id: mandatory

name: MR2

text, unique ID on each experimentlat: 34.731985330581665—7—90lng: 135.73398900032043
speed: 0.40373600000000004
links:- src: MR1
dest: MR2
name: MR1_MR2
distance: 27.639465545848388
req_pdr: 1.0
res_pdr: 1.0- time: 1303883957
jitter: 0
bandwidth: 0
bytes: 64
rtt: 4.15
req_pdr: 0.0
nemo_stat: 0
nodes:- node_id: MR1
name: MR1
lat: 34.7319301366806
lng: 135.7337183356285
speed: 0.6204200000000001- node_id: MR2
name: MR2
lat: 34.73199051618576
lng: 135.73398131132126
speed: 0.505596
links:- src: MR1
dest: MR2
name: MR1_MR2
distance: 24.98207191908182
req_pdr: 1.0
res_pdr: 1.0

—8—

91

在外研究活動報告書
	  研究成果とともに、海外派遣中の研究活動としての実績も報告する。各若手研究者の研究活動実績
を 9 名分掲載する。

93

在外研究活動報告書	
 奈良先端科学技術大学院大学	
 情報科学研究科	
 
助教	
  竹村	
  憲太郎	
 
1.

研究課題	
 

移動体搭載センサ情報に基づく利用者及び環境状況理解に関する研究	
 
	
 
2.

研究計画	
 

	
  広域環境の知能化を実現するための要素技術開発として，移動体に搭載されたセンサ情報に基づき，移動物体（人物,ロボット,車両など）の連続的な位置推定および状況理解に関する研究を実施する．	
 	
 
	
 
3.

研究活動	
 

	
  世界に先駆け QoL 向上を目指した研究部門として設置された Quality	 of	
 Life	 Technology	
 Center があり，これまで多くの先進的な研究成果を残してきた研究機関である米国 Carnegie	
 Mellon	
 University,	
 The	
 Robotics	
 Instituteに所属し，	
 QoL 技術の調査及び研究開発を行った．写真のNewell	 Simon	 Hall 内には QoLT	
 Center	
 及び Robotics	
 図１ Newell Simon Hall

Institute があり，私のオフィスもこの中に設けられた．
受け入れ先である Takeo	
 Kande 教授の下には，世界各国からコンピュータビジョン関連の研究者が集まり，プロジェクトに参加している．研究所であることから，研究は各プロジェクト単位で行っており，ミーティングもプロジェクト単位もしくは，Kanade 教授と個別に行われた．
しかし，QoLT に関わる問題へのアプローチは，その他のコンピュータビヨン及びロボット工学の研究者の課題とも技術的に共通する部分が多くあり，ディスカッション等が頻繁に行われた．
私が参加したプロジェクトには，Kanade 教授のポスドクである韓国，ドイツ，アメリカの研究者がおり，彼らと国際会議等で報告された最新技術等の情報交換や，共に実験を行えたことは非常に貴重な時間であった．	
 	  QoLT としてカーネギーメロン大学が取り組むテーマは複数あるが，その中一つで Kanade 教授
が提唱する First-Person	
 Vision	
 関連の研究に関わることができたことは，非常に有意義であった．また，その他にも複数のテーマに関わったことで，QoLT のコンセプトや考え方などを幅
広く学ぶこともできた．	
 

95

	
  カメラを用いて QoL 向上を目指す First-Person	
 Vision 関連の研究としてカメラの位置姿勢
推定や状況理解に関する研究を取り組んだ経験は，本研究プロジェクト「情報社会における QOL向上のための環境知能基盤の創出」へ，その経験及び成果が生かせると考えている．	
 	
 
	
 
4.

研究成果の概要	 	  Kanade 教授が提案する First-Person	
 Vision では，頭部に装着したシーンカメラ及びアイカ
メラ(Inside-Outside	
 Vision)にて，環境の様子及び眼球運動を捉えることが可能である．そこで，１年間の滞在期間中，主に注視点の記録方法や活用方法に取り組んだ．主な研究成果としては，移動中にも利用可能な三次元位置情報を持つ，顕著性マップを提案した．通常，顕著性マップは１枚の静止画を対象とし，動的環境下でもカメラは動かず固定の場合が多い．画像上のデータとして２次元的に顕著性マップを構築するため，頭部装着型のカメラでは，注視点予測を行うことが難しかった．そこで，ステレオカメラによって計測された三次元位置情報に顕著度を持たせることを実現し，カメラが動いた場合にも，復帰抑制を適切が適切に行われるア
ルゴリズムの開発に取り組んだ．また，視線計測を実空間で行う場合，事前にキャリブレーションを行ったとしても，様々な要因から誤差が生じる．そこで，この誤差を軽減する新しいフ
レームワークを提案した．場面毎に学習を行うことで，各場面に動的に適応し，注視点の計測
誤差を軽減する手法となっている．	
 
	
 
5.

今後の自身の研究活動の展望	
 	
  これまで自身の研究では実環境にて高精度な視線計測を実現すべく，視線計測技術の改良に取り組み成果を挙げてきたが，頭脳循環プロジェクトとしてカーネギーメロン大学のプロジェクトに参加し，これまでのような計測装置，計測技術の開発に留まらず，より生活環境に直結した技術開発に取り組んでいく必要性を感じた．	
 	
  今後の研究では，高度な視線計測技術を開発する一方で，CMU で提案・推進される First-Person	
 Vision の関連技術としてユーザが使いやすい計測技術への改良にも取り組み，QoL 向上の一躍を担う研究開発に行いたいと考えている．また，日本帰国後も Kanade 教授とミーティングを行
い，First-Person	
 Vision 研究のさらなる発展を目指し，大きな成果を挙げることができるように取り組む予定である．	
 96

