| Project/Area Number |
21K04508
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 24020:Marine engineering-related
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
|---|
Principal Investigator |
稲葉 祥梧 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (20758263)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠野 雅彦 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (00392689)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
|
|---|
| Keywords | 音響測位 / 音響画像 / 機械学習 / 深層学習 / 水中音響測位 / 画像認識 / サイドスキャンソーナー |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究ではサイドスキャンソーナーによる海底音響画像観測を水中測位に転用する手法を研究する。具体的には海底音響画像に対し機械学習による物体検出技術を適用する事で、事前に学習した自律型無人潜水機（AUV)や海底設置物等の測位対象を自動的に検出する事で測位を行う。これにより海底音響画像観測とAUV等特定物体の水中測位という二つの機能をサイドスキャンソーナー一つで実現する事を目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、従来水底面の音響画像観測に用いられてきたサイドスキャンソナーに対し、深層学習を利用した物体検出技術を組み合わせる事で、水底設置物や水中ロボット等の特定の物体の測位を行う手法を開発する。具体的には、測位対象の音響画像からなる深層学習用の学習データを構築・学習し、音響画像中から所定の物体を検出・識別する事で対象の方位を求め、これに対象の深度情報を加える事でソナー計測位置からの相対位置を計算する。
令和4年度は小型のAUVおよびこれに近い大きさの樹脂製のモックアップを用いた音響画像の計測実験を水槽環境下で行い、樹脂の充填されたモックアップと内部に構成機器を含んだロボットの実機とで音響画像上にどのような差異があるかを実際に計測を行う事で確認した。その結果、用意したモックアップと小型のAUV間においては、音響反射波外殻部による要素が大きく、内部構造の際は音響画像上では大きな差として表れていないという知見を得た。
このほかに測位手法の検証のため、湖水域にて小型のROVを観測母船から吊り下げて展開し、提案手法による音響画像測位実験を実施、観測結果から機械学習に用いる学習用のデータの構築・学習を行うと共に、音響画像からの検出で得られたROVの方位に深度の記録を組み合わせて計算する事で測位を行い、吊り下げ時の母船位置のGPS座標との比較検証を行った。GPS座標と測位座標とで時に誤差が生じる結果となったが、その原因がGPSや磁気コンパス等の誤差によるものであるか、検出や計算処理によるものであるかは今後追加実験等を通して検証する必要がある。
また、令和3年度までに実施した成果については国際会議での予稿掲載および口頭発表を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度ではまず水槽環境にて、小型のAUVとこれと同等の大きさのモックアップを対象に、水中機器が音響画像上でどのような像として撮影されるか、また内部が樹脂で充填されたモックアップと比較しどのような差異があるかを実際に観測して確認した。その結果、用いた機体と模型においては内部構造に起因する差異は少なく、音響画像上の特徴は外形による所が大きいとの知見を得た。
次に小型のROVを対象として、湖水域での音響画像観測並びに観測データによる機械学習用の学習データの構築と学習を行い、音響画像中の小型ROVの検出を達成した。一方でこの結果を用いた測位計算の結果についてはGPSとの誤差が大きい場合があり、誤差要因の解析には追加の実験が必要である。
以上より、次年度に追加実験が必要な点を踏まえ、若干の遅れが生じているものと判断した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本研究の提案手法による測位計算の誤差検証のため、水槽環境での追加実験を年度前半中に実施する。水槽環境では測位対象の位置と計測ソナーの位置とを詳細に定めて計測が可能となるため、この実験結果から本提案手法による測位精度の評価を行うこととする。
以降は実験結果の解析と取り纏めを進め、学会発表および学術雑誌への投稿を通じて成果発信を進める事とする。
|
Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
