2021 Fiscal Year Annual Research Report
複眼水中ロボットの実海域充電実証と両眼転導による広範囲／高精度空間認識
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19H04190
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
見浪 護 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (80262608)
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2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自律型水中ロボット / 複眼カメラ / 立体空間認識 / 模擬充電実験 / ドッキング / 自律型知能ロボット / 海底資源探査 / 長期連続航行 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
気中(水中に対して陸上を「気中」と呼ぶ)ではGPS機能を用いた位置同定が可能であるが、水中では電波が届かないため不可能である。また音波による環境計測はメートル単位の精度であり、水中の計測技術は未熟である。そこで、複眼で動画像を認識し空間計測に基づいてロボットを制御するビジュアルサーボ技術を水中ロボットに応用し、水中での自動充電を可能とする自動ドッキング(以下、嵌合)制御技術について研究を続けてきた。その結果深海底での継続的運用が可能なロボット作業の実現につながる自律水中ロボット(AUV: Autonomous Underwater Vehicle)の自動充電模擬実験(仮想充電ステーションとの嵌合を意味する)の実海域実証実験に成功した。さらに発光３次元マーカーを考案することで、深海底を模擬した漆黒光環境と海底泥舞上り条件下での実海域嵌合にも成功した。これにより、深海底で自動充電可能な実用的システムの構築と実海域での資源回収などのタスクを全自動で行う海底知能ロボットシステムの構築を目指す。
2020年度に造船会社との共同研究を実施するとともに、科研課題テーマの研究を進めた。本学が開発した実時間複眼3次元立体認識（3D-MoS: 3 Dimension Move on Sensing）計測装置を、同社所有の航行型水中ロボットに搭載し、自動嵌合実証実験を行った。2021年度は、研究室所有の水中ロボットにコンピュータ、カメラ2台、ネットワーク通信システムを搭載し、自律型水中ロボット（AUV）を作成し、AUV化に成功した。さらにAUVを用いたドッキング実験に成功している。今後、共同研究を継続する予定である。
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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
2021年度に造船会社との共同研究を実施し、2022年2月3日、本学が開発した実時間複眼3次元立体認識（3D-MoS: 3 Dimension Move on Sensing）を、大学が所有するAUVに搭載し、大学内プールでの自動ドッキング実証実験を行った。このドッキングの成功により、実海域海底でのドッキング実証実験へと展開する基礎を確立した。
さらに2021年度では、空間認識プログラムのFPGA化（プログラムソフトのハードウェア計算による実行を行うもの）によって、空間計測時間応答を改善する試みを行い、計測周期を短くすることが出来ることを確かめた。
さらに、新しい空間計測方法を手違反し、効果を実証した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に、造船会社所有の自律型航行型水中ロボット（AUV）を用いて、同社内水槽にて、ドッキングの実証実験を行う。その後、瀬戸内海にある岡山大学理学部附属牛窓臨海実験所沖の常設実海域実験場にて、ドッキングの実証実験を行う。牛窓沖での実験に成功後、太平洋深海底での実証実験を目指す。
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