在外研究活動報告書
2012 年 2 月 16 日
インタラクティブメディア設計学講座（現，大阪大学基礎工学研究科）池田聖１．研究課題
本研究の課題は，ネットワークを介して支援者一人が遠隔地にいる作業者一人と音声対話
し作業環境の状況をカメラ映像によりモニタリングしながら，プロジェクタを用いて作業
環境中に直接マーカを描画して作業対象物の位置を示すことにより，指示語やジェスチャーが伝わりにくいという問題を解決することである．この問題設定は１９９２年頃から東京大学を始めとして研究され続けているように世界的に重要視されている問題であるが，これまで熟練の支援者と一般の作業者がある程度単純化された環境で作業するという汎用的な条件設定に留まっていた．本研究は，高齢者および介護する親族のＱＯＬ（Quality ofLift：生活の質）向上という観点から，従来殆ど考慮されていない現実的な条件を以下のように設定し，問題の解決を図るものである．
・支援者が親族などの必ずしも作業環境を熟知しない人であること．
・高齢者が使い慣れた既存の台所環境に機器を設置すること．

２．当初の研究計画
当初は，研究期間全体を平成２２年１２月の第一期，平成２３年１月から３月の第二期，
平成２３年５月から平成２４年２月の第三期に分けて，オウル大学Ｐｅｔｒｉ Ｐｕｌｌｉ
教授らの研究室に滞在し，以下の研究計画を遂行する予定であった．
第一期：平成２２年１２月１日から１９日の期間滞在し，長期研究環境の整備，Ｐｕｌｌ
ｉ教授らグループとの研究技術の相互紹介および研究テーマの打ち合わせをする．
第二期：平成２３年１月２３日から３月２９日の期間滞在し，ＱＯＬ向上という観点からの要求機能や性能を検討するために，まず十分制御された実験環境において従来技術を再現する基幹システムを構築し，問題を具体化した上で要求仕様や改善点を議論する．
第三期：平成２３年５月１５日から平成２４年２月２８日の期間滞在し，具体的な実現シ
ナリオを設定し，それらの現実環境の中で実際に動作するプロトタイプシステムの構築と実証実験を行う．
また，各研究項目の中で判断できない要件に関して，研究項目間での調整を行い，全体として一貫性のあるシステムデザインを維持するために，担当研究者および主担当研究者を交えて議論する機会をそれぞれ第二期，第三期に設けることも計画していた．

３．具体的な研究活動実態
Ｐｕｌｌｉ教授の研究グループでは，フィンランド・アカデミーの研究予算により 2006 年

97

から 2009 年まで“Smart Living Environment for Senior Citizen (SESC)”プロジェクト，
2009 年から 2011 年まで“Value Creation in Smart Living Environment for Senior Citizen(VESC)”プロジェクトを実施しており，高齢者の生活自立支援を目的にネットワークサー
ビスの研究をしている．現在は，特に軽中度認知症をもつ高齢者の自立にとって最も重要である食に関する活動として，食材の買い物と台所での調理活動を支援するサービスに関する研究に力を入れており，本研究は台所での調理活動を支援するという立場で計画を推進した．具体的には，おおよそ当初の研究計画通り以下の三期間においてオウル大学に滞在し，それぞれ詳述する研究活動を行った．
第一期：互いの研究活動を紹介し，研究テーマの方向性を決める打ち合わせを行った．研
究テーマは，軽度認知症高齢者の自立生活に最低限必要な活動の１つである料理作業の支援を具体的なシナリオとし，ネットワークを介して遠隔から作業を支援するシステムの開発に定めた．設定したテーマに際しては，ＶＥＳＣプロジェクトの研究会で討論し，対外発表計画を立てる方針を確認した．
平成 22 年 12 月 10 日 研究紹介ミーティング
12 月 14 日 VESC プロジェクト研究会
第二期：ＱＯＬ向上という観点からの要求機能や性能を検討するために，まず研究室の実
験環境において従来レベルの技術を再現する基幹システムを試作し，VESC プロジェクトの研究会で発表した．３月中旬の定期ミーティングでは本研究プロジェクトの担当研究者である加藤博一教授，千葉大学眞鍋佳嗣教授も参加し，研究テーマの妥当性や問題を具体化した上での要求仕様や改善点を議論した．
平成 23 年 2 月 23 日 ＶＥＳＣプロジェクト研究ミーティング
3 月 14 日 加藤先生を交えた研究ミーティング
第三期：具体的な実現シナリオの設定し，それらの現実環境の中で実際に動作するプロト
タイプシステムの構築を目指し活動した．詳細なシナリオや仕様を確認するために，介護現場の観察，ホームネットワークサービス・福祉等に関する研究会（Ryhti プロジェクト，
Finland Academy），国際会議で発表した．次に，第二期に試作した基幹システムを発展させて，実際の台所程度の複雜な環境で利用可能なように技術的な改良を加え，研究室のコーヒールームのシステムキッチンおよびオウル市街にある大学関係施設内の台所において，動作を確認した．その後，大阪大学基礎工学研究科に異動しため，当初計画より２ヶ月程
度早く帰国した．
平成 23 年5 月 17 日 Ryhti プロジェクト研究会での発表
5 月 31 日 ODL's Senior Clinic での介護現場観察
8 月 18 日 Finland Academy に対する研究発表
10 月 24 日 横矢直和教授を交えた研究ミーティング98

