深層学習による自律走行ロボットの無線通信品質予測

摘要

ロボット制御技術の進展により、自動走行車両をはじめとしたさまざまな自律走行ロボットの検討が進んでいる。これら自律走行ロボットは、無線通信によりネットワークに接続することで更なる進化を遂げることが期待されており、無線通信への要求条件は、今後多様化·高度化すると考えられる。自律走行ロボットと、スマートフォンなどの人が所有するデバイスとの通信の大きな違いは、位置などの自己状態情報を高精度に得られる点である。無線通信端末が自らの位置、向き、動きについて正確な自己状態情報を取得できる場合には、無線通信品質と自己状態情報の関係性を機械学習により効率的に学習できる。本稿では、高精度の自己状態情報と、無線LANのスループットとの関係性を学習し、秒スケールのような長周期の未来の様々な時間条件に対するスループットを予測可能な深層学習の予測モデルを提案し、開発した自律走行ロボットによる屋内実験によりその効果を示す。5.6GHzの20MHzチャネルを用い、無線LANのスループットを予測した結果、深層学習により、ランダムフォレスト回帰による方法を10%程度上回る推定精度を得ることが示された。