2017 Fiscal Year Annual Research Report
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17H06218
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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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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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | AUV / 自律型海中ロボット / センサフュージョン / 海底画像観測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、起伏のある海底を、画像観測に適した低高度かつ高速で追従できる新たな自律型海中ロボット（AUV）の形式を提案する。それはクルーズ型とホバリング型の特徴を併せ持つ形式であり、海底の詳細かつ広域な観測を実現する。また、低コスト性も重視する。
本年度は、最初のステップとして低高度で海底を追従するためのセンサとして特に重要なスキャニングソーナーの性能評価試験を行った。申請者らの所有するMicron Sonarを用いて水槽にて単体試験を行い、ターゲットへの入射角と反射強度の関係を調べた。また、申請者らの所有するAUV Tri-TON 2（トライトン２）および小型の試作機であるHATTORI（ハットリ）に搭載し、海域のデータを取得した。
次に、取得したデータをもとに海底認識および回避経路生成のためのアルゴリズムを開発した。コンピューター上にオープンソースのロボット開発用フレームワークであるROS環境を構築し、実測データに基づくシミュレーションによってスキャニングソーナーのセンサモデルを構築、さらにそれに基づく海底探知および経路生成アルゴリズムを構築した。さらに構築したアルゴリズムをHATTORIに実装し、海域におけるデータを取得した。パラメータを複数に変えて実験を行い、結果を比較したところ、スキャニングソーナーの生の計測値をそのまま入力とすることで、反射強度の弱い海底であっても探知できること、また高度を一定に保って航行できることを確認した。
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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
当初予定では今年度はセンサの単体試験及びシミュレーションによるアルゴリズム構築までであったが、試作機の開発および、基礎的ではあるが海域試験まで実施することができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
H30年度もH29年度に引き続き、これまでに取得したデータを用いてスキャニングソーナーを用いた海底追従手法の開発を行うとともに、開発した試作機「HATTORI」を改良し、海底調査プラットフォームとして整備する。そして本機を実海域に展開し、提案手法の有効性を検証するためのデータを取得する。
H30年度後半および翌年以降は、条件の異なる様々な海域に展開し、実際の観測に応用することで手法の有効性を確認するとともに、結果をフィードバックして性能向上に努める。
海域試験に先立ち、東京大学生産技術研究所千葉実験所の海洋工学水槽において動作試験を行う。ここで機器の信頼性および海底追従手法の基本的な性能を確認したうえで、海域試験を行う。海域試験は東京大学三崎臨海実験所の周辺海域のほか、沖縄本島および石垣島を予定している。三浦半島では岩場、沖縄ではサンゴ礁という、それぞれ性質は異なるが凹凸の激しい地形において性能を確認する。試験では実際にAUVにカメラを搭載し、撮影された動画から海底画像マップを作成する。これにより、海底観測ツールとしての有効性を確認するとともに、さらなる性能向上に向けて課題を抽出する。
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