DEIM Forum 2023 5c-9-1

ROS 準拠ロボット及びエッジを用いた
環境情報収集・ストリーム処理を行う IoT システムの構築と評価
佐々木怜名†

竹房あつ子††

中田 秀基†††

小口正人†† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2–1–1†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2††† 産業技術総合研究所 〒 305–8560 茨城県つくば市梅園 1–1–1
E-mail: †reina@ogl.is.ocha.ac.jp, ††takefusa@nii.ac.jp, †††hide-nakada@aist.go.jp, ††††oguchi@is.ocha.ac.jp
あらまし

IoT 機器に装備されたセンサによって収集したデータを活用して，お年寄りやペットの見守り，室内環境監視などを目的とした，スマートホームのためのサービスが実現されている．個々の家庭のデータをクラウドに収集する IoT システムを構築するには，通信遅延の低減，転送データ量の削減，プライバシの保護への対策も必要となる．
室内環境で多様なデータを収集する場合，屋内の複数箇所にセンサを設置し，複数センサの情報を収集する必要がある．しかし，一般家庭に多数のセンサを設置するとコストが高くなるだけでなく，必要な情報を得るためのセンサの再配置も容易ではない．本研究では，ROS で実装された車輪型移動ロボットを用いて室内環境情報を収集し，エッジを介してクラウド上での解析処理を行う，スマートホームのための IoT システムの構築と評価を行う．さらに，構築したシステムを活用して室内二酸化炭素濃度監視アプリケーションを試作するとともに，センサロボットとエッジ間の ROS 通信，エッジとクラウド間の Kafka 及び MQTT 通信の性能特性を調査する．
キーワード IoT，スマートホーム，クラウドロボティクス，ROS
ジでは，必要に応じてデータの前処理や一部の解析処理を行

1 はじめにネットワークに接続した家電や住宅設備などの IoT 機器の普及が進んでいる．それに伴い，複数の IoT 機器を活用して，防犯サービスやペット・お年寄りの見守りサービスや家電の省電力化管理，温度，湿度等の室内生活環境の監視などを行う，ス
マートホームと呼ばれるサービスの普及が期待されている．ス
マートホームは，生活の質向上や効率化を目的とし，多種複数のセンサから収集したデータをクラウドで蓄積し，解析を行う．
しかし，スマートホームを実現する IoT システムを構築するには，対処しなければならない課題が幾つか存在する．ネット
ワークに接続したセンサデバイスを空間内に分散して配置し，センサデータを収集する必要があるが，個別の間取りを考慮したり，必要に応じて IoT 機器を再配置しなければならない．また，センサから得られる情報は大量のストリームデータであり，遠隔のクラウドへ送信すると，応答時間や通信量が大幅に増大する．個々の家庭で収集したデータをクラウドに送信し解析処理を行うシステムを構築するためには，必要に応じて転送デー

う．クラウドへの収集には IoT の標準的な通信プロトコルをサポートし，暗号化等の機能を提供する SINETStream を用いる．
我々は，センサロボットからエッジへ適切にセンサデータを収集する手法を検討し，センサロボットとエッジで，CO2 濃度と位置情報を収集・可視化するアプリケーションを試作した [1]．
本稿では，提案する IoT システムにおいて，センサロボットからクラウドへ，エッジを介して適切にセンサデータを収集する手法を検討するため，センサロボットによるカメラ画像と環境情報データの収集と，ストリーム処理に向けた試行実験を行う. また，ロボットを活用したスマートホームアプリケーションの実装に向けて，センサロボットを室内空間で走行させ，任意の場所の CO2 濃度を監視し，リアルタイムで可視化するア
ニメーションシステムも試作する．さらに，提案する IoT シ
ステムの評価に向けて，カメラ画像送信時の遅延時間とスルー
プットを計測する．

2 提案システムの概要

タ量を削減する必要がある．さらに，個人に関わるデータを収

本稿で提案する車輪型移動ロボットを活用したスマートホー

集するため，プライバシの保護への配慮やサイバー攻撃への対

ム向け IoT システムの概要について述べる．まず，提案する策も必要である．

IoT システムのシステムモデルについて述べた後で，提案シス

本研究では，性能，プライバシ保護，セキュリティ対策を考慮した，スマートホームのための IoT システムの検討を行う．

ROS (Robot Operating System) で実装された車輪型移動ロ
ボットをセンサ端末として，駆動機能を用いて室内環境情報を収集し，エッジを介して，クラウド上で解析処理を行う．エッテムを構成する技術である ROS と SINETStream について説明する．

