| Project/Area Number |
19H02221
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2019: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
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| Keywords | 車載型地中レーダー / 埋設管 / 空洞 / 三次元位置推定 / ディジタル信号処理 / AI / 三次元地中・地表空間構造 / 模擬フィールド / 地中レーダー / 地表地中空間 / 三次元透視 / 大規模構築 / DSP・AI / 埋設管・空洞・路面 / リアルタイム解析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，車載型高速地中レーダーにより大規模に地中データを取得し，それを「ディジタル信号処理（DSP）」と「AI」を高度に組み合わせて処理することで埋設管などの「三次元地中空間情報」を自動で推定する技術を開発する．効率化したアルゴリズムにより高速解析し検出結果を短時間で地図上にアップロードできるようにする．得られる「三次元地中空間情報」と既存システムによる「路面診断情報」を組み合わせて「地表地中空間情報」の超規模構築を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
In the field of infrastructure, the mainstream of research has been the development of measurement and analysis technology related to "visible space information" such as the state of the infrastructure surface that can be seen directly by the eye. However, we believe that it is the construction technology of "invisible spatial information" such as underground and the inside of structures that is not directly visible that will bring about innovation in the next era. In this research, we measure the inside of the ground on a large scale while driving on-board an underground radar that has become capable of high-speed measurement in recent years, and developed a technology to automatically detect buried pipes and cavities in the ground by processing the data using digital signal processing (DSP) and AI.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，道路面下の透視技術として，車載型の高速地中レーダーにより三次元空間データを計測し，そのデータをディジタル信号処理と深層学習モデルにより分析することで，橋埋設管・空洞の三次元位置を推定する技術を開発している．カメラや測距レーザーを活用した目視可能なインフラ表面の状態評価技術に比べて，目視不可能なインフラ内部の状態の推定技術の開発はアルゴリズム構築からその有効性の検証まで各段に難しい．しかし，第三者被害を引き起こす空洞由来の陥没の低減，埋設管位置の詳細な把握による建設工事の効率化などを考えると，道路路面下の異常や構造物の三次元情報を自動で構築する技術の開発は必須である．
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