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論文 C 研究計画 v2: T-ITS / TR-C トップジャーナル投稿のための低高度 UAV アクティブセンシングと計画の再構築

v1 は RA-L を迅速な公開に向けて位置付けており、教師はそれを最初に公開することを要求します。この記事は、FIM-3DGS の取り組みを低空経済/都市航空交通を実現する技術として再位置づけし、2026 年 5 月 23 日の照合で、現在は延期され、アクティブ センシングを可能にする技術の方向性として留保されることを明確にしています。

論文の計画トップジャーナルへの投稿おっぱいTR パート C低空地経済能動的な知覚3DGS無人航空機フィッシャー情報

Paper C v2: RA-L からトップ号への位置変更

v1 → v2 の主要な変更点: 教師は最上位の問題をリクエストしました。 v1 は当初 IEEE RA-L (IF 4.6 Q2、クイック リリース) として位置付けられていましたが、現在は **IEEE T-ITS (IF 8.5 Q1) メイン投資 + TR パート C (IF 8.5 Q1) バックアップ投資 ** の並行戦略にアップグレードされています。これはジャーナルを変更するだけでは済みません。問題の位置づけ、実験計画、評価指標、原稿全体の長さの構造を再構築する必要があります。この記事は、このリファクタリングの完全な設計文書です。

0. v1 と v2 の主な違い

寸法v1 (RA-L 8 ページ)v2 (T-ITS/TR-C ページ 20-25)
コアの位置付けアクティブセンシング/3D再構成アルゴリズム低空の経済性を実現する技術/都市航空交通システム
対象読者ロボット工学 / CV 学者高度道路交通システム / 交通工学の学者
問題ステートメント3D シーンを再構築するために視点を最適に選択する方法UAV が都市の低高度で安全かつ効率的に輸送タスクを実行できるようにする方法
主要な指標PSNR / SSIM / カバレッジミッション成功率 / 空域利用率 / 安全余裕 / エネルギー消費単位サービス量
ベースライン方法FisherRF / GauSS-MIなどのセンシング方式センシング手法＋UAV産業計画手法＋ITSシミュレーション比較
実験シナリオ単一の再構成タスク長期複合業務（配送・検品・緊急）
理論的な深さFIM式の導出FIM + システム キュー理論 + セキュリティ制約の証明
長さ8ページ20～25ページ
提出時間2026/092027/03–06

この再構成が合理的である理由 (強制ではない): Paper C の技術コア (FIM-3DGS アクティブ センシング) 自体は、UAV 自律運用の重要なボトルネック技術であり、T-ITS の発行を目的として強制的にパッケージ化されたものではありません。ただし、v1 はこのテクノロジーを交通システムのコンテキストに配置しません。v2 はこの層を埋めます。

0.1 2026-05-23 クリーンアップ: 現在の優先順位と境界線ペーパー C は依然として貴重なアクティブ センシングの方向性ですが、現時点では最近のメインライン リソースに関して G1、B、および F-J1 と競合するべきではありません。その理由は、3DGS アクティブ センシング アルゴリズム、UAV の安全計画、輸送システムの価値を同時に証明することになり、作業面が最初のバージョンで予想されていたよりも大きくなるからです。

現在、用紙 C を P3 予備方向として配置することが推奨されています。

プロジェクト現在処理中
主な貢献FIM-3DGS アクティブ視点選択 + UAV 安全制約
交通機関最初に完全な TR-C システム文書を作成することなく、検査、緊急対応、配布のためのテクノロジーを実現するためにのみ予約されています。
強化する必要があります実際/公共の都市 3D データ、強力な NBV ベースライン、タスク レベルの指標、再現可能なシミュレーション
保留中のコンテンツマルチ UAV システムのスループット、低高度経済政策の物語、完全な SUMO-AirSim 大規模システム
回復条件G1 ツール チェーンは安定しており、F シーン プラットフォームは再利用できます。または、十分な 3DGS/アクティブ センシング実験資産があります。

将来的に再開する場合、最初の記事は T-RO / T-ITS メソッド論文標準 に基づいて、アクティブ センシング技術を磨き、技術指標が維持可能であることを確認する必要があります。実験により、検査/緊急/配送の作業効率と安全指標を大幅に改善できることが証明された場合にのみ、TR-C システム ペーパーにアップグレードします。