10 月 28 日 国際会議 ISABEL での研究発表
12 月 31 日 帰国

４．具体的な研究成果の概要
本研究では，遠隔地の作業者を支援する際に，環境中に指示対象位置を示すマーカを表示
して支援の効率化を図ることが目的であった．これに対して，今回の在外研究活動においては，プロジェクタとカメラを用いたマーカ投影システムの開発を通して，投影可能領域を抽出し支援者に提示する方式を開発したことが，主な研究成果である．
具体的には，支援者が作業環境を熟知していない場合か環境自体がある程度変化する場
合，カメラ映像のみではプロジェクタによりマーカを投影出来る箇所の把握が困難であり，手探りの操作になるため支援操作自体の効率が低下する．これに対して，本研究では，プロジェクタとカメラにより環境を三次元計測し，同時にプロジェクション可能な領域を抽出することにより，複雜な環境でも投影可能な領域のみ映像を示すことができるようになり，そこにマーカを投影することで，反射や屈折などの悪影響を軽減し指示効率の高めた．
これらの成果はＱＯＬの向上という観点から，実際の支援者が親族などの必ずしも作業
環境を熟知しない人であること，高齢者が使い慣れた既存の台所環境に機器を設置すること，という厳しい条件の下で検討し開発したシステムに関するもので，何れの条件も満たしている．投影可能領域を支持者に提示するのは，作業環境を熟知しない利用者にとってネットワークカメラの画像のみから把握するのは困難な環境中の物体の質感や形状をつたえるためで，本研究の成果はこれをセンシングによりこれを実現している．また，本研究で提案するシステムの機器構成は，基本的にはプロジェクタ，カメラ，ディスプレイのみであり，既に何れも小型化，薄型化が進んでおり，既存の環境に取り付けて利用可能であるため，作業環境を大幅に変えるものではないと言える．

５．今後の自身の研究活動の展望
以上の研究成果に加えて，現在オウル大学で実施中のおよび試作システムのインタビュ
ー評価を追加して論文投稿する予定である．また，今回の研究プロジェクトに関わらず，今後もオウル大学Ｐｕｌｌｉ教授らと情報共有を続けていきたい．また，帰国後に異動した大阪大学では，岩井大輔准教授らによりプロジェクタを用いた複合現実感技術を中心に研究されており，本研究との類似性が高いので連携していきたい．
本研究活動による成果は今回私が経験した研究活動は，これまでの自身が学生時代から主に活動してきたものとは多少異なる分野であり，結果的に研究環境を一から整え，必要な知識を研究グループとのディスカッションを通して基礎から習得するという，本来研究に必要な一通りのプロセスを海外の環境において実践する経験が出来た．この経験を活かし，今後は新たな分野への挑戦や海外の研究者との連携を積極的に図っていきたい．

99

在外研究活動報告書
野口 悟∗

1

研究概要
本報告書では上に示す者のフランスにおける在外研究活動について報告する．研究活動の概要を以下に示す.

• 対象者氏名: 野口 悟
• 対象者所属: 情報科学研究科 コンピュータ科学領域 情報基盤システム学研究室• 滞在期間: 2011 年 7 月 28 日 ー2012 年 3 月 31 日

• 相手国: フランス
• 相手先研究機関: INRIA Paris-Rocquencourt、Project IMARA• 相手先アドバイザ: Dr. Thierry Ernst• 研究課題: 高度道路交通システム用アプリケーションのためのサービス発見プロトコルの研究開発

2

当初の研究計画
フランス INRIA の研究プロジェクトチーム IMARA にて、センサやウェブサービス等のモバイルサービスの低遅延かつスケーラブルな発見手法を研究する．IMARA チームの研究テーマの一つが高度道路交通システム(Intelligent Transport System: ITS) のための通信プロトコルの提案であるので、今回の研究活動では ITS で用いられる分散アプリケーションのためのサービス発見手法の提案を目標とした．本研究では提案手法の設計を INRIA
で行い、シミュレーションによる評価の他、INRIA および NAIST での実地試験を通して提案手法の有効性を示
すことを目指した．

3

研究活動実態

IMARA プロジェクトにて欧州国際プロジェクトの一環として研究開発されていたアドホック地理位置情報ルー
ティングプロトコル IPv6 GeoNetworking の開発、実験に参加した．この欧州プロジェクト Project GeoNet における仕様策定にも貢献し 1 、最終デモのためのアプリケーション開発を主担当者として実装した．なお、このプロ
トコルはプロジェクト完了後、改版を経て欧州標準化されている．
モバイルアプリケーションのための低遅延、スケーラブルなサービス発見のため、前述した IPv6 GeoNetworkingと IPv6 マルチキャストを用いた分散型モバイルサービス発見システムを提案した．提案手法は車両やスマートフォンなど、モビリティの高いノードが多数存在する環境で各種センサやウェブサービスを高速発見することを可能にするものである．本提案は INRIA および NAIST にて実機を用いた屋外実験を行っている．
∗ 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科

情報基盤システム学研究室

1 The FP7 European project GeoNet, http://geonet-project.eu/

1100

合わせて、IMARA プロジェクトの各種研究において IPv6 を用いた高効率なアプリケーションの開発に協力した．更に ISO TC204 WG16 における ITS 用通信機能の国際標準作成に協力し、各国代表者が集まる仕様策定会
議に参加し情報収集を行った．

4

研究成果
欧州国際プロジェクト Project GeoNet の Project Deliverable 作成に貢献した [5]IPv6 GeoNetworking を用いたアプリケーションを実車に搭載して性能評価を行い、査読付き国際会議にて論文発表 [1] を行った．
分散モバイルアプリケーションのための、IPv6 GeoNetworking を基盤としたサービス発見発見手法を提案し、査読付き国際会議 [2] にて論文発表、および論文誌 [3] への投稿を行った．また、これらの手法を Publish/subscribe
アーキテクチャを用いて更に高速かつスケーラブルに大規模ネットワークに適用する手法を提案し、査読付き国際会議に投稿し採録された（2012 年 7 月に論文発表予定）[4]．

5

今後の展望
より現実に近い環境で提案手法の有効性を示すため、INRIA の相手先研究者と協調し、使用するノード数を追加して引き続き INRIA および NAIST での性能評価を行う．また、提案手法の国際標準化を目指して国際標準化機構への貢献を継続して行う．