2. 1 IoT システムモデル
本研究では，ROS で実装された車輪型移動ロボットをセンサ

屋内

表 1: センサロボットの構成
クラウド

センサ
ロボット

センサ
ロボット

Raspberry Pi 4 Computer

機種名
ROS

ROS

エッジ
サーバ

SINETStream

クラウド
サーバ

CPU

スト
レージ

Model B 4GB RAM
ARMv7 Processor rev 3(v7l)

OS

Raspbian GNU/Linux 10

搭載機器

RplidarA1 レーダー/IMU/HD カメラ

ROS

Kinetic

図 1: 提案する IoT システムの概要
キュメーションに重点を置いた大規模なコミュニティによって端末とし，エッジ，クラウドサーバで構成される IoT システム

支えられ発展している．ros.org [3] では世界中の開発者が提供を検討する．図 1 に想定する IoT システムの概要を示す．屋内した ROS パッケージが集約されており適宜活用していくことを移動する複数センサロボットから収集されるセンサデータをができる (ecosystem)．これらの機能を有した ROS を用いる

エッジに集約し，エッジからクラウドサーバに集約したデータことで効率的でコストを抑えたロボット開発が可能となる．

を送信する．エッジでは，収集したセンサデータの間引き，匿2. 3 SINETStream

名化等のフィルタ処理を行うとともに，グローバルネットワー
クから室内ネットワークを分離する役割も担う．センサロボッ
トとエッジ間は室内 Wi-Fi で接続し，ROS でデータ通信を行う．エッジとクラウドサーバ間は MQTT 等の IoT における標準的な通信プロトコルを用い，通信プロトコル層を抽象化す
る SINETStream で実装する．SINETStream を用いることで

MQTT や Apache Kafka 等のメッセージブローカに対応できるだけでなく，通信やデータの暗号化，データの圧縮といった機能も利用できるようになる．ROS はロボット制御のためのライブラリが充実している一方，TLS 等のセキュリティ対策はされておらず，セキュリティ上の課題がある．また，ROS で流れるすべてのデータを収集するには通信性能の点で課題があり，必要なデータを取捨選択して適宜加工できるようにするためにこのような構成とした．以降で，提案する IoT システムの構成技術である ROS と SINETStream の概要について述べる．

2. 2 ROS

広域に分散したデータを活用する研究では，広域ネットワー
クを介して，センサ等から取得されるデータを欠損なく確実に収集し，解析に用いることが求められている．本研究では，エッジからクラウドへのセンサデータ収集に SINETStream [4], [5]の利用を検討している．SINETStream は，国立情報学研究所で開発された広域データ収集・解析プログラム開発支援ソフト
ウェアパッケージであり，安全確実なデータ収集，認証・認可，
圧縮/解凍，暗号化，メトリクス収集機能といった，IoT データの収集・蓄積・解析に必要な機能が予め提供されている．また，IoT 通信プロトコルを抽象化する API が提供されているため，
センサデータの通信パターンに応じて適宜バックエンドに配備するメッセージブローカを選択できるという利点もある．

3 ストリーム処理に向けたセンサデータ転送方法の検討
本章では，提案する IoT システムにおける，カメラ画像と環ROS (Robot Operating System) はロボット開発を支援する

境情報・位置情報の処理方法について検討する．はじめに，本研ためのライブラリや通信の仕組みを提供するオープンソース

究で使用するセンサロボット，エッジの構成を紹介する．センのロボットソフトウェアプラットフォームで，既存の OS 上でサロボットには ROS ベースの車輪型移動ロボットを用い，エッ動作する．ROS の特徴を表す四要素として plumbing (通信)，ジには Surface Pro4 を用いる．次に，センサロボットからエッ

tools (ツール群)，capabilities (機能群)，ecosystem (エコシス

ジを介しクラウドへ適切なセンサデータを収集する手法を検討

テム) が挙げられている [2]．ROS では，センサやアクチュエーするため，センサロボットからエッジへのカメラ画像・環境情

タ等のハードウェアをモジュール化し，モジュール間のインタ

報・位置情報の収集の 3 つの試行実験を行う．また，ロボット

フェースの統一によりソフトウェアとハードウェア間の通信のを活用したスマートホームアプリケーションを実証するため，管理が自動化された，Pub-Sub 型のメッセージング通信システ

