2018 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
17H06218
|
|---|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
巻 俊宏 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (50505451)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2021-03-31
|
| Keywords | AUV / 自律制御 / サンゴ礁 |
|---|
| 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、昨年度に基礎を確立したスキャニングソーナーによる海底地形追従アルゴリズムを拡張するとともに、海域での実証試験を行った。
アルゴリズムの具体的な拡張内容として、座標軸の取り方の工夫により、海底面だけでなく、水槽の壁面やサンゴ礁、熱水チムニーなどの鉛直面を追従できるようにしたことが挙げられる。これにより観測ニーズの高いより複雑な環境への適用力を高めることができる。また、海底環境の変化に対応するため、機械学習アルゴリズムを導入した。センサの入力とスラスタ出力の関係を試行錯誤によって最適化するものであり、例えば海底が岩場から砂地に変化するなど、超音波の反射強度が大きく変わる場合も自動的に適したパラメータを獲得することができるようになる。これにより環境変化に対するロバスト性を向上させる。
海域試験は石垣島の石西礁湖にて実施した。実証用のAUV HATTORIを整備するとともに、本機に提案手法（機械学習を除く）を実装し、水深30～60m程度の海域で複数回の全自動観測を実施した。その結果、凹凸の激しいサンゴ礁に対して一定高度を保って航行することに成功し、AUVに搭載していた下向きカメラの映像から、サンゴ礁の3次元画像マップを生成することができた。これにより、本研究で提案したAUVの実海域における有効性を示した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
AUV HATTORIの整備、水槽試験に加えて海域での実証試験を実施し、提案手法の有効性を示すことができたため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
AUV HATTORIを用いた海域試験を積極的に進める。具体的には熱水噴出地帯（鹿児島湾若尊カルデラ）への展開を予定している。そして本結果をサンゴ礁での試験結果と比較することで、提案手法の環境に対する汎用性を評価する。
提案手法の更なる可能性を探るため、応用に力を入れる。特に海底の水産資源調査や磯焼け対策など、水産分野への応用を念頭におき、海底トラッキングだけでなく、観測結果のリアルタイム解析、またそれに基づく観測経路の動的生成など、発展的かつ実用性の高いアルゴリズムを組み合わせることを検討する。
|
Research Products
(12 results)