参考文献[1] Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Ines Ben Jemaa, Thierry Ernst: Real-vehicle integration of driver
support application with IPv6 GeoNetworking, Vehicular Technology Conference (VTC Spring) 2011 IEEE
73rd,pp.1–5, (2011)[2] Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Thierry Ernst, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: Location-aware
service discovery on IPv6 GeoNetworking for VANET, 11th International Conference on ITS Telecommunications (ITST2011), pp.1–6, (2011)[3] Satoru Noguchi, Manabu Tsukada, Thierry Ernst, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: Design and field
evaluation of geographical location-aware serivce discovery on IPv6 GeoNetworking for VANET, EURASIP
Journal on Wireless Communications and Networking, Vol.2012:29, (2012)[4] Satoru Noguchi, Satoshi Matsuura and Kazutoshi Fujikawa: Performance analysis of mobile PublishSubscribe service discovery on IPv6 over GeoNetworking, The Third International Workshop on Mobility
Modeling and Performance Evaluation (MoMoPE 2012), : to be published[5] FP7 STREP N 216269 European Project GeoNet - Geographic addressing and routing for vehicular communications - Deliverable D7.1 v1.0: GeoNet Experimentation Results2101

在外研究活動報告書
粂 秀行
奈良先端科学技術大学院大学

E-mail: hideyuki-k@is.naist.jp

1 研究課題近年，自動運転車の実現を目指した研究が多く成されており，公道での走行実験や市販車への機能搭載などが行われている．自動運転車には，通勤や旅行など様々なアプリケーションが考えられるが，中でも Carnegie

Mellon University では，QOL （Quality of Life: 生活の質）の向上を目的とし，Valet Parking の自動化を目指す Virtual Valet プロジェクトを行なっている [1]．ここで，Valet Parking とは，レストランやホテルの入り口で車を乗り捨て，代わりに Valet と呼ばれる従業員に駐車場に駐車してもらう，北米では一般的なサービスである．Virtual Valet プロジェクトでは，これを自動化することにより，レストランなどの商業施設に加え，一般家庭においてもサービスを利用可能とすることで，車椅子利用者や重い荷物を持った人を助け，QOL の向上を図る．
自動運転車の実現には，パスプランニングや障害物検出など様々な要素技術が必要とされるが，本研究では，これらの中でも最も基本的な問題の一つである，自動車の現在の位置・姿勢を推定する Localization を扱う．現在までに様々な Localization 手法が提案されており，簡単かつ低コストで利用可能な GPS は多くの手法で用いられている．しかし，GPS には，ビルや樹木の近くや屋内など GPS 電波が遮蔽される環境では利用できないという問題がある．また，レーザーレンジファインダなど三次元情報を計測可能な 3D センサを用いた手法が提案されており，DARPA（米国防高等研究計画局）主催の自動運転車レース Grand Challenge やUrban Challenge で高い成果をあげている [2, 3]．しかし，3D センサは高価であり，また内部に高速に稼働する部品を持つため，耐久性が低いという問題がある．
本研究では，Valet Parking の自動化を実現するため，屋内でも使用可能かつ 3D センサと比較して安価なカメラを用いた自動車の Localization 手法を開発する．

2 当初の研究計画
環境知能機構の研究として，広域での移動物体（人物、ロボット、車両など）の連続的な位置計測，利用者を含む環境の状況理解，環境中で発生するイベントの自動検出と時空間データベース化，時空間データ
ベースからの映像の高速検索の課題に取り組む予定であった．Carnegie Mellon University, Quality of Life

Technology Center では，これら全ての要素技術が必要とされる Virtual Valet プロジェクトが行われていたため，これに参加し，中でも，最も重要な要素技術である自動車の Localization 手法について研究を行った．

1102

3 研究活動実態
Carnegie Mellon University, Quality of Life Technology Center にて行われている，Valet Parking の自動化を実現することにより QOL 向上を目指す Virtual Valet プロジェクトに参加した．プロジェクトにおいて必要となる様々な要素技術の内，自動車の位置・姿勢を推定する Localization 手法の開発を担当した．開発は，派遣先研究担当者である Kanade 教授や他のプロジェクトメンバと密にミーティングを行いながら進めた．

4 研究成果の概要
本研究では，Valet Parking ではお店や家の入り口から駐車スペースまたはその逆というように，走行毎に同じ経路を通ることに着目し，事前に手動で経路上を走行することにより取得した動画像からオフライン処理で作成された画像データベースを基に自動車の位置・姿勢を推定する手法を提案した．提案手法では，まず，Topometric Localization により，トポロジカルな情報とメトリックな情報を考慮しながら現在の画像に対応するデータベース画像を同定する．次に，オフライン処理において推定された特徴点の三次元位置と現在の画像上の特徴点の二次元位置の対応関係から自動車の位置・姿勢を推定する．実験では，屋内駐車場で撮影された動画像を用いて，自動車の位置・姿勢を推定した．

5 今後の研究活動の展望
実験において，屋内駐車場で撮影された動画像を用い，提案手法による自動車の位置・姿勢推定を行い，静的環境においては連続的な位置・姿勢が推定できることを確認した．しかし，データベース画像には存在しない自動車が入力画像に存在する場合のように，環境が変化している場合には推定結果が不連続になるため課題が残る．今後，環境が変化している場合における推定のロバスト性を向上させるため，オドメトリや安価な

IMU などのセンサからの情報のカルマンフィルタによる融合，前フレームにおいて対応付けに成功している
特徴点を追跡することによる対応付け精度の向上，に取り組む．また，レーザーレンジファインダなどの三次元センサを用いることで，真値を作成し，提案手法の推定精度の定量的な評価を行う．

参考文献[1] A. Suppé, L.E. Navarro-Serment, and A. Steinfeld, “Semi-autonomous virtual valet parking,” Proc.
Int. Conf. on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications, pp.139–145, 2010.
[2] S. Thrun et al., “Stanley: The robot that won the DARPA grand challenge,” J. of Field Robotics,
vol.23, no.9, pp.661–692, 2006.
[3] C. Urmson et al., “Autonomous driving in urban environments: Boss and the urban challenge,” J. ofField Robotics, vol.25, no.8, pp.425–466, 2008.

