Hybrid-DTNで移動体のデータ収集効率が劇的に向上

自律分散処理技術を応用しデータ収集の効率面での課題解決を目指す技術です。

例えば、図1のようなコネクテッドカーを対象としたユースケースでは、一定の時間内に、必要なデータを複数の車から出来るだけ多くクラウド上に収集できることが重要です。とはいえ狭帯域のモバイル網しか利用できない地域や、モバイル通信可能エリアが十分に広くない地域でのデータ収集は、モバイル網に依存しない車車間通信が必須です。対策としてVDTN (Vehicular Delay Tolerant Network) と呼ばれるデータ転送方式が数多く提案されてきましたが、いずれの方式も大容量のデータ収集を対象に十分な収集成功率を実現できず、実用的ではありませんでした。

そこで私たちが提案するのが、新たなデータ収集アーキテクチャ「Hybrid DTN」です。Hybrid DTNはデータサイズに応じてモバイル網とVDTNを適応的に切り替えることによりデータ収集性能におけるあらゆる状況で飛躍的な性能向上をもたらします。2021年には車両上で動作する車車間通信用の標準規格IEEE802.11pを用いた分散プラットフォームを開発し、実車両を用いた実証実験を東京都小金井市のNICT本部敷地内で実施しました。

当技術は、車両に留まらず、様々な移動体での効率的なデータ収集に活用することが可能です。性能評価グラフで示されているように、既存手法と比べデータ収集効率を劇的に向上させると共に、携帯網などのネットワークやシステム全体への負荷を低減させることが可能です。今後は都市などを対象とした大規模実証を考えています。技術相談も歓迎いたしますので、お気軽にお問合せください。(2025年6月19日更新)