| Project/Area Number |
22K14218
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
干場 功太郎 東京工業大学, 工学院, 助教 (50782182)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ドローン聴覚 / マイクロホンアレイ / 音響センシング / ロボット聴覚 / 音響計測 / 音響信号処理 |
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| Outline of Research at the Start |
上空から要救助者を迅速かつ効率的に探索するために，ドローンに搭載した複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイを用いて，要救助者の声などといった音源を探査する技術の開発が進められている．探査には地表の三次元地図が必要となるが，本研究課題では，音源探査用にドローンに搭載しているマイクロホンアレイを用いて，対象との距離を計測するパルスエコー法や音の方向を計測する音源定位手法を応用した，音響信号による地表の三次元センシング手法に取り組み，音源探査と音響センシングの統合を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，初年度に提案した音響センシング手法の高精度化に向けた検討を行った．
・スピーカー・マイクロホンアレイの検討：センシングの高精度化のための，展開型マイクロホンアレイを提案した．これまで用いていた小型のマイクロホンアレイは，飛行時の安定性は高いが，センシングの分解能が低い．大型のマイクロホンアレイを使用すると，分解能は向上するが，飛行時の安定性が低下する．そこで，飛行時には小さく格納され，センシング時に大きく展開する構造を持ったマイクロホンアレイを開発した．
・センシング手法の最適化：センシングの際に送信する計測信号にセンシング性能は依存する．そこで，信号の長さ，周波数特性，時間変化などのパラメータを変化させた計測信号により，どのようにセンシング性能が変化するかを把握した．
・雑音耐性のさらなる強化：提案したセンシング手法について，ドローン自身の大きな雑音が存在する状況であっても実時間でセンシングを行うことができるよう，雑音除去手法のさらなる検討を行った．本手法では，統計情報と周波数情報を用い，得られる情報の中から雑音によるものと目的音によるものを三次元的に区別することで，目的音のみを抽出する．これにより，雑音耐性，計測信号を受信できる方向の範囲，リアルタイム性，汎用性を向上させることができた．
上記を屋外実環境でドローンを飛行させ，評価を行った．その結果，状況に応じて計測信号を選択することで，高さ方向の精度の向上やセンシング範囲の拡大を行うことができた．また，屋外実環境において雑音除去の処理を行うことができ，本手法の有用性を確認できた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
・スピーカー・マイクロホンアレイの検討：センサの開発は計画通り進展したが，屋外飛行実験による検証ができていない．代替として，屋内での実験により評価を行い，センシングに必要となる高分解能な音源処理を実現した．
・センシング手法の最適化：計画通り進展し，計測信号によるセンシング特性の変化について屋外飛行実験により評価を行い，センシングの高さ方向の精度の向上やセンシング範囲の拡大を実現した．
・雑音耐性のさらなる強化：計画通り進展し，前年度に進展させた手法について，さらなる性能向上に向けた手法を開発した．前年度と比べ，より実環境に近い環境で，さらにより詳細な評価を行った結果，有用性を確認できた．
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| Strategy for Future Research Activity |
3年目は実際のドローンへの実装に向けて開発を進める．
・アルゴリズムの最適化：前年度に引き続き，アルゴリズムの最適化に取り組む．前年度の成果として，センシング範囲を拡大することはできたが，実用できる3次元地図を作成するためにはスキャニングを行うことが必要だとわかった．そこで，複数回のセンシング結果を統合するアルゴリズムを開発し，屋外飛行実験にて評価を行う．
・センシング・音源探査の同時処理のためのアルゴリズム統合・組み込み化：センシングと音源探査を同時に行うための手法について検討を行い，これまで開発した手法をすべて統合し，ドローン上に搭載するシングルボードコンピュータに実装する．
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