2103

在外研究活動報告書
浦西 友樹

2012 年 7 月 31 日

1 研究課題ポスト・ユビキタスネットワーク社会を見越して，ネットワーク接続された大量のカメラ・センサが埋め込
まれた実社会空間の情報を収集・処理し，構造化された環境情報を提示するコンピューティングエンティティが遍在する知的環境（アンビエント環境知能）を構築するために，視覚・聴覚・言語・行動メディアからなる
複合メディアと生命的自律型環境ネットワークに関する実証的研究を推進する．これによって，安全・安心・
快適な生活空間を提供するとともに QOL (Quality of Life) の向上を実現する．
派遣者はとくに環境知能対話に関して研究を遂行する．環境知能は環境と一体となった知能体であり，環境に対するインタフェースと，サービスを提供するユーザに対するインタフェースを有する．環境知能対話は，ユーザとのインタフェース側の研究であり，ユーザとのインタラクション方式，インタフェースデバイス技
術，メディアインタフェース技術などの研究を行う．

2 当初の研究計画
本派遣においては，ネットワーク接続された大量のカメラ・センサが埋め込まれた実社会空間において，システムとより直感的に対話できるインタラクション技術の開発を目的とした．本研究は安全・安心・快適な生活空間を提供するとともに QOL の向上を試みるものであり，その中でもとくにマルチモーダルなインタラク
ション技術の開発に焦点を当てて研究活動を推進した．

3 具体的な研究活動実態
派遣者は，奈良先端科学技術大学院大学（以後，本学とする）情報科学研究科と Smart Living Environmentfor Senior Citizen (SESC) Project に参加した．本プロジェクトは情報技術を用いて高齢者の生活支援を目指すものであり，派遣者は高齢者とシステムのインタフェース部分を担当した．
また，本学からオウル大学へ派遣された博士前期課程 6 名の現地での研究指導および学生生活の支援を，同プロジェクト平成 22 年度派遣者である池田聖本学助教（当時）と共同で担当した．さらに，現地の学士課程および修士課程学生の研究指導，および博士課程学生との共同研究も担当し，本学およびオウル大学が連携した国際的な教育研究活動への貢献を果たした．

104

4 具体的な研究成果の概要
派遣者は，フィンランド・オウル大学の Petri Pulli 教授が推進する情報科学を用いた高齢者支援に関する
プロジェクトに参加し，Pulli 教授と共同で，プロジェクタによる映像投影を用いた認知症高齢者支援システ
ムのための，システムとユーザのインタラクションを実現するシステムの開発を担当した．距離画像センサ，
カメラおよびプロジェクタを併用したインタラクションについての研究を遂行し，実世界に投影された投影像との指先を用いたタッチインタフェース（図 1），および格子状のパターンを環境に投影することによる作業工程の提示システム（図 2）を構築した．また，博士前期課程学生 1 名と共同で，加速度センサ，無線通信機
構および光と音による通知を併用した認知症高齢者のための服薬支援システム（図 3）を提案し，実証実験を
行った．

図1

距離画像センサを用いた投影像とのインタラクション

図2

作業工程提示システム

図3

服薬支援システム

投影像に対するタッチインタフェースに関しては，上記の研究に関する論文を国際会議 2 件（The 10th

International Symposium on Mixed and Augmented Reality Workshop: Visualization in Mixed Reality
Environment および The 21st International Conference on Artificial Reality and Telexistence）に投稿し，採択された．また，服薬支援システムに関しては，関連研究を進めているフィンランド国内の複数研究機関との意見交換を行った．さらに服薬支援システムを実装し，日本人およびフィンランド人を対象とした実証実験を行うことで，フィンランドおよび日本の文化的差異に関する知見を得た．

5 今後の自身の研究活動の展望
現在はまず，本研究の成果の一部を国内研究会 1 件（生体医工学シンポジウム）にて英語発表予定であり，さらに英語論文への投稿を準備している．さらに，オウル大学におけるプロジェクトと連携し，提案したシス
テムの有効性をフィンランドの認知症患者の協力を仰いでの実験により確認する予定である．本研究テーマについては，引き続きオウル大学と共同研究を進めていく予定であり，引き続き認知症高齢者の生活支援のためのインタフェースに関する研究に従事する予定である．なお，本研究は平成 24 年度派遣者の山本豪志朗本学
助教とも連携して遂行する．

105

在外研究活動報告書
垣内 正年∗

1 研究概要本報告書では，上に示す者のフランスにおける在外研究活動について報告する．研究活動の概要を以下に示す．
対象者氏名 垣内 正年
対象者所属 総合情報基盤センター / 情報科学研究科 情報基盤システム学研究室
滞在期間 2011 年 11 月 21 日 – 2012 年 10 月 31 日
相手国

フランス

相手先研究機関 INRIA Paris-Rocquencourt, Project IMARA
相手先アドバイザ

Dr. Thierry Ernst

研究課題 ITS 基盤標準に準拠した通信機構の研究開発

2 当初の研究計画
フランス INRIA の研究プロジェクトチーム IMARA にて，IPv6 ネットワークと連携するモバイル・アド
ホック通信システムに適した通信機構を研究開発する．IMARA チームの研究テーマの一つが ITS のための通信プロトコルの提案であるので，今回の研究活動では IPv6 を基盤とした高度道路交通システム (Intelligent

Transport System; ITS) アプリケーションのための通信機構の実現を目標とした．本研究では，提案手法の設計・実装を INRIA で行い，INRIA および NAIST での実地試験を通して提案手法の有効性を示すことを目指した．

