2019 Fiscal Year Annual Research Report
Research on fundamental information processing technology for underwater operation and it's evaluation by sea trials
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18H01643
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石井 和男 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (10291527)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 水中ロボット / 水中画像補正 / 画像圧縮 / 水産養殖 / ASV |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，海洋調査及び水中インフラを自動で検査・保守において基盤となる水中環境用の情報処理技術に関して研究開発 を進めている.水中画像処理技術，画像による対象物認識技術，浅海での自己位置推定技術，ASV(自動支援船)と水中ロボットの協調制御，深海域調査実験に より明らかとなった課題への解決法，等の水中基盤技術について研究を進め，さらに実証実験により有効性を確認する。
水中画像処理技術に関し，動作環境に適応した色補正，照明による画像むらの影響を自動除去し，画像を鮮明化する手法について研究を進めた。水中の濁度に応じた色補正パラメータの最適化を目的とし、水中構造物におけるクラック検出を課題として濁度を変化させながら検出性能を評価した。
橋梁の橋脚水中部の観測を目的として開発中のASVーカメラロボットシステムについて、ROSベースの運動制御制御システムを開発し、操作性能及び橋脚への近接・位置保持実験を行い課題を検証した。
東京大学所有のAUV Tuna-Sand2を用いて，東海大学実験船北斗の支援により駿河湾沖において海底生物自動サンプリング、海中生物観測実験を行なった。
実験ではAUV－支援船間の海底面画像の超音波伝送技術に関し，Saliency理論を用い、撮影画像中の情報量が多い領域の自動抽出及び伝送実験を行なった。また、オートエンコーダを用いた画像圧縮技術に関して研究を開始した。運動制御技術に関し，海底面からの高度一定制御実験，対象物の採取実験を行い、良好な制御結果が得られた。AUVの位置推定に関し、撮影画像から得られるオプティカルフローを用いたデッドレコニングと高性能INSを比較し、画像中のランドマークを評価基準として性能評価を行い良好な結果を得た。
水産養殖業へのロボット技術の導入を進めるため，マグロ水産養殖場を視察し、給餌における活動量測定装置を開発した。
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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
AUVー支援船間の海底面画像の超音波伝送技術に関し，AUV Tuna-Sand2を用いた実験の成果がIEEE ジャーナルに掲載され、実海域において行なった意義が評価され、ダウンロード数等、高い評価を得ている。 超音波通信を用いた画像伝送の成功率、画像圧縮前後での類似性等を実海域実験を通じて定量的に評価した論文であり、AUVからリアルタイムに海底画像が得られる事を示した意義は大きい。
駿河湾において行なった実海域実験の成果に関し、IEEE国際会議 Underwater Techology (UT) 2019において、ビジュアルトラッキング技術、サンプリング実験、自己位置推定に関して各１件、計３本の論文にまとめ発表した。AUVを用いて海底面観測から生物サンプリングまでの一連の研究について、IEEE国際会議 Industrial and Information Systems (ICIIS) 2019に招待され共同研究者２名と共にチュートリアル講演を行ない、情報処理技術の理論からMATLABとROSを用いたプログラム開発実装まで紹介した。海底地質のクラスタリング手法に関してもIEEE Oceans 2019において発表している。ロボット技術関連学会ICAROB2020において水中関連技術に関してセッションをオーガナイズし、駿河湾実海域実験の成果、超音波画像伝送実験、観測ブイとAUVの連携、Sailency Mapを用いた画像注目領域とKeypointの関係性、水中ロボット競技会の成果、の５件の論文にまとめ発表した。ダム検査システムに関する成果がJournal of Robotics, Networking and Artificial Lifeに掲載された。
また、研究成果の社会実装として、インフラ整備関連企業や水産養殖業関連企業との共同研究も開始している。
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| Strategy for Future Research Activity |
水中環境に起因する多くの課題に対し、人工知能技術や情報処理技術を発展・統合させ，水中ロボット及び無人支援船を活用した観測技術を提案する。実海域実験を通じて、提案する技術・理論を評価し、海中環境調査，水中構造物調査に 関する基盤技術を確立する。
本年度は、次の課題について研究を進める。 水中画像処理技術に関し画像鮮明化技術の開発を進め，水中の濁度と画像補正パラメータの自動調整技術、撮影画像からの浮遊物除去、サクラエビ等の生物の自動トラッキング技術を開発する。昨年度に引き続き、海底生物自動認識用データベースに関し，対象物存在領域(興味画像)を自動抽出，その局所情報をもとにVisual Wordsで構成された海底生物の特徴ベクトルを作成し，海底生 物自動認識用データベースを構築する。
支援船への海底面画像の超音波伝送技術に関し，オートエンコーダを用いた撮影海底面画像に対する自動クラスタリングと画像圧縮技術に関する研究、
実海域実験を通じてスラスタによるノイズ発生等の課題への対処，実海域実験に用いるASVの開発とAUV-ASVの連携技術に関する基盤技術の確立を進める。
運動制御技術に関し，海底面や水中構造物への一定距離保持，干渉を行うための運動制御技術を確立する。水面近傍では水面反射による超音波のマルチパス問題，船舶近傍では船体による磁場の乱れにより，自己位置の推定が難しい。ロボットの姿勢情報，音響システム及び画像処理を統合し自己位置推定技術を発展させ、実海域実験を通じて評価する。
システムの統合:水中ロボットの支援を行うため，東海大学海洋実験船北斗の協力のもと，水中ロボット-ASV間の協調制御実験を進める。 これらの課題を実海域において実証実験を通じて，その性能を評価し，水中環境用情報処理技術を確立する。
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