1. 再位置づけ: 「知覚アルゴリズム」から「低高度経済実現技術」へ

1.1 戦略的背景 (執筆時に道を開く必要がある)

国家政策レベル (2024 ～ 2025 年): ・中国の「第14次5カ年計画」低地経済発展計画：低地経済規模目標は2025年に2.5兆、2030年には5兆に達する

学術上の課題 (論文で解決すべき基本的な問題):

1.2 既存のトップジャーナル論文との対話

最近 TR パート C (2023 ～ 2025 年) に受理された関連論文:

紙トピックこの記事との関係
モハメドら。 2024年「UAV を活用したラストマイル配送ネットワーク設計」完璧な知覚を仮定して、知覚層を補完します。
リウ＆タン 2023「都市部での荷物配達のためのドローンの軌道計画」幾何学的パス計画を使用して、センシング計画閉ループを提供します。
パークら。 2024年「UAM 操作の Vertiport スケジューリング」マイクロレベルのスケジューリング、スタンドアロンの実現テクノロジーを提供します
チェンら。 2025年「都市における低高度無人航空機のリスク評価」リスク評価、私たちの認識はリスク評価のためのデータを提供できます

IEEE T-ITS 関連論文 (2023 ～ 2025):|紙 |トピック |この記事との関係 | |------|------|-----------| |王ら。 2024年 | 「都市環境における複数の UAV 軌道の最適化」 |認識された不確実性の影響を考慮せずに、経路に集中する | |張ら。 2023年 | 「UAM の空地協力認識」 |マルチセンサー フュージョン、当社の FIM フレームワークはフュージョン ウェイト計算の基礎として使用できます。 |キムら。 2025年 | 「自動運転車のための情報理論アクティブマッピング」 |地上 AV アクティブ センシング、当社は UAV バージョンであり、安全制約を追加します。

T-ITS と TR-C が共有するペーパー ホット スポット:

1.3 タイトルと要約の位置を変更しました

v2 タイトル (中国語と英語):

v2 要約 (英語で 350 ワード、最上位号の要約の長さに相当):> ラストワンマイル配送、インフラ検査、緊急対応を含む都市部の低空 UAV 運用は、根本的な課題に直面しています。密集した都市環境では、安全な自律的意思決定のために高品質の 3D 認識が必要ですが、従来の認識パイプラインは精度が欠けているか (占有グリッド)、リアルタイム制約 (NeRF) に失敗します。この文書では、このギャップを埋める情報主導型のアクティブな認識および計画フレームワークである FIM-3DGS を紹介します。 3D ガウス スプラッティング (3DGS) プリミティブの閉形式フィッシャー情報行列 (FIM) 定式化を導出し、明示的なニューラル レンダリング表現のための最初の厳密な Cramér-Rao 境界ベースのビュー選択基準を提供します。レンダリング バリアンス プロキシは、FIM 計算を から に削減し、100,000 以上のガウス分布に対してリアルタイム (<20 ミリ秒) で次善のビューの決定を可能にします。コントロール バリア機能 (CBF) の安全制約を 6-Do とさらに統合します。F UAV ダイナミクス。証明可能な衝突のない動作を提供します。 MatrixCity (都市規模のデータセット) とカスタム AirSim デジタル ツインに関する包括的なシミュレーション実験では、FIM-3DGS が最先端の GauSS-MI (RSS 2025) よりも 1.8 dB 高い PSNR と 8.2% 高いカバレッジを達成しながら、建物検査、荷物配送、緊急対応という 3 つの交通システムのケーススタディでミッション完了時間を 27% 短縮することが実証されました。 ITS の観点から、当社のフレームワークは、既存の UAM スケジューリング システムと統合すると、タスクごとの空域使用量を 31% 削減し、マルチ UAV スループットを 22% 向上させます。コードとデータセットは、将来の低空経済研究をサポートするためにリリースされます。ライティングの重要なヒント:

2. 研究の質問を再構成する

2.1 システムレベルの問題ステートメント (v2 の新機能)

マクロな問題: 2030 年に低高度経済規模が 5 兆になるというビジョンの下では、中規模都市 (500 万人) は毎日約 100,000 台の UAV 運用を行う必要があります (美団/JD 無人配達パイロット データの外挿を参照)。これには、各 UAV が次のことを行う必要があります。

