機械学習による音源分離に立脚したAUVの物体検知の高精度化の研究

Research Project

Project/Area Number	24K07923
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	Waseda University
Principal Investigator	中川友進早稲田大学, ナノ・ライフ創新研究機構, 主任研究員 (50513454)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	自律型無人探査機 / AUV / ソーナー / 機械学習 / 音源分離
Outline of Research at the Start	海洋調査において、自律航行型のAUVの重要な対象となる、複雑な海底地形などを高精度かつ効率的に調査するには、これまでより海底に接近する必要がある。本研究の目的は、機械学習を用いた音源分離による、前方監視ソナーの測定信号のノイズ除去に立脚した、AUVの安全な自律航行の高精度化である。目的達成のため、「どのように音源分離により自律航行を高精度化するか？」、「どのように実験室で開発された音源分離の技術をAUVへ展開するのか？」という2つの学術的な問いを解決する。測定信号を所望信号とノイズへ高精度で分離し、物体検知の精度を高め、自律航行の高精度化を達成する。