高信頼、低遅延、高効率なネットワークを実現し、安定したCA遠隔操作を継続可能とする通信技術として、(1) 無線通信インテリジェントローカルネットワーク（ILN）の研究、(2) CAと遠隔操作者のエンドツーエンド（E2E）通信の研究により、CAの遠隔操作に要求される通信品質を常に確保できるネットワークの実現を目標としています。
CAの無線通信エリアは、ローカル5GやWi-Fiなどを組み合わせたスマートスポットセル（SSC）と、複数のSSCで構成するILN（図1）で形成します。複数のSSCが連携してCA通信の無線接続や通信エリアを最適に保ち、切れにくい高品質な無線通信の実現を目指します。遠隔操作者とCAの間のE2E通信プロトコルの研究では、情報指向型通信技術（ICN）を拡張し、高信頼、低遅延、高効率を実現する情報指向型通信技術拡張（Cin）の開発を進めています。

(1) 無線通信インテリジェントローカルネットワーク(ILN)の研究

CAの無線通信、ILNの研究開発においては、各CA通信の品質要求を満たすために、学習型のパラメータ最適化アルゴリムを開発しました。図2に示すパラメータ最適化システムでは、通信状況（CAの位置や接続数等）、通信パラメータ、過去の通信品質等の情報を、ILNを管理するサーバ上のOptimal CA Communication Area Computing Database（OCAC DB）に保存し、機械学習によって通信品質を推定し、CA無線通信のパラメータを最適化します。提案手法を、CA無線リンク、SSCパラメータの最適化に適用し、OCAC DBに情報が追加されることによって、CA通信の品質を改善できることをシミュレーションで確認しました。100体のCAが行き交う混雑環境においても、受信電力ベースの基地局選択手法よりも高いスループットが得られることを示しています。

(2) CAと遠隔操作者のエンドツーエンド(E2E)通信の研究

CAと遠隔操作者のE2E通信の研究においては、広帯域・低遅延なICNxを実現するために、オープンソースであるCefore[1]を用いた開発を行いました。転送パケットが欠落したことをネットワーク内で検知し、迅速な再送要求を行うプロトコルを初期実装し、最大100Mbpsの通信が可能であることを確認しました。さらに、図3に示すように、ICNxをPCおよびAndroidタブレット端末に実装し、マルチキャストを用いた効率的かつ高品質な1対多通信ができることを確認しました。