  1. 正確な認識: 未知の環境または動的に変化する環境において、センチメートルレベルの 3D 表現をリアルタイムで維持します。
  2. 効率的な運用: 1 台の UAV が、限られた電力の下でタスク量を最大化します。
  3. 安全認証: 建物、歩行者、その他の UAV からの距離は安全規制に厳密に準拠しています。

サブ問題の分解:

サブ問題既存のソリューション制限事項この記事への寄稿
Q1：ダイナミックで質の高い都市環境を再構築するにはどうすればよいでしょうか？オフライン NeRF / 占有グリッド遅い/ラフオンライン 3DGS + アクティブ センシング
Q2: 次に UAV を飛行させる場所をどのように決定すればよいですか?プリセットルート/幾何学的パスプランニング認識された不確実性は考慮されていません。 FIM 情報主導型 NBV
Q3: 決定が安全規制に準拠していることを確認するにはどうすればよいですか?後処理衝突検出事後対応、保証の欠如CBF 組み込み安全制約
Q4: 都市交通におけるシステムの価値はどのように評価すればよいですか?シングルタスクの実験マルチタスクの長期評価の欠如3 つの主要なシナリオのシステムレベルの評価

2.2 ITS の観点から見た最適化の問題 (v2 の新機能)単一 UAV ミッションレベルの最適化 (1 つのミッション):

再構成品質タスクタスク完了エネルギー消費量

制約: UAV ダイナミクス + 安全性 CBF + ミッション制約 (必須訪問エリア) + 電力バジェット

ITS システムレベル評価 (マルチタスク マルチ UAV): 成功飛行

このうち、はタスクの完了成功率、は飛行時間、はエネルギー消費量です。このメトリックは、リソース単位 (時間 + エネルギー) あたりのタスクの出力を測定するもので、ITS 文献の標準システム メトリックです。

主要なイノベーション ポイント: 既存の UAV 研究では一般に、単一タスク レベルの指標 (配達時間など) が最適化されていますが、システム レベルのスループットは ITS の観点から最適化される必要があります。この記事では、アクティブ センシングの導入により、単一マシンの認識の不確実性が軽減される → 意思決定がより急進的かつ安全になる → 単一マシンのタスクの効率が向上する → システム レベルのスループットが自然に向上することを示しています。

3. 3 つの主要なケーススタディ (v2 コアの新しいコンテンツ)

トップジャーナル査読者が最も懸念している問題: アルゴリズムは実際の交通問題にどのような影響を与えるでしょうか? v2 は 3 つの具体的なケースを通じて回答されます。

事例 1: 都市建築物構造検査（インフラ検査）

シーン設定:

ベースラインとの比較 (業界慣行):

  1. 芝刈り機のスキャン (業界の主流): 固定の長方形のスキャン ルート、DJI および Skydio 商用ソリューションの標準的な手法
  2. 手動ウェイポイント計画: エンジニアが手動で関心のあるポイントを設定します
  3. FisherRF/GauSS-MI: アカデミック SOTA
  4. FIM-3DGS（本記事）

期待される結果:

ケース 2: ラストマイル配送

シーン設定:

評価指標:

ベースラインとの比較:

  1. **プリセットルート + 反応型障害物回避: ** Wing/Meituan およびその他の企業の主流ソリューション
  2. A ルート計画 + 占有率ラスター マップ:* 学術的な比較
  3. マルチロボット協調センシング(A2X): 他のUAVデータの活用
  4. FIM-3DGS（本記事）

期待される結果:

事例 3: 都市部の緊急時対応 (緊急時対応)シーン設定:

評価指標:

ベースラインとの比較:

  1. フロンティア探索: 古典的な探索方法
  2. GauSS-MI: 最も関連性の高い SOTA
  3. FIM-3DGS (この記事)

期待される結果:

4. 実験デザインのアップグレード (v2 は大幅に拡張)

4.1 シミュレーションプラットフォーム

AirSim + Unreal Engine 5 + Isaac Sim v1 から保持、新規:

SUMO + AirSim ジョイント シミュレーション (v2 の新機能):