3 研究活動実態
IMARA プロジェクトにて協調的 ITS 分野における研究，開発の促進を目的に進められている ITS 基盤標準に準拠した通信機構 CarGeo6*1 の開発，実験に参加した．CarGeo6 では以前より欧州国際プロジェクト

GeoNet*2 による仕様に基づき実装されていた．本研究では，欧州電気通信標準化機構（ETSI）により 2011
年に標準化された GeoNetworking 仕様に基づき通信機構を実装した．
筆者は，車載，屋外設置等の性能が制限される組み込みシステムにおいてもアドホックネットワークの通信∗ 奈良先端科学技術大学院大学 総合情報基盤センター*1 CarGeo6, http://www.cargeo6.org*2 FP7 European R&D Project GeoNet, http://geonet-project.eu

1106容量を有効に活用できる性能を有し，通信機構の各機能をモジュール化することで個別機能の拡張・検証が容易な実装を開発した．相互運用性検証のための ETSI プラグテスト*3 において，本実装は ETSI 標準の基本機能を満たすことを確認した．また，性能評価においては旧実装の性能を大幅に上回り，ETSI が ITS 基盤標準として採用するアクセスメディア IEEE 802.11p の通信容量を有効に活用できることが確認できた．NAISTにおいても実機を用いた本実装の屋外実験を行っている．
あわせて，IMARA プロジェクトの各種研究において ITS アプリケーションのための評価・実験環境の構築に協力した．さらに，ETSI ITS WG3 における仕様策定会議に参加し仕様改善の提案を行い，ITS 通信機
構の欧州標準策定に貢献した．

4 研究成果ITS 基盤標準に基づく ETSI 標準に則った通信機構 CarGeo6 を実装して性能評価を行い，論文誌へ投稿した [1]（2013 年 5 月掲載予定）．

ITS 通信機構で用いるアクセスメディア IEEE 802.11p の性能評価を行った [2]．

5 今後の展望IPv6 と ITS の融合したアプリケーションを実現するため，引き続き INRIA の相手先研究者と協調し，ITS
基盤標準のネットワーク・トランスポート層の IPv6 との協調機能，マネジメント面連携機能の開発を進める．
また，欧州国際プロジェクト ITSSv6*4 が提供する IPv6 ITS Station Stack への本実装の導入を進める．さらに，ETSI および ISO の標準化動向に注視し，仕様改善の提案による貢献を継続して行う．

参考文献[1] 垣内正年，塚田 学，T. Toukabri，T. Ernst，藤川和利，“ITS 基盤標準に準拠した GeoNetworking オー
プンソース実装，” コンピュータソフトウェア，2013 年 5 月掲載予定．

[2] O. Shagdar, M. Tsukada, M. Kakiuchi, T. Toukabri, and T. Ernst, “Experimentation towards IPv6
over IEEE 802.11p with ITS station architecture,” International Workshop on IPv6-based Vehicular
Networks (Vehi6 2012) colocated with IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Madrid, Spain, June2012.

*3 ETSI ITS CMS2 plubtest, http://www.etsi.org/plugtests/ITS CMS2/*4 FP7 European R&D Project ITSSv6, http://itssv6.eu

2107在外研究活動報告書
高松 淳
ロボティクス研究室
1. 研究課題	  人の意図・行動を正確に推定することは Quality of Life (QoL) の向上を実現する際の根源となる問題である。人からの意図の提示に関して言えば、口頭による言語的な提示ももちろんあるが、顔の表情やジェスチャー等の非言語的な行為に表れることも多く、行動の推定は意図の推定にも密接に関連してくるものと思われる。
	  そこで本研究では、ジェスチャー理解のベースの技術として、画像からの人のポーズ推定について着目する．。

2. 当初の研究計画
	  まず、画像から人のポーズを推定する手法として代表的な方法である「ピクトリアル・
ストラクチャ・モデル」に関する最新の研究の動向を調査する。実際にいくつかの手法を実装・精査することで、さらなる精度向上において妨げとなる問題について明らかにすることから始める。
	  次に、問題解決の方法として、人のポーズ推定の際によく用いられているエッジベース
特徴量である HOG 特徴量とは性質の異なる、領域ベースの特徴量を追加することを考える。
また、探索空間の適切な絞り込みとともに、1 階のみならず、より高階なマルコフ確率場の利用も積極的に考える。

3. 具体的な研究活動実態	  研究内容の関連性から、受け入れ先の大学が主催する People Image Analysis (PIA)
Consortium に参加し、その一員として研究活動を遂行した。本研究そのものは、基本的に単独で遂行した。受け入れ先研究者との議論により、各段階での研究進捗の確認および今後の方針について明らかにしながら研究を遂行した。具体的には、開発中のアルゴリズム・プログラムの挙動を確認しながら、課題を明確にしていくというスタイルを取った。
	
  受け入れ先の大学は、コンピュータ・ビジョン、さらには人に関連する画像認識を研究するメンバーが多数在籍しており、それぞれが研究の進捗や、関連する研究の最新の動向を報告し、議論する会を開催している。自身の研究もその会で発表し、様々なフィードバ
ックを頂いた。

108	
  開発段階の成果に関しては PIA Workshop で発表し、問題点や具体的なニーズに関する知見を得、今後の方針について議論した。

4. 具体的な研究成果の概要
	  部位ごとに推定精度が異なることに着目し，頭部および肩までの推定は従来手法の出力を信用し，腕部の推定をより高階なマルコフ確率場を利用し，領域に関連する情報(色の同一性)を追加することにより、精度の向上を目指した。まず、対象とする部分の色(スケッチモデル)が既知である場合に推定する方法を提案した。次に荒く推定されたポーズを利用して、スケッチモデルを推定し、形状情報を加味してポーズを推定する方法を提案した。局
所最適解を利用した解候補の絞り込みの可能性についても考察した。
	  基本的なシステムはできあがったものの、まだ十分な精度があるとは言いがたい。今後
は Self Similarity 等の別の領域ベースの特徴量の利用や，左右の腕の特徴の同一性といったさらなる高次の情報を計算時間を考慮しつつ利用することを考える必要があることを確認した。
	  また、PIA の一員として、企業より PIA に派遣された方がメインで実施したビデオ監視に関する研究に協力し、その成果を国内会議に投稿した。

