KK KYODO NEWS SITE

ニュースサイト
コーポレートサイト
search icon
search icon

Wi-SUN FANを用いた移動体向けセンシングのための最適ノード選択・通信経路構築アルゴリズムを開発

自律歩行ロボットによる実証実験に成功

2026年5月27日
京都大学 原田博司研究室

国立大学法人京都大学の原田博司 情報学研究科教授、正木弘子 同研究員、関谷花音 同修士課程学生らの研究グループは、IoT(Internet of Things:“モノ”のインターネット)向け国際無線通信規格「Wi-SUN FAN」を用い、最大時速68kmで走行する移動体から各種センシング情報および位置情報を広域に収集・管理するための、最適ノード選択・通信経路構築アルゴリズムを開発しました。さらに、本アルゴリズムを実装した移動体センシングシステムを構築し、自律歩行型ロボットを用いた実証に成功しました。

 

1. 背景

スマートシティやスマートメータリングなど、大規模(数百台規模)かつ広域(数km以上)の通信を必要とするIoTシステム向けとして、国際無線通信規格Wi-SUN FANが制定されています。Wi-SUN FANは、各ノードが自律的に接続先ノードを検索してネットワークを拡張する機能を有しており、建物による遮蔽等が存在する環境でも迂回経路を自律的に構築できることから、耐障害性に優れた堅牢な無線ネットワークを構築可能な規格です。Wi-SUN FANは、元来、固定設置されたノード間を自律的に接続するシステムとして設計されていました。しかし近年では、IoTシステムの進展に伴い、移動体への適用が求められています。一方で、Wi-SUN FANの経路構築アルゴリズムとして採用されているRPL (IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks)は、移動ノードにおける動的な通信環境変化に対して最適な親ノードを選択できず、移動速度の増加に伴ってパケット伝送成功率が著しく低下するという課題がありました。

 

2.研究成果

今回、Wi-SUN FANを用いた移動通信においてシームレスに最適な接続先ノード選択を実現するため、移動ノードの移動速度に依存しない通信経路構築アルゴリズムの開発に成功しました。さらに、本アルゴリズムを実装した自律歩行型ロボットを用いた実証実験を行い、その有効性を確認しました。開発した通信経路構築アルゴリズムでは、Wi-SUN FANで採用されているRPLの通信経路構築方式を基本としつつ、経路選択における時間制約が発生しない仕組みを考案しました。これにより、迅速に最適な通信先ノードを選択可能としています。また、制御フレーム(通信経路構築に必要な情報を交換するパケット)の送信方式、接続先ノードの維持方式についても新しい手法を導入し、通信信頼性の高い近距離端末を優先的に接続先ノードとして選択するアルゴリズムを実現しました。開発したアルゴリズムを移動ノードに適用し、10台のルータと呼ばれる固定設置ノードと情報収集ノードであるBR(Border Router)を用いた評価モデルにより、計算機シミュレーションにより送信されるパケットの伝送成功率の評価を行いました。その結果、移動速度19m/s(時速68.4km/h)においても、ほぼ100%に近いパケット伝送成功率を維持し、Wi-SUN FAN標準のRPL方式と比較して、伝送成功率が約2.9倍に向上することを確認しました。さらに、従来のRPL方式では、より適切な接続先ノードがあっても接続先が切り替わらない場合があるのに対し、提案アルゴリズムでは、移動全区間にわたり適切な通信ノード切り替えが行われていることを確認しました。

 

さらに、開発したアルゴリズムを適用したWi-SUN FAN無線機を自律歩行型ロボットに実装し、ボーダルータと2台のルータを配置した環境において、自律歩行型ロボットを移動させる実証実験を行い、開発したアルゴリズムの動作を検証しました。その結果、実証実験環境においても、通信信頼性の高い近距離ノードを通信接続先ノードとして選択し、シームレスにハンドオーバーすることを確認しました。また、さらに通信接続先ノードを可視化することにより、自律歩行型ロボットが現在どのルータエリアに存在するかを把握できることを確認しました。これにより、本来固定ノード間通信を対象としていたWi-SUN FANを用いた場合においても、移動体から取得される各種センシング情報および位置情報を広域に収集・管理するシステムを構築できることを実証しました。

 

詳しくは

https://www.dco.cce.i.kyoto-u.ac.jp/ja/PL/PL_2026_03.html

をご覧ください。

編集部からのお知らせ

新着情報

あわせて読みたい