2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Automated 3D Imaging AI Ground Penetrating Radar to Revolutionize Disaster Search and Infrastructure Inspection
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23H01650
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
山本 佳士 法政大学, デザイン工学部, 教授 (70532802)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 地中レーダ / 深層学習 / レーダ画像処理 / 3次元可視化 / GNSS/LiDAR / 地中レーダロボット / 災害捜索 / インフラ点検 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、地震や豪雨などの自然災害、道路や水道管などインフラ老朽化による被害が増加しており、地中やコンクリート内から災害不明者や危険箇所を迅速かつ高精度に検出することが喫緊の課題である。電波を用いる地中レーダは内部物体の有無は検出できるが、①人か石か空洞かなど材質や大きさの識別と3次元イメージング、②広範囲の自動調査が課題であった。本研究では、高速シミュレーション・深層学習AI・自動走行ロボットを融合発展させることで、解決困難であった課題を一気に解決する3 次元イメージング地中レーダを開拓する。すなわち、課題であったAI学習用のレーダ画像を高速シミュレーションで、広範囲のレーダ画像を自動走行地中レーダで高効率に大量取得することで、内部の人や空洞などを自動識別し3 次元イメージングするAIと自動走行で人手不要な革新的な地中レーダを創出する。
2023年度には、①地中レーダ画像からの物体識別とイメージングについて、探査現場で得られる地中レーダ画像からリアルタイムで物体を識別できるシステムを開発し、4種類の地中物体の有無の検出精度は90%程度、金属は100%、コンクリートは70%程度でリアルタイム検出できることを示した。また、FDTDシミュレーションで生成したレーダ画像から敵対的生成ネットワークを用いた深層学習により3次元イメージングができることが分かった。②広範囲の自動調査について、JAXAみちびきQZSSの高精度測位補強信号CLASとレーザ測距LiDARによる自動走行地中レーダロボットを開発し、10 cm程度の精度で自動走行できることを示した。また、実際に宮城県石巻市などでの東日本大震災の行方不明者捜索や熊本県阿蘇市の熊本地震断層跡など災害現場、また山形県酒田市や宮城県塩竈市での道路空洞や宮城県丸森町での堤防異常箇所検出などのインフラ点検現場でのレーダ調査を実施した。
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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
令和7、8年度に実施予定であった実際の災害現場やインフラ点検現場などフィールドでの検証実験を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
実際の現場で使用できるようにするための精度向上としてさらに様々な現場でのデータを収集するとともに評価検証を実施する予定である。
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