センサロボットを室内空間で走行させて任意の場所の CO2 濃ムが提供されている (plumbing)．これにより関心のある部分

度データを収集し，リアルタイムで可視化するシステムを試作にのみ集中してシステムの開発が可能となる．またシステムのする．

起動・停止・デバッグ・可視化・ログ取得等の多様なツールや
移動・マニピュレーション・知覚といった機能をロボットに実

3. 1 実 験 環 境

装する多様なライブラリ群など，ロボットに必要とされる機能提案する IoT システムの構成要素である，センサロボット，をまとめたライブラリ/パッケージや開発効率を促進するツー

エッジ，クラウドの詳細を表 1，表 2，表 3 に示す．センサロ

ルが提供されており，開発コストを低減し，容易に機能を拡張

ボットには，ROS ベースの車輪型移動ロボット Raspberry Pi

できるという利点がある (tools/capabilities)．これは rviz 可ROS SLAM Robot (XiaoR Geek) を用いる [6]．このセンサロ

視化ツール,Gazebo シミュレータ，MoveIt 軌道計算ライブラ

ボットは，LIDAR SLAM [7] を用いて人為的に設定された初期

リが例に挙げられる．そして ROS はインテグレーションとド

位置と目的位置に合わせて自律走行を行うナビゲーションや，

表 2: エッジの構成
機種名

Surface Pro 4プロセッサ Intel®Core™i7-6650U CPU@2.20Ghz × 4

OSUbuntu 20.04.4 LTS

メモリ

15.6GiB

ROS

Noetic

図 4: 転送された環境情報を操作用端末に標準出力した時のディ
スプレイのスクリーンショット

表 3: mdx VM を用いたクラウドサーバの構成
OS

Ubuntu 20.04.5 LTS

仮想 CPU コア数

16

メモリ

24.19GB

図 5: 転送された位置情報をエッジに標準出力した時のディス
プレイのスクリーンショット

仮想ディスクサイズ

100GB

Broker ソフト

Apache Kafka / Eclipse Mosquitto

バージョン

3.1.0 / 1.6.9

ロボット

エッジ

クラウド

ROS
CO2
publisher

中継ノード
MQTT

positionpublisher

ロボット

エッジ

subscriber

broker

クラウド

ROS
publisher

中継ノード
MQTT
subscriber

brokerWi-Fi
有線

図 6: CO2 濃度可視化アプリケーションの概要
Wi-Fi
有線

図 2: センサデータの送受信の概要

SEK-SCD41（SENSIRION) [9] を新たに搭載する．位置情報
は，センサロボット Raspberry Pi ROS SLAM Robot (XiaoR

Geek) のプログラムで推定されたオドメトリ情報を利用する．
オドメトリでは，センサロボットの左右の車輪の回転数や角度をサブスクライブし，現在のセンサロボットの位置を算出する．
計算されたセンサロボットの位置は，ROS 通信環境で/odom
トピックとしてパブリッシュされているため，本研究で開発した ROS プログラムで/odom をサブスクライブしてセンサロ
ボットの位置情報/odom/pose/pose/position を取得する．
センサデータ送受信時のノード関係を図 2 に示す．センサロ
ボットで，各情報を取得し該当トピックに ROS でパブリッシュ
する publisher ノードを立ち上げる．エッジで，該当トピック
から各情報を ROS でサブスクライブし，クラウド上のブロー
カに各情報を MQTT でパブリッシュする，中継ノードを立ち図 3: 転送されたカメラ画像をエッジに標準出力した時のディ上げる．さらにエッジで，クラウド上のブローカから各情報をスプレイのスクリーンショット