5. 今後の自身の研究活動の展開
	  自身はロボットの研究者ではあるが、いわゆる「サービスロボット」を用いて、より適切なサービスを提供することを考えた際、人の意図の推論は必要な技術の 1 つであり、今回取り組んだ研究は今後ロボティクスへの応用も踏まえた上で、拡張していく必要がある。
応用の際には、動画像や別のモダリティの利用など、ロボットへの適用に合わせて、より解決しやすい問題に転換していくことも可能であると考える。Kinect センサのようなインターフェースを利用することももちろん考えられるが、単一カメラのみで推定できる手法にもそれなりのニーズがあると考えられる。
	  前述のとおり、基本的なシステムはできあがったので、Self Similarity 等の別の領域ベースの特徴量の利用や，左右の腕の特徴の同一性といったさらなる高次の情報を計算時間を考慮しつつ利用することも実際に試みたい。

109

在外研究活動報告書
山本 豪志朗インタラクティブメディア設計学 助教

1 研究課題従来学内では「アンビエント環境知能」に関する研究プロジェクトを実施してきた．このプロジェクトにおける研究目的は，ネットワークが社会の隅々にまで行き渡るユビキタスネットワーク社会を前提に，広域に接続されたカメラ・センサ群の連携によって環境が一つの知能体として機能する環境知能基盤を創出することであり，その結果として安全・安心・快適な生活空間の実現を目指すものである．本研究課題では，この既存プロジェクトを基盤に，それを国際共同研究プロジェクトへ発展させる．さらに派遣者が国際連携プ
ロジェクトに参画し，自身の将来のキャリアパスを考えるに当たり，全世界的な視野で判断できる能力を養う．
具体的には，QOL (Quality of Life) の向上を意識した環境知能対話に関して研究を遂行する．環境知能
対話は，環境にある知能体とユーザとの間にあるインタフェースの研究であり，ユーザとのインタラクショ
ン方式，インタフェースデバイス技術，メディアインタフェース技術などの研究を行う．

2 当初の研究計画
本プロジェクトにおける派遣者の役割は，共同研究機関やそこの研究者から得た知識・ノウハウを反映しながら，実際に研究開発を進め，環境知能研究基盤の構築を図ることであった．その際に，安心・安全・快適な生活空間の実現を目指すとともに，その評価基準として QOL (Quality of Life) に着目しながら研究を実施することが重要であった．研究を進めるにあたり，ユーザとのインタラクション方式，インタフェース
デバイス技術，メディアインタフェース技術など，環境知能とユーザとの関係性を設計することを目的とした．
具体的には，フィンランドのオウル大学 Petri Pulli 教授率いる研究グループと共同し，軽度の認知症を伴う高齢者を対象として上記のユーザインタフェース開発を進める予定であった．そのため，平成 24 年 3月から平成 25 年 2 月までの約 1 年間，オウル大学の研究室に滞在し，当該研究グループと密に連携するという計画であった．Pulli 教授は Smart Living Environment for Senior Citizen (SESC) という高齢者向けに知的生活環境を構築するプロジェクトを推進されている．このプロジェクトでは高齢者の QOL に配慮した研究が行われている．渡航時期には，これまで屋内での生活を支援する環境の構築が主体であったが，新たな枠組みとして Safety Navigation System for Seniors と称する高齢者の屋外活動を支援するプロジェ
クトを立ち上げつつあった．派遣者は，前者の環境構築にも携わる一方，後者の新たな枠組みの立ち上げに尽力することが主たる任務であった．渡航機関後半には，実際に高齢者を対象とした被験者実験を実施し，具体的な実環境にて実証的実験を行う予定であった．

3 具体的な研究活動実態
概ね当初の計画に沿って実施した．派遣者本人の実施内容に関して，Pulli 教授とのミーティングは不定期であり，半年に数回の頻度で行われた．ただし，部屋が隣接していたため，しばしば雑談的な会話をする機会があり，そこで情報交換を頻繁に行った．それに加え，後述にあるような指導学生を交えたミーティ
ングは月に数回の頻度で行われたため，情報共有という点で問題は一切無かった．また，2012 年 6 月には

1

110加藤博一教授，2013 年 2 月には神原誠之准教授がオウル大学を訪問され，各位研究ミーティングに参加いただいた上で，実施内容に関して改善点等を議論した．
派遣者の主たる課題である Safety Navigation System for Seniors Project を推進し，国際会議（ISMICT

2013，東京）2 件，国際展示会 1 件（The Saint Ètienne International Design Biennale 2013，Saint Ètienne），
フィンランド国内講演 1 件（Multidisciplinary Dialogue - First Joint Summer School 2012，Rovaniemi），
ローカルワークショップ 2 件などの学術的貢献を果たした．本プロジェクトは社会的関心が強いためか，フィンランド国営放送 YLE の取材によるテレビ放映（フィンランド語），朝日新聞の取材による記事掲載（朝日新聞グローブ）等のメディア発信が行われることとなり，社会的貢献に結びついた．また，本件とは異なるテーマを同時に行っており，そちらの研究成果が国際会議（JVRC/ICAT 2012，Madrid）1 本となった．渡航後約 3ヶ月間は，前派遣者である浦西友樹助教（現大阪大学大学院基礎工学研究科助教）が実施していたプロジェクタカメラシステムを用いた遠隔作業工程提示システムの開発に一部貢献した．そのため，
浦西助教の発表には共著者として含まれている．
派遣期間中はオウル大学の学部生 1 名の実習，修士課程学生 3 名の研究指導，博士課程学生 3 名との共同研究（内 1 名の研究を基にフィンランド国内にて特許申請中）を担当した．また，講義にて講演を行い，オウル大学の学生に本研究の取り組みについて説明するなど，共同研究先と連携した国際的な研究教育活動として貢献を行った．一方で，本学から派遣された学生（修士課程学生 3 名，博士課程学生 1 名）の指導にもあたりながら，国際交流を活性化させ，組織間の連携強化に貢献した．

