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| 講演名 | 2025-11-20 13:30 ［招待講演］機械学習を活用した自動運転車両向けの無線通信品質予測 ○佐々木元晴（NTT）  SRW2025-33 |
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| 抄録 | （和） | SAEの定義する自動運転レベル4ではドライバー不要の高度な自動運転となるが，日本国内では自動運転車両に対する常時遠隔監視が必要となる．常時遠隔監視を行ううえでは，複数の無線リンクを介して映像・制御データをリアルタイムに送受信する必要があるため，無線回線の通信品質劣化を予測し，移動経路に合わせた適切な無線回線の切替制御を行うなどの対策が重要となる．本発表では，自動運転車両向けの機械学習を活用した無線通信品質予測として，公衆セルラ回線に対する，補間を用いた走行ルート上の無線パラメータ推定、および推定した無線パラメータを用いた将来走行位置におけるスループット予測について説明する． 補間を用いた無線パラメータ推定手法として，基地局位置・測定点情報を用い，クリギングに基地局からの距離・方位角に応じた異方性空間相関関数を導入し，少数サンプルからでも優れた補間精度を実現する手法を紹介する．次に，補間された無線パラメータを，将来走行位置における入力特徴量として，機械学習（LightGBM）を用いたスループット予測を行い，実測データを活用した実験検証を実施した．結果として，自動運転車両が移動する走行ルート上で予測した通信品質を用いて，品質劣化を回避するよう複数の無線回線をプロアクティブに回線切替制御することで，移動中の通信リスクを低減し自動運転支援システムの信頼性向上に貢献する可能性を示す． |
| （英） | Level 4 autonomous driving, as defined by the SAE, is a highly automated system that eliminates the need for a driver. However, in Japan, continuous remote monitoring of autonomous vehicles is required. Continuous remote monitoring requires real-time transmission and reception of video and control data over multiple wireless links. Therefore, it is important to predict fluctuations in communication quality and implement measures such as appropriate wireless line switching control tailored to the vehicle's travel route. In this presentation, we describe a machine learning approach to predict wireless communication quality for autonomous vehicles. We describe an interpolated wireless parameter estimation method for public cellular networks along a driving route, and throughput prediction for future driving positions using the estimated wireless parameters. We present a method for estimating wireless parameters using interpolation. This method uses base station location and measurement point information, and introduces an anisotropic spatial correlation function based on the distance and azimuth angle from the base station into Kriging, achieving excellent interpolation accuracy even with a small number of samples. Next, we used the interpolated wireless parameters as input features for future driving positions to predict throughput using machine learning (LightGBM). Experimental verification was conducted using actual measurement data. As a result, we demonstrate the possibility of reducing communication risks while traveling and contributing to improving the reliability of autonomous driving assistance systems by proactively controlling line switching among multiple wireless lines to avoid quality degradation using communication quality predicted along the route an autonomous vehicle is traveling. | |
| キーワード | （和） | 無線通信品質予測 / 自動運転 / 機械学習 / Kriging / LightGBM / / / |
| （英） | wireless communication quality prediction / autonomous vehicle / machine learning / Kriging / LightGBM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 256, SRW2025-33, pp. 28-28, 2025年11月. | |
| 資料番号 | SRW2025-33 | |
| 発行日 | 2025-11-13 (SRW) | |
| 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 | SRW2025-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW |
| 開催期間 | 2025-11-20 - 2025-11-21 |
| 開催地（和） | 京都大学 楽友会館 2階会議・講演室（メイン会場），1階会議室1（ポスター会場） |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. Rakuyu-Kaikan Bldg. 2F Lecture room |
| テーマ（和） | IoTワークショップ（IoT技術に関する一般講演、および、ポスター講演） |
| テーマ（英） | IoT Workshop (General and Poster presentations regarding IoT techniques) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2025-11-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を活用した自動運転車両向けの無線通信品質予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predicting wireless communication quality for autonomous vehicles using machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線通信品質予測 / wireless communication quality prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 自動運転 / autonomous vehicle |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | Kriging / Kriging |
| キーワード(5)（和/英） | LightGBM / LightGBM |
| 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） | 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki / ササキ モトハル |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT Inc. (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-20 13:30:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2025-33 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.256 |
| ページ範囲 | p.28 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-11-13 (SRW) |
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