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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-19 11:50 機械学習による協調型自動運転向け環境特化型ビーム探索 ○岩城 燎・中里 仁（東大）・丸田一輝（東京理科大）・塚田 学・落合秀也・江崎 浩（東大）  RCS2024-38 |
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| 抄録 | （和） | 5Gより移動体通信として初めて導入されたミリ波は直進性が強く，回り込みしない特徴からカバレッジが小さいスモールセルへの導入がされている．一方で，様々な交通システムが協調的に認知，判断，実行を担える協調型自動運転では，通信に常時繋がることが前提とされている．高速移動する車両に対して，低遅延通信が可能なミリ波を用いるためには，5Gにおけるビームフォーミングでは高速で追従できないという課題がある．本研究では，自作のデータセットを用いて機械学習を行い，ビーム追従アルゴリズムの探索方式を道路状況にあわせて動的な切り替えができるようなアルゴリズムを提案する．全ての道路に汎用的になるように学習したモデルと，基地局周辺の環境に特化させて学習したモデルの２種類を比較し，後者において非常に良い性能が発揮されることを，現実の道路を模したいくつかのシミュレーションシナリオで確認した． |
| （英） | Millimeter wave (mmWave), which was first introduced as a mobile communication starting with 5G, has been introduced in small cells with small coverage due to its strong linearity and non-winding characteristics. On the other hand, connected autonomous vehicle, in which various traffic systems can perform detection, decision, and execution cooperatively, requires a constant connection to communication. In order to use mmWave, which enable low-latency communication for high-speed moving vehicles, beamforming in 5G cannot follow them at high speeds. In this study, we propose an algorithm that can dynamically switch the search method of the beam-following algorithm according to road conditions by using machine learning with a self-generated dataset. We compare two types of models, one trained to generalize to all roads and the other trained specifically for the environment around the base station, and confirm that the latter performs very well in several simulation scenarios simulating real roads. | |
| キーワード | （和） | ミリ波 / 協調型自動運転 / V2X / 高速ビーム追従 / 機械学習 / / / |
| （英） | Millimeter wave / Fast beam tracking / V2X / Connected autonomous vehicle / Machine Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 84, RCS2024-38, pp. 58-63, 2024年6月. | |
| 資料番号 | RCS2024-38 | |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2024-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2024-06-19 - 2024-06-21 |
| 開催地（和） | 平良港フェリーターミナル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習による協調型自動運転向け環境特化型ビーム探索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Environment-Specific Beam Search Using Machine Learning for Cooperative Automated Driving |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波 / Millimeter wave |
| キーワード(2)（和/英） | 協調型自動運転 / Fast beam tracking |
| キーワード(3)（和/英） | V2X / V2X |
| キーワード(4)（和/英） | 高速ビーム追従 / Connected autonomous vehicle |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩城 燎 / Ryo Iwaki / イワキ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸田 一輝 / Kazuki Maruta / マルタ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚田 学 / Manabu Tsukada / ツカダ マナブ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 落合 秀也 / Hideya Ochiai / オチアイ ヒデヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江崎 浩 / Hiroshi Esaki / エサキ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-19 11:50:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2024-38 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.84 |
| ページ範囲 | pp.58-63 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-12 (RCS) |
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