MQTT でサブスクライブする subscriber ノードを立ち上げる．
MQTT は IoT の標準的な通信プロトコルである．

その間の障害物検知を行うことができる．センサロボットと通信するエッジには，Ubuntu20.04 をインストールした Surface

Pro4 を用いる．センサロボットとエッジが接続するアクセスポ
イントとして Buﬀalo WSR-2533DHP2-CG を使用し，センサ
ロボットは IEEE802.11n(256QAM)，エッジは IEEE802.11acの規格で接続している．クラウドは，データ活用社会創成プ
ラットフォーム mdx [8] を用いる．

中継ノードと subscriber ノードで，サブスクライブした各情報を標準出力し，センサロボットで収集した任意のセンサデー
タを，エッジを介してクラウドに送信できることを確認した．
図 3，図 4，図 5 に，センサロボット上の publisher ノードから，エッジ上の subscriber ノードに画像およびセンサデータを転送しディスプレイ上に表示した時のスクリーンショットを示す．これによりセンサロボットで収集したカメラ画像，環境情
報，位置情報をエッジを介してクラウドまで送信可能であるこ

3. 2 カメラ画像/環境情報/位置情報の転送
センサロボットでカメラ画像，環境情報，位置情報を収集し，エッジを介して，クラウドへ送信するメッセージ通信を行った．
センサロボットには，温度・湿度・CO2 濃度を測定するセンサとを確認した．

表 4: ロボット-エッジ間における iPerf3 測定結果
IntervalsenderTransfer

Bitrate0.00-10.0 sec 27.2MBytes 22.8Mbits/sec

receiver 0.00-10.5 sec 26.8MBytes 22.3Mbits/sec

表 5: エッジ-クラウド間における iPerf3 測定結果
IntervalsenderTransfer

Bitrate0.00-10.0 sec 72.0MBytes 60.4Mbits/sec

receiver 0.00-10.7 sec 69.7MBytes 58.0Mbits/sec

図 7: 換気前：室内環境における CO2 濃度の数値を可視化した
ヒートマップ前と比較して換気後の CO2 濃度の数値が減少していることがわかる．固定されたセンサの場合は，室内に複数のセンサを設置しなければ室内全体の CO2 濃度を把握することができない
が，ロボットセンサを活用して適宜観測点を動かすことで室内の CO2 濃度を面で把握することができ，ロボットセンサを利用した IoT システムの有用性が確認できた．

4 システムの性能評価
本章では，提案する IoT システムにおける，カメラ画像転送時の遅延時間とスループットを計測する．3. 2 節で実装した

3 つのノードを用いて，センサロボットとエッジ間の ROS 通
図 8: 換気後：室内環境における CO2 濃度の数値を可視化した
ヒートマップ信，エッジとクラウド間の Kafka を用いた通信の遅延時間とシステム全体のスループットを計測する．センサロボットでは
カメラ画像，カメラ画像に付与した通し番号，カメラ画像取3. 3 ロボットを活用した CO2 濃度可視化アプリケーションの試作

得時のタイムスタンプを収集する．収集した 3 つのデータを

publisher ノードから中継ノードへ転送し，カメラ画像を中継

3. 3. 1 アプリケーションの試作ノードから subscriber ノードへ，5 分間転送する．publisher

ロボットを活用したスマートホームアプリケーションの実装

ノードの送信周期，すなわち fps 値を 1，2，3，4，5，10 で変化のため，室内環境でセンサロボットの遠隔操作を行いながら環させる．各 fps 値につき 10 回転送実験を行う．画像の大きさは境情報を収集し，収集データをリアルタイムで可視化する実験

640px×480px，画像のファイルサイズは 1 枚あたり約 500KBを行った．実験では，3. 2 節で開発した publisher ノードで収である．無線環境のパフォーマンスを確認するため，iPerf3 [10]集した環境情報から CO2 濃度値を抽出し，その値を位置情報を用いてセンサロボットとエッジ間，エッジとクラウド間のスと照合して２次元のヒートマップを作成する．図 6 に本アプリ

ループットを計測した．結果を表 4 表 5 に示す．表 4 表 5 かケーションの概要を示す．本研究では，CO2 濃度と収集時点のら，ロボットとエッジ間より，エッジとクラウド間の方が通信