4 具体的な研究成果の概要
本研究では，軽度認知症を伴う高齢者を対象として，屋外活動という状況下を想定し，道に迷ったり不可
解な行動を起こしたりという事態から回復させることで安心感を持って外出できるようにする遠隔支援環
境の実現を目指した．特に注力したのは，高齢者に方向指示を与えるシステム開発である．高齢者が日常用いる杖や押し車などの歩行補助器具に，レーザ照射機（矢印描画機能付き），サーボモータ，デジタル方
位磁石，無線通信チップなどを取り付け，当該器具の向きに考慮して，地面に案内情報となる矢印を描画するシステムである．また歩行補助器具を利用しない高齢者も考慮し，オウル大学修士課程学生と一緒にウェアラブル形態の道案内システムの開発も同時に行った．これらのシステム構築に加えて，同プロジェク
トに参画している医療施設（ODL）にて実施した高齢者対象の被験者実験を通し，手の震えやレーザ照射の安全性，視認性などの面で高齢者特有の問題点が明らかになり，今後の課題を明確にしたことが本研究での主な成果である．

5 今後の自身の研究活動の展望
本プロジェクトにより活性化されたオウル大学 Pulli 教授との連携は継続して行う予定である．今後は，本来の目的の対象である軽度認知症の高齢者に関する実証実験を実施し，本格的な実用的システムの構築を目指す．ただし，実用的システムを実現させるにあたり，多くの技術的課題が存在しているため，その要
素的研究にも焦点を当てながら研究を推進する予定である．

2111

在外研究活動報告松浦知史

１．研究概要対象者氏名：松浦知史

対象者所属：情報科学研究科

情報基盤システム学研究室

滞在期間：2012年4月1日 - 2013年3月31日
相手国：フランス
相手先研究機関：INRIA Paris-Rocquencourt, Project IMARA
相手先アドバイザ： Dr. Thierry Ernst
研究課題：ITS基盤における車車間通信解析ツールの研究開発

２．当初の研究計画
フランス INRIA の研究プロジェクト IMARA にて高度道路交通システム(Intelligent
Transport System: ITS) アプリケーション用通信機構の研究および通信機構の解析に関する研究を行う。IMARA は (i) IPv6 を基盤とした ITS 用通信アーキテクチャの国際標
準化、および (ii) 各種センサを用いた自動運転システムの研究開発に取り組んでおり、(ii) に関連した車車間通信における解析ツールの研究・開発を行う。また車両情報等のセンサーデータを処理する分散publish/subscribeシステムの研究も合わせて行う。

３．研究活動実態
IMARAプロジェクトに所属し、マルチホップ車車間通信における解析ツールの設計・実装を行った。車車間通信の特性を考慮した3層構造のデータフォーマットの設計を設計
し、関連する可視化ツールや管理ツールの開発も併せて行った。これまでに数時間かかっていた実験確認のプロセスが数秒程度で済むようになり、実験解析環境の改善に貢献した。また車両情報等のセンサデータを処理する分散publish/subscribeシステムの研究を行った。

112

４．研究成果
研究計画で示した内容に関連して、論文誌1件(採録予定)、国際会議での発表3件、国内研究会での発表2件の研究成果を得た (参照：参考文献)。またWEBサイトの開設や実装したツールの配布、デモ展示等を行った。

５．今後の展望
今後の展開としてより広く利用者を増やし、多くのフィード バックを得ることが考えられる。そのために現在 NAIST お よび INRIA 間でソフトウェア知財に関する契約を進めている。 権利関係を明確にし、出来るだけオープンな形でソフトウェア・ コード等が公開できるように努めたい。

参考文献
Satoru Noguchi, Satoshi Matsuura, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa, Hideki Sunahara: "Wide-areapublish/subscribe mobile resource discovery based on IPv6 GeoNetworking", IEICE transactions (to beappeared).
Tatsuya Fukui, Satoshi Matsuura, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: "A Two-tier Overlay Publish/
Subscribe System for Sensor Data Stream Using Geographic Based Load Balancing", SMPE 2013, Mar,2013.
Satoru Noguchi, Satoshi Matsuura, Kazutoshi Fujikawa: "Performance analysis of mobile PublishSubscribe service discovery on IPv6 over GeoNetworking", The Third International Workshop on Mobility
Modeling and Performance Evaluation (MoMoPE 2012), Jul, 2012
Ryota Miyagi, Satoshi Matsuura, Satoru Noguchi, Atsuo Inomata, Kazutoshi Fujikawa: A Divide andMerge Method for Sensor Data Processing on Large-Scale Publish/Subscribe Systems. SAINT 2012,
pages 424-429, Jul, 2012.
Kenta Mori, Oyunchimeg Shagdar, Satoshi Matsuura, Manabu Tsukada, Thierry Ernst, Kazutoshi
Fujikawa: "Experimental Study on Channel Congestion using IEEE 802.11p Communication System", 情報処理学会 モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会 第65回研究発表会, Mar, 2013.
福井達也, 野口悟, 松浦知史, 猪俣敦夫, 藤川和利: "処理分割機構を備えたセンサネットワークのためのPublish/Subscribeシステムの配送トポロジ構築とオペレータ配置に関する調査", マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2012) シンポジウム予稿集,No.4A-4, Jul, 2012.

113