2020 Fiscal Year Annual Research Report
高性能AUVを核としたAUVネットワークによる海底の協調探査手法
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18H01632
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
松田 匠未 明治大学, 理工学部, 助教 (80759861)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | AUV / 自律型海中ロボット / マルチロボット / 海底探査 / フィールドロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，低コスト・高精度・高効率を同時に満たす海底探査システムを実現するために，自律型海中ロボット群(AUV群)による協調探査手法を開発している．本年度は最終年度であるため，昨年度に実施した親機AUV1台と子機AUV2台による海域試験結果をもとに提案手法の改良と総合評価を行った．
【測位手法の汎用化】音響測位は帯域幅が狭いことから，親機と子機は1対1で測位を行う必要がある．そのため子機の台数が増加するにつれて，親機と各子機の測位間隔が長くなり，子機単体での測位性能が低い場合は，子機の位置精度が顕著に低下してしまうというスケーラビリティの問題があった．そこで音響測位の時系列データから子機の航行速度を推定し，測位間での精度低下を抑制する手法を開発した．また海域試験結果を入力として子機の状態を推定するプログラムを開発した．音響測位結果の入力間隔を変えることで，子機の台数増加をシミュレートし，10台まで増加して検証を行った．その結果，音響測位間においても子機は自身の航行速度を推定し，台数増加による精度低下を数m以内に抑えて位置推定できる結果が得られた．これにより昨年度までの手法と比較して，測位の精度や安定性が向上し，あらゆる仕様の子機に適用可能である測位手法が構築された．
【提案手法の総合評価】海洋探査システムにおいてトレードオフの関係にある精度，コスト，効率という3要素の観点から提案手法と既存航法を比較検討した．その結果，提案手法がすべての要素において既存手法に対して優位であることを示した．提案手法はこれまでAUV探査において課題となっていた低コスト化と高精度化の両立を実現するとともに，AUVネットワークという分散型の新たな海底探査技術を創出をした．今後は本技術を実用化し，次世代の海洋可視化技術の構築に向けた取り組みを推進していく．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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