タイムスタンプを ROS で取得する CO2 publisher ノード，セ

スループットが高く，画像のファイルサイズが 500KB のとき

ンサロボットの座標と収集時点のタイムスタンプを ROS で取の最大 fps 値は約 5.6 と想定される．センサロボットとエッジ

得する position publisher ノード，CO2 濃度と座標をタイムスの時刻合わせを行い，さらにカメラ画像転送と同時にセンサロ

タンプで照合し，照合した時刻と CO2 濃度のデータをクラウ

ボットとエッジのクロックの差を 10 秒おきに測定するプログ

ド上のブローカへ MQTT で送信する中継ノード，照合データ

ラムも動作させる．表 6 にセンサロボットとエッジのクロック

をクラウド上のブローカから MQTT でサブスクライブし，リの差の平均値を示す．最大 200msec 程度の誤差が生じていた．

アルタイムでヒートマップを描画する subscriber ノード，計 4つのノードを作成した．

3. 3. 2 CO2 濃度可視化結果
図 7，図 8 に CO2 濃度を可視化したヒートマップを示す．
図 7 は換気を行っていない密閉状態の室内空間で測定した時のものである．図 8 は図 7 の状態から換気を行った後，同一環
境で測定した結果である．この室内環境では，右上の位置にドア，左下の位置に窓があり，ドアと窓を開けて換気した．換気4. 1 実 験 結 果
4. 1. 1 遅延時間の比較
センサロボットとエッジ間，エッジとクラウド間の遅延時間について，10 回転送実験行ったうちの 1 実験を図 9 に示す．横軸はカメラ画像に付与した通し番号を示し，縦軸は遅延時間を秒単位で示す．青色の棒グラフはセンサロボットとエッジ間の遅延時間を，橙色の棒グラフはエッジとクラウド間の遅延時間

1fps_1

14

10

8

8

delay[s]

10

8

6
4

4

2

2

2

0

50

100

150
200
sequence ID

250

0

300

0

100

200

(a) 1fps

300
400
sequence ID

500

0

600

12

12

8

delay[s]10

8delay[s]

10

6
4

4

2

2

2

0

0

600
800
sequence ID

1000

1200

0

200

400

(d) 4fps

600 800 1000
sequence ID

1200

robot-edge
edge-cloud

6

4

400

800

10fps_1

12

8
6

400
600
sequence ID

14robot-edge
edge-cloud

10

200

200

(c) 3fps

5fps_1

14

robot-edge
edge-cloud00(b) 2fps

4fps_1

14

delay[s]640robot-edge
edge-cloud

12

10

6

3fps_1

14

robot-edge
edge-cloud

12

delay[s]delay[s]122fps_1

14

robot-edge
edge-cloud

0

1400

0

500

(e) 5fps

1000

1500
2000
sequence ID

2500(f) 10fps

図 9: センサロボットとエッジ間の ROS 通信とエッジとクラウド間の Kafka を用いた通信の遅延時間

表 6: ロボット-エッジ間のクロックの差の平均
1fps

2fps

3fps

4fps

5fps

10fps

−5.75 × 10−3

7.54 × 10−3

1.74 × 10−2

1.90 × 10−2

1.99 × 10−2

1.34 × 10−2

表 7: ロボットとエッジ間での欠損データの数と割合
1fps

2fps

3fps

ロボットからの送信画像枚数

2985

8939

17652 29307 43879 73056

欠損データの数

05

欠損データの割合 [%]0.000 0.099

5fps

10fps

1658

6166

13488 35014

9.40

21.0

30.7

47.9

1fps

2fps

3fps

25

7

20

6
5

15

delay [s]delay [s]

4fps

10

4
3
2

5

1
0
1fps

2fps

3fps

4fps

5fps

10fps

0

4fps

5fps

10fps

図 10: ロボット-エッジ間の ROS 通信の遅延時間

図 11: エッジ-クラウド間の Kafka を用いた通信の遅延時間を示す．二つの棒グラフは積み上げグラフではない．表 7 に，

表 7 より，fps 値が大きくなると遅延時間が増加し，fps 値が 3

10 回の転送実験における，ロボットから送信した総画像枚数，

以上の時は一定周期で遅延時間の増加とデータの欠損を繰り返

及びロボットとエッジ間での欠損データの数と割合を示す．セ

すことが分かる．また，iPerf3 から推定された最大 fps 値の理

ンサロボットとエッジ間の遅延時間は，図 9 の青の棒グラフと論値よりも低い場合も，遅延時間の増加やデータの欠損が発生

3000

エーションを行う制御機能の，3 つの機能を備えたシステムのthroughput [KB/sec]