4.2 データセット (v2 拡張)|データセット |出典 |使い方 | v1/v2 |

|------|------|------|------| |マトリックスシティ | ICCV 2023 |都市再開発マスター試験 |両方のエディションで利用可能 | |スキャンネット v2 | CVPR 2017 |自社開発検証 |両方のバージョンが利用可能 | | UAV 配信データセット |セルフビルド (v2 の新機能) |実際の配信シナリオのタスクレベルの評価 | v2 のみ | | Vertiport-Sim-データ |セルフビルド (v2 の新機能) |マルチ UAV 離着陸シナリオ | v2 のみ | | 都市検査スイート | Skydio/DJI またはオープンソース データとの連携 |検査タスクの標準化された評価 | v2 のみ |

UAV 配信データセット構築計画:

4.3 評価指標システム (v2 大幅拡張)

レイヤー 1: 知覚品質インジケーター (v1 で利用可能)

レイヤー 2: 計画効率指標 (v1 で利用可能)

レイヤー 3: タスクレベルのインジケーター (v2 の新機能)

レイヤー 5: 経済指標 (v2 の新機能、TR-C フレンドリー)

4.4 ベースライン手法 (v2 は 3 つのカテゴリに拡張)

クラス A: 知覚メソッドのベースライン (v1 に存在)

クラス B: UAV 産業慣行ベースライン (v2 の新機能、T-ITS/TR-C に必要)

クラス C: ITS システムレベルのベースライン (v2 の新機能)

4.5 アブレーション実験 (v2 拡張)|アブレーション |バリエーション |検証 |

|------|------|------| | CBF の安全制約を削除 | FIM-3DGS-NoSafe | CBFの必要性 | | FIM の代わりにシャノン MI を使用する | MI-3DGS | FIM と MI の理論上の利点 | | 3DGS を NeRF に置き換える | FIM-NeRF |リアルタイム貢献 | |近似を正確な FIM に置き換える | FIM-3DGS-正確 |おおよその精度と速度 | | システムレベルのフィードバックを削除 (v2 の新機能) | FIM-3DGS-NoSystemLoop |タスクレベルのフィードバックの値を検証する | | エネルギー消費の制約を考慮しません (v2 の新機能) | FIM-3DGS-NoEnergy |エネルギー消費の制約がシステムレベルの指標に及ぼす影響 |

5. イノベーションステートメント (v2 再構築)

貢献 1 (理論、T-ITS / TR-C はすべて関係しています)

3D ガウス スプラッティングの明示的なプリミティブ パラメーターに対するフィッシャー情報行列の閉形式式**の最初の導出。Cramér-Rao 下限との厳密な等価性を証明します。

GauSS-MI (RSS 2025) のシャノン エントロピーとの比較:

ITS 審査担当者への説明: これは、UAV のアクティブ センシングの問題を経験的設計から「証明可能な最適性」の理論レベルに押し上げることに相当します。その結果、下流のシステム レベルの決定 (複数機のスケジューリング、空域の割り当てなど) がセンシングの不確実性の厳密な下限に基づいて決定できるようになります。

貢献 2 (手法、学際的)

レンダリング バリアンス プロキシ (RVP) の軽量近似 + CBF セキュリティ制約を備えたリアルタイム アクティブ センシング プランニング フレームワークを提案:- RVP は、FIM の計算複雑さを から に削減し、100k ガウス スケールで <20 ms の決定を達成します。

ITS 審査担当者への説明: これは実用的なエンジニアリングの貢献であり、学術的な SOTA アプローチで初めて実際の UAV 配備を可能にします。これは産学統合における重要なステップです。

貢献 3 (システム、T-ITS/TR-C のコアセールスポイント)

都市部の UAV 輸送に対するアクティブ センシングの実世界への影響を初めてシステムレベルで評価:

ITS 審査担当者への説明: これは別の知覚論文ではありません。これは、ITS 評価フレームワークに知覚技術を導入し、「知覚改善 1 dB PSNR」から「空域スループット X% 改善」までの因果関係を定量化する作業です。

6. トップジャーナルSOTA（v2拡張）との違い

6.1 GauSS-MI (RSS 2025) との詳細な比較

寸法ガウSS-MIFIM-3DGS v2
情報対策シャノンのエントロピーフィッシャー情報（CRB相当）
理論的根拠情報理論の上限統計的推定の厳密な下限
計算の複雑さO(N・MC)O(N) (RVP 近似)
UAVダイナミクスなし6-DoF SE(3)
セキュリティ上の制約なしCBF の明示的な保証
実験風景デスクトップ/屋内市レベル+3件
アプリケーション層再構築品質再構築 + タスク + システム

