2016 Fiscal Year Annual Research Report
海底センサネットワークとの連携によるAUVの長期広域展開手法
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16H02428
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
巻 俊宏 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (50505451)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 自律型海中ロボット / ナビゲーション / 海中探査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新たな海底観測手段として注目されている海底センサネットワークを拠点とする、AUV（自律型海中ロボット）の無人・長期・広域展開手法を提案し、海底環境の長期間、広範囲かつ密なモニタリングを行うための技術基盤を構築する。新開発する広域ナビゲーション手法により、音響測位範囲より遠く離れた海底観測ノード間のAUV の自律移動を実現、これまでに開発したドッキング手法の発展により、ノードへのAUV の自動ドッキング、充電および高速データ通信を実現する。本手法は現在常識となっている船舶ベースの海洋調査を根本から変える可能性を秘めており、サイエンス分野のほか、資源開発、漁業、施設管理、捜索救助など幅広い応用が期待される。
本年度はAUVのナビゲーション手法の開発を実施した。AUVが海底ステーションの周辺で行動するためのローカルナビゲーション、海底ステーション間を移動する際、音響測位レンジを離れた場合の誤差増大を考慮したインターノードナビゲーションについて、それぞれこれまでに海域試験で取得したデータによるシミュレーションならびに水槽試験により、アルゴリズムを開発した。また、観測用プラットフォームとして申請者らの所有するAUV Tri-TON 2ならびに海底ステーションA型の整備を行い、駿河湾奥部の内浦湾において海域試験を実施、ローカルナビゲーションおよびドッキング手法の有効性を検証するとともに、さらなる改良に向けて課題を抽出した。
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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
ほぼ当初予定通りに進行している。
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| Strategy for Future Research Activity |
H29年度は引き続き実験用プラットフォームの整備を進めるとともに、これまでに取得したデータや水槽試験、海域試験を通してアルゴリズムを改良する。また、H30年度に予定している最終試験に向け、公募航海等への応募を進めるほか、試験用の海底ステーションの開発に着手する。H30年度には海域での総合試験として、インターノードナビゲーション、ローカルナビゲーション、ドッキングを含む総合的な試験を実施し、提案手法の有効性を検証する。
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