1200

1185.41163.71201.31246.1

クラウドネットワーク内の複数レイヤに分けて実装し，安定で

987.0

1000

効率的な推論を行うことを可能にしている．また．ROS を使

800
600

実現に向け，推論器をデバイス内，ローカルネットワーク内，用してアプリケーションの実装を行うことで，開発の容易性と拡張性を確保している．

492.7

400

ロボットが地図作成，物体把持，物体認識，位置推定などの200処理を行う場合，センサから大量の情報を収集し，膨大な計算

0を実時間で処理することが要求される．しかし，ロボット単体
1

2

3

fps

4

5

10

図 12: システムのスループット

で処理を行うためには，高性能な計算機の搭載が不可欠となり，ロボットの大型化，高価格化，高電力化に繋がる．そこで，ロボットとクラウドを連携させ，大規模な計算やデータベースを要求するような処理をクラウド上で担う，クラウドロボティ

しており，iPerf3 より ROS 通信のオーバーヘッドが大きいことが分かった．
図 10 に，10 回の転送実験におけるセンサロボットとエッジ間の遅延時間の分布を, 図 11 に，10 回の転送実験におけるエッジとクラウド間の遅延時間の分布を示す．図 10，図 11 について，箱の下端が第一四分位数，箱の橙色の線が中央値，箱の上端が第三四分位数を示す．また，ひげの下端が第一四分位から四分位範囲の 1.5 倍以内の最小値，ひげの上端が第三四分位から四分位範囲の 1.5 倍以内の最大値を示し，ひげの範囲外の外
れ値を “+”で示す．図 10 より遅延時間は，fps 値が 3 以上の時，データの分布が広がり，fps 値が 4 を境にデータの分布が縮んでいる．fps 値が 4 以上の時，中央値や最大値が定常になることが分かる．これらは，fps 値が大きくなるほど，遅延時間の大きいフレームの数が増大していることが分かる．さらに，負の値の遅延時間をとっていることが分かる．これはセンサロ
ボットとエッジの測定中に生じたクロックの差が原因の一つにあると考えられる．
エッジ-クラウド間の遅延時間は，図 9 の橙色の棒グラフと図 11 より，fps 値による遅延時間の中央値や分布の大きな変化がないことが分かる．

4. 1. 2 総スループットの比較
図 12 に，ロボットからエッジを経由してクラウドに通信を行った時の，システム全体の平均スループットを示す．転送
データ量が多くなると Wi-Fi 環境での ROS 通信のスループッ
トが飽和することがわかる．以上の実験から，グローバルネッ
トワークより室内 Wi-Fi 環境の方に通信のボトルネックがある
ことがあり，特に画像を活用するようなロボットセンサでは室内無線環境の広帯域化が不可欠であることが示された．

5 関連研究クスと呼ばれる考えが普及している．G. Mohanarajah らは，複数のロボットによるクラウドロボティクスのオープンソー
スプラットフォームである Rapyta を実装した [12]．Rapyuta
は，安全でカスタマイズ可能なコンピューティング環境をクラウド上で提供している．ロボットは膨大な計算をクラウドにオフロードし，他のロボットと結果を共有することで，マルチロ
ボットの協調的制御を実現している．Rapyuta は ROS と互換性のある環境を用意しており，ほぼ全てのオープンソース ROS
パッケージを変更することなく動作可能である．
移動ロボットによる物体認識システムにおいて，膨大な通信能力や計算能力，記憶能力が必要となる．従来はクラウドコン
ピューティング技術を用いて．計算リソースやストレージを確保してきたが，通信遅延やサービスの中断，プライバシの問
題の観点から，クラウドコンピューティングの代わりにエッジ
ノードを用いる手法が提案されている．Meixia Fu ら [13] は移動ロボットの物体認識を行う，ロボット・フォグ・クラウドで構成されたシステムを考案した．ロボットから収集した視覚情報を Wi-Fi ルータを経由させフォグノードに送信する．フォグ
は Wi-Fi ルータ・コンピュータ・GPU などの共通設備を持つ
多数のフォグノードから構成され，クラウドやロボットと接続しサービスを提供している．フォグノードはロボットから収集したビデオデータを処理するための計算機能も有している．ク
ラウドは，様々な IoT 要件に対応したフォグノードと接続し，リソースのスケジューリングとコンピューティングタスクの割り当てを行い，処理された情報をフォグノードに返す．このシステムによって人間レベルの精度で画像処理が可能となり，またロボットに人間のような周囲のものを認識させる物体認識システムが実現できる．
ロボットアプリケーションには ROS が広く利用されており，
リアルタイム分散組込みシステムへの活用に向けて，ROS や