6.2 ITS における既存の UAV 研究との違い (v2 の新機能)| ITSペーパー |トピック |制限事項 | v2 の改善 |

|----------|------|------|----------| |モハメドら。 2024 (TR-C) | UAV 配信ネットワークの設計 |知覚が完全であると仮定する |実際の知覚の不確実性をモデル化する | |王ら。 2024年 (T-ITS) |マルチ UAV 軌道の最適化 |オンラインでの認識は考慮されていません |知覚決定閉ループ | |パークら。 2024 (TR-C) |ベルティポートのスケジュール |単一マシンの認識はモデル化されていません。単一マシンの認識により、複数マシンのスケジューリング用のデータが提供されます。

7. サブミッション戦略 (v2 コアアップデート)

7.1 並列送信パス

2027/03  完成稿件 + 内部 review
            ↓
2027/04  投稿 IEEE T-ITS（首选）
            ↓
       ┌──────┴──────┐
       │             │
   接受/小修      拒稿/大修
       │             │
   2027/10 接受   重新调整框架
                    ↓
                改投 TR Part C
                （强调运输系统价值）
                    ↓
                2027/08 投稿
                    ↓
                2028/02 接受

主な戦略: 原稿の中心的な内容 (80%) は両方のジャーナルに共通ですが、調整はフレーム構成 (10 ～ 15%) と特定の ITS 固有のセクション (5 ～ 10%) にのみ行われます。このようにして、1 つの文章で 2 人の候補者に役立つことができます。

7.2 T-ITS と TR-C の微妙な違い (書くときは注意してください)

寸法IEEE T-ITSTR パート C
重要なポイントアルゴリズム＋ITS応用システム + ポリシーへの影響
抽象的なスタイル抽象的なスタイルテクノロジー志向アプリケーションとインパクト重視
実験的な好みシミュレーション＋理論解析シミュレーション + ケーススタディ
文献比率50% アルゴリズム/AI + 50% ITS30% アルゴリズム + 70% トランスポート
ディスカッションアルゴリズムの制限と将来の作業政策への影響 + 業界への影響 + 制限

執筆戦略: 主要な原稿は T-ITS の好みに基づいており、TR-C バージョンの要約/導入/ディスカッションのテンプレートが準備されており、構成の切り替えは 2 週間以内に完了できます。

7.3 リスクと対応の検討|潜在的なレビュー コメント | T-ITS の対応 | TR-C 応答 |

|-----------|-----------|----------| | 「知覚アルゴリズムとITSの関係は強くない」 | Kim 2025 (TITS) | などの先例を引用3つの主要なケースのシステム価値を強調 | | 「実験には実際のデータが不足しています」 | MatrixCity の実画像 + 自己構築データセットを重視 |ケーススタディでは実際のシーン設定を重視 | | 「多すぎる・少なすぎる理論」 | FIM 導出を維持し、RVP 証明を簡素化 | FIM式を簡略化し、直感的な説明を重視 | | 「既存の UAV 文献との関連性が不十分」 | ITS-UAV 文献レビューを追加 |輸送工学文献のレビューを追加 | | 「方針の説明がない」 |政策に関する簡単な引用 |低レベルの経済政策の影響について議論することに重点を置く |

8. 再計画された実行ルート (v2 タイムライン)

15 か月の詳細なガント チャート

时间        阶段                                   关键交付物
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
2026/06    准备阶段
           • FIM-3DGS 核心算法实现（CUDA）
           • AirSim + SUMO 联合仿真平台搭建        ▶ 核心代码完成
           • MatrixCity 数据获取与预处理

2026/07    基础实验
           • 与 FisherRF/GauSS-MI/ActiveGS 集成测试
           • Layer 1/2 指标实验（PSNR、规划延迟）  ▶ 算法层实验完成

2026/08    案例研究 1：建筑物巡检
           • 在 AirSim 中搭建 30 层建筑场景
           • 100 次巡检任务实验
           • 与 Lawn-mower / 工业方案对比         ▶ 巡检案例完成

