2019 Fiscal Year Annual Research Report
屋外環境における非接触安全センサの人検知性能評価技術
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19H02391
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
角 保志 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30357305)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金 奉根 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10415672)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 機械安全 / 非接触安全センサ / 環境条件 / ラボラトリテスト / 国際標準化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は屋外環境における非接触安全センサの性能評価手法の確立を目的とする。降雪のミクロな視点での物理特性がセンサ性能に及ぼす影響について分析し、樹脂素材等を使った模擬雪片によって、自然降雪の特性を再現できるかどうか実証するとともに、実用に耐える降雪環境試験装置を完成させることを目指す。降雨・霧等を原因とする視程低下に共通に適用できるセンサ評価指標についても検討する。研究初年度である2019年度は、以下を実施した。
1. 降雪の分析: 自然降雪の物理特性に関する知見を蓄積・分析するため、気象学分野の文献を調査し、雪片落下に関する分析・観測方法についての知見を得た。また、実際の自然降雪と模擬雪片の物理特性を比較するため、落下する模擬雪片のサイズ・数・運動を高速カメラによって記録・計測できる、雪片落下記録システムを構築した。そして、これまで模擬降雪装置で使用してきた、ポリスチレン以外の素材を用いた模擬雪片を試作し、雪片落下記録システムで記録できることを確認した。
2. 降雪環境試験装置の開発:試験装置内の降雪分布を常に均一にできるノズル配置について分析を行い、実際の試験で必要となるであろう降雪量（透過率）と、ノズル配置を特定した。本年度予定していた均一降雪の実証実験は、降雪量制御システムを利用することで効率化が見込めるため、次年度以降に実施することとした。
3. センサ評価指標の確立: 装置で再現する模擬降雪空間の降雪量を自動制御し、空間内の透過率をオペレータが指定する値に設定できるシステムを開発し、屋外用センサを含む各種センサで模擬実験を行った。
さらに、降雪による視程の低下を推定するためのディープラーニング技術の研究を実施した。これまでの研究で蓄積している大量の降雪画像を学習させることで、降雪による視程の低下をロバストに推定する技術を開発した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
1.降雪の分析：文献調査、記録システムの開発、模擬雪片試作ともに、おおむね計画通りに進展している。
2.降雪環境試験装置の開発：ノズルの設計については計画通りに進展している。実証については予定より遅れているが、今年度開発した降雪制御システムを利用することで、次年度以降、より効率的に実験を実施できるので、研究期間を通じてみれば、おおむね計画通りの進展であると考えている。
3. センサ評価指標の確立：降雪制御システムの開発は計画通りに進展している。ディープラーニング技術を用いた降雪の推定については、当初は予期していなかった大きい進展があったと考えている。
以上を総合すると、ディープラーニング技術に大きい進展があったため、全体としては「当初の計画以上に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
1. 研究初年度に開発した高速カメラによる計測システムを利用し、試験用の模擬雪片のサイズと構造を定量的に特定する。
2. 新しい模擬雪片で多様な降雪を再現し、センサ性能試験を実現する。1.で特定した模擬雪片を利用したセンサ性能評価試験を実施するために、必要に応じて模擬降雪装置を改良する。試験のために必要な量の模擬雪片を試作し、その雪片を均一に落下させるためにノズルを改良する。
3. 降雪量によらず常に均一な降雪分布を保つ技術を確立し、試験装置を完成させる。本年度は、昨年度開発したフィードバック制御機構を改良し、2.で試作した模擬雪片に対応できるようにする。また、研究最終年度に向けて、試験装置で再現した模擬降雪でセンサの人検知性能を評価する手法の策定を開始する。特に、ディープラーニング手法は、降雨または霧環境への展開についても検討する。
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