スマートホームのシステム構築に向けた研究は盛んに行われ

ROS2 のリアルタイム性が評価されている [14]．ROS や ROS2ている．鯵坂ら [11] は複数のセンサデバイスを空間内に分散配におけるノード間の様々な通信状況について，レイテンシやス

置し，知的制御を行うための推論器を複数のレイヤに分けて実

ループットなどを測定している．また，ROS2 では DDS（Data

装し，実用的で効率的に構築可能なシステムを提案している．

Distribution Service）を採用しており，DDS のベンダーや構ユーザとの対話とセンシング機能，対話とセンシングで得ら

成による ROS2 の性能評価に向けて，異なるデータサイズ及びれた情報を基にする推論機能，推論機能で決定されたアクチュ

同一周期でメッセージを通信し，レイテンシ/スループット/ス
レッド数/メモリ消費量を測定している．本研究では，スマートホームの IoT 機器に不可欠であるカメラを活用したセンサロ
ボットの実装に向けて，画像を用いた一定のデータサイズ及び異なる転送レートでのメッセージ通信の評価を行っている．

6 まとめと今後の課題
センサが搭載された車輪型移動ロボットを用いて任意の空間
で動的に環境情報を収集し，エッジを介してクラウドで解析処理を行う，スマートホームのための IoT システムを構築した．

ROS 準拠センサロボットからエッジを介しクラウドへ適切なセンサデータを収集する手法を検討するため，センサロボットからクラウドへの動画像データ，環境情報データ，位置情報デー
タの収集を行った．センサロボットから収集した CO2 濃度デー
タを用いて室内空間の CO2 濃度の数値をリアルタイムで可視化するヒートマップを作成し，センサロボットを用いたスマー
トホームアプリケーションの有効性を示した．最後に，提案する IoT システムの評価に向けて，カメラ画像転送時の遅延時
間とスループットの計測をした．センサロボットとエッジ間におけるカメラ画像転送では，転送レートが大きくなるほど，遅延時間やデータの欠損が増加し，エッジとクラウド間の通信より，センサロボットとエッジ間の Wi-Fi 環境での ROS 通信のスループットが飽和することが分かった．
今後の課題は，オーバーヘッドの原因の特定に向けて，有線通信を用いたカメラ画像の転送実験，異なるメッセージサイズ
での転送実験，及び ROS と ROS2 の通信を比較した転送実験を行う．また，提案システムの性能評価として，作成した CO2
濃度可視化アプリケーション実行時における，遅延時間やス
ループットの測定を行う．さらに，効率的な環境情報収集に向tion (ICRA), pp. 1271–1278, 2016.
[8] Toyotaro Suzumura, Akiyoshi Sugiki, Hiroyuki Takizawa,
Akira Imakura, Hiroshi Nakamura, Kenjiro Taura, Tomohiro Kudoh, Toshihiro Hanawa, Yuji Sekiya, Hiroki
Kobayashi, Yohei Kuga, Ryo Nakamura, Renhe Jiang,
Junya Kawase, Masatoshi Hanai, Hiroshi Miyazaki, Tsutomu Ishizaki, Daisuke Shimotoku, Daisuke Miyamoto,
Kento Aida, Atsuko Takefusa, Takashi Kurimoto, Koji
Sasayama, Naoya Kitagawa, Ikki Fujiwara, Yusuke Tanimura, Takayuki Aoki, Toshio Endo, Satoshi Ohshima, Keiichiro Fukazawa, Susumu Date, and Toshihiro Uchibayashi.
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謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19H04089 及び 2022 年度国立情報学研究所公募型共同研究 (22S0203) の助成を受けたものです.
文

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