2026/09    案例研究 2：最后一公里配送
           • 自建 UAV-Delivery-Dataset
           • 5 城市场景 × 100 任务 = 500 次配送实验
           • 与预设航线 / A* 对比                  ▶ 配送案例完成

2026/10    案例研究 3：应急响应
           • 高楼火灾场景仿真
           • 60s 时间约束下的覆盖率实验            ▶ 应急案例完成

2026/11    多 UAV 系统级实验
           • SUMO + AirSim 联合仿真
           • 10/20/50 UAV 同时运行实验
           • 空域利用率 / 系统吞吐量评估           ▶ 系统级实验完成

2026/12    数据分析与初稿
           • 整合所有实验数据
           • 撰写 T-ITS 格式 22 页稿件
           • 内部 reviewer (导师 + 同门) 审阅      ▶ 初稿完成

2027/01    打磨阶段
           • 根据内部反馈大修
           • 英文润色（专业 editing service）
           • 准备补充材料（代码、数据集、视频）    ▶ 投稿准备就绪

2027/02    提交前检查
           • Cover letter 撰写
           • 期刊格式调整
           • 推荐审稿人列表准备

2027/03    ◉ 投稿 IEEE T-ITS              ──────────────────────────────

2027/03–08  Round 1 审稿（4-6 月）

2027/09    收到审稿意见
           • 若小修：1-2 月修改                    ▶ 接受目标 2027/12
           • 若大修：3-4 月补实验                  ▶ 接受目标 2028/03
           • 若拒稿：转 TR Part C，调整 framing    ▶ TR-C 投稿 2027/12

2028/06    最终发表（无论哪个期刊）              ◉ 最终目标
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────

9. リスク評価と代替案

9.1 主なリスク

リスク A: T-ITS 拒否 (確率 ~50%、通常の割合)

リスク B: 実験時間が不十分である

リスク C: アルゴリズムと SOTA 間のパフォーマンス ギャップが不十分である

リスク D: 審査期間の延長

9.2 代替提出パス (優先度別)|優先順位 |ジャーナル |もしも |適合性 |備考 |

|--------|------|----|----------| -----| | 優先 | IEEE T-ITS | 8.5 | ★★★★★ |主な投資対象 | |代替案 1 | TR パート C | 8.5 | ★★★★☆ |拒否され、その後転送されました | |代替案 2 | IEEE T-RO | 7.4 | ★★★★☆ | ITS が受け入れない場合は、純粋なロボット コンテンツ | |代替案 3 | TR パート B | 6.0 | ★★★☆☆ |部分的に方法論的ですが、さらなる理論が必要です | |選択肢 4 |交通科学 | 5.4 | ★★★☆☆ |部分的に数学的であり、キュー理論の拡張が必要です。

10. 概要: v1 → v2 からのコアの変更

1 文の要約: 論文 C はもはや「知覚アルゴリズム論文」として学会に投稿されるべきではなく、「低高度での経済的実現技術研究」としてトップジャーナルに投稿されるべきです。

3 つの主な違い:

  1. 問題レベル: 単一復興タスク → 都市交通システム
  2. 評価範囲： 認識指標 → 5層指標体系（認識/計画/課題/システム/経済）
  3. 学術対話: 知覚論文との対話 → ITS/UAV輸送トップジャーナル論文との対話

5 つの新たな重要なワークロード:

  1. SUMO + AirSim 連携シミュレーションプラットフォーム
  2. 3つの主要事例（検査、物流、緊急時対応）
  3. 自己構築された UAV-Deliver-Dataset データセット
  4. マルチ UAV システムレベルの実験 (10 ～ 50 台の同時動作) 5.T-ITS/TR-Cダブルフレーム原稿

時間コスト: v1 には 4 か月かかる予定、v2 には 12 ～ 15 か月かかる予定です (トップジャーナルへの原稿投稿の作業負荷を合理的に反映しています)

ドキュメントのイテレーションの説明: これは Paper C 計画の v2 バージョン (v2_20260515) です。 v1 (v1_20260515) は、後の比較のために「高速 RA-L パス」の設計を記録するための履歴アーカイブとして保持されます。次回アップデートのトリガー条件： ① 2026/08の実験データが完成 ② T-ITSのレビューコメントを受け取り、v3にアップデート。