| Project/Area Number |
20H00230
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 20:Mechanical dynamics, robotics, and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中嶋 一斗 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (20908420)
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (60706555)
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥44,460,000 (Direct Cost: ¥34,200,000、Indirect Cost: ¥10,260,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2020: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
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| Keywords | 漂着プラスチックごみ / ロボット / 破砕プラスチック / レーザスキャナ / 清掃ロボット |
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| Outline of Research at the Start |
特に九州周辺の離島の海岸で深刻な問題である破砕プラスチックごみに対し、検出から、移動、回収までの工程を自動あるいは遠隔で実行するロボットシステムの研究開発を行う。破砕プラスチックごみは1cm程度以下と小さく、また砂や貝殻と交じり合っているために、ロボットに搭載したカメラ等では検出は困難である。そこで3D LiDARから得られるリフレクタンスデータに着目した破砕プラスチックごみの検出原理を確立する。また準天頂衛星や地形計測群ロボットなどを活用した破砕プラスチックごみの回収ロボットを複数企業と協力して開発するとともに、在宅者やボランティアが遠隔地から作業に参加できるシステムを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では研究項目①3D LiDARの高精度化と破砕プラスチックごみの検出手法の開発、および研究項目②破砕プラスチックごみ回収ロボットシステムの開発の2つの研究項目を設定し、5年間で研究開発を行う。令和4年度は、研究項目①に対して、昨年に引き続き3D LiDARから得られるリフレクタンスデータに着目した破砕プラスチックごみの検出原理について検討を進め、全方位3D LiDARから得られるリフレクタンス値をAIで学習することでマイクロプラスチックごみを検出する手法について、新たな海岸漂着ごみデータセットを構築して精度検証実験を行った。また、開発したシステムを実際に昨年度までに構築した防水型クローラを用いた移動ロボットに組み込み、糸島市の寺崎海岸において、マイクロプラスチックごみの検出実験を行った。さらに、検出されたマイクロプラスチックごみの位置を投票してごみの分布を推定し、移動ロボットを誘導する手法を開発し、寺崎海岸においてロボットの誘導実験を行った。また研究項目②に対して、昨年度に開発した吸引型マイクロプラスチック回収機構に加え、網目状のふるい機構を用いたふるい型回収機構を設計、製作した。さらに公衆5G回線を用いてROS2ネットワークを構築し、360度動画像やロボットの状態を高速に送受信するシステム、公衆5G回線とVPNを用いた移動ロボットの遠隔誘導システム、作業現場で安全を確保するための3D LiDARを用いた人物認証手法、3D LiDARの計測値を学習により高解像度化する技術などを開発した。
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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
昨年までの開発した全方位3D LiDARから得られるリフレクタンス値をAIで学習することでマイクロプラスチックを検出する手法について、開発したシステムを実際にクローラ型移動ロボットに組み込み、海岸砂浜で回収ロボットの誘導実験を行った。またマイクロプラスチック回収機構も、昨年度に開発した吸引型に加え、より処理能力の高いふるい型マイクロプラスチック回収機構を設計、製作した。以上のことより、おおむね計画通り進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目②で開発したふるい型回収機構に対し、砂とゴミを同時にふるいに誘導するためにふるい機構の前部に装着するツメ機構について、最適角度や長さなどの設計パラメータの検討を実験的に進める。また、このふるい型回収機構を牽引するための小型エンジンを搭載した新型回収ロボットを開発する。さらに、昨年度に引き続き、3D LiDARデータによるジオメトリビッグデータを用いた3DLiDARの高解像度化、高性能化にも取り組み、実画像に極めて近いシミュレーション画像を生成する手法、高解像度な3次元データをDNNにより構築する手法、および3D LiDARを用いた周囲の作業員の識別手法について検討する。
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