クラウド型自動運転を指向した並列ストリーム型ダイナミックマップ

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  • Parallel Stream-based Dynamic Map toward Cloud-based Automated Driving

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クラウドから車両群を集中制御するクラウド型自動運転において，重要な技術要素の1つに，複数の車両とその周辺環境から得られる様々なデータを管理しITSアプリケーションに提供するダイナミックマップ（DM）があげられる．クラウド型自動運転においては，扱う車両台数が増加したときの低遅延維持がDMに求められる．本研究では，並列実行により車両台数増加時に低遅延を維持可能な並列ストリーム型DMを提案する．N台の車両の位置と速度を把握し衝突危険時にブレーキを制御するITSアプリケーション（N=1,000）を構築して評価したところ，1コア使用時では，アプリケーションの性能要件を満たせないのに対して，8コア使用時では3.25倍の処理性能向上により低遅延を維持でき，性能要件を満たしうることを確認した．

In cloud-based automated driving that realizes a centralized control system for vehicles from the cloud, one of the key technologies is DM (Dynamic Map) that manages various data from vehicles and their surroundings distributed widely and provides their data for ITS applications. To realize cloud-based automated driving, one of the requirements of DM is to keep low latency when the vehicles increase. We propose parallel stream-based DM that can keep low latency when the vehicles increase. We evaluate the system by a collision avoidance application that controls brakes of N vehicles by checking their positions and speeds (N=1,000). The result shows that the system using one core cannot meet the performance requirement of the application, while using eight cores improves 3.25 times as fast as using one core and can meet the requirement. We confirm that the system can keep low latency and meet the requirement by increasing processors or cores.

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