| Project/Area Number |
22H04952
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Broad Section C
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
林 健司 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50202263)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 幸二 九州大学, 工学研究院, 准教授 (10180324)
冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10217523)
興 雄司 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10243908)
竪 直也 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30466784)
佐々 文洋 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30722681)
石田 寛 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80293041)
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| Project Period (FY) |
2022-04-27 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥192,400,000 (Direct Cost: ¥148,000,000、Indirect Cost: ¥44,400,000)
Fiscal Year 2025: ¥31,590,000 (Direct Cost: ¥24,300,000、Indirect Cost: ¥7,290,000)
Fiscal Year 2024: ¥41,600,000 (Direct Cost: ¥32,000,000、Indirect Cost: ¥9,600,000)
Fiscal Year 2023: ¥39,650,000 (Direct Cost: ¥30,500,000、Indirect Cost: ¥9,150,000)
Fiscal Year 2022: ¥53,560,000 (Direct Cost: ¥41,200,000、Indirect Cost: ¥12,360,000)
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| Keywords | ガスセンサ / ロボット / 人探索 / ガス源探知 / プラズモニックガスセンサ / ハイパースペクトル情報 / 導波路型ガスセンサ / 時空間揺らぎ / 分子認識 / 匂いセンサ / ハイパースペクトルイメージング / 偏光回転素子 / センサロボット / 時空間ゆらぎ / ハイパースペクトル |
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| Outline of Research at the Start |
匂いなどの揮発性化学物質情報を光情報に変換する光化学ナノプローブを2次元展開し、匂いの流れや痕跡などの空間分布を見ることができるデバイスを開発し、化学物質空間を高速・高感度、かつ高い空間分解能で可視化する。この化学イメージングデバイスは化学物質情報をハイパースペクトル情報に変換し、多種多様な匂い物質情報を網羅的に取得できる。さらに、開発したセンサデバイスの機能実証研究として、匂い情報キュレーションロボットを構築し、ガス源探索（重要例：危険物漏洩、災害現場での人探索）を実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
設定した研究開発の3レイヤ（プローブ、2次元ガスセンサとハイパースペクトルデバイス、 可視化ガス時空間画像解析とセンサロボット）の実績は以下の通りである。1) LSPR/SERSプラズモニックセンサでは酸化チタンの導入により、センサ情報の増大と高感度化、長寿命化を実現した。またカーボン量子ドットの特性評価を進めた。蛍光色素LSPRカップリングでは2次元ガスセンサをスパッタとインクジェット印刷で作製、SERSセンサでは銀コロイド単層化で高感度SERS基板を作製した。2) 2次元LSPRガスセンサではAu/Agコロイド/蛍光色素インクを開発し、4x4サブピクセル構造を持つ2次元センサを開発し、複数ガスの分布計測を可能とした。また、凹凸構造による方向異方性ガス応答を持つLSPRフレキシブルセンサを作製し、ガス種ごとのガス流ベクトル推定に成功した。薄型ハイパースペクトル計測デバイスではドレスト光子フォノン援用アニール法で旋光デバイスを作製し、超薄型デバイスの動作検証を行った。また、ガラス薄膜を用いる導波路型LSPRガスセンサを作製してエバネッセント波によるLSPR励起とガス応答動作を確認し、デバイスの小型化と光源配置の自由度を向上した。3) LSPRガスセンサユニットをロボットに搭載し、大気中のガスプルームの可視化検知が可能であることを確認した。ガス分布の時空間解析ではハイパースペクトルの時空間相関解析により複数ガスが拡がる様子を動的に可視化し、また非負値マトリクス分解（NMF）を用いて、ガス組成推定とガス分布領域分割を可能とした。ロボットによるガス源探索プログラムではScan/Infotaxis/ERP/PF-spriralによる複数の位置推定アルゴリズムと移動探索アルゴリズムの組み合わせによるガス源探索アルゴリズムを構築し、シミュレーションによる探索動作検証を行った。
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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
opto-chemicalプローブ開発と2次元プラズモニックガスセンサでは取得情報の向上、高感度化を行い、ガスの拡がりの時空間分布の取得、解析に成功している。また、ガス種ごとの拡がりや流れベクトルの推定にも成功し、これらの成果は「匂いの時空間分布の揺らぎ解析」のために必要なガス時空間分布のディジタルデータ取得が可能となったことを意味し、今後の実空間データの解析によりガス源探索につながる成果である。ガス流ベクトル取得と導波路型LSPRガスセンサの開発では計画を上回る成果を出しており、今後のガス源探索研究にも大きな寄与となる。センサのガス検知感度については、実空間でのガス分布のためにはさらに性能向上を行うことでガス源探索が容易になるため、引き続きプローブ開発を進める必要がある。ロボットプラットフォームの室内実験ではガスプルームのリアルタイム可視化に成功しており、取得情報によるガス源推定と探索アルゴリズム実験が開始可能で、研究計画通りに進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2次元ガスセンサの高機能化、高感度化では光機能材料としてカーボン量子ドットを新たに導入し、酸化チタン、蛍光色素と併用することでセンサの特性の多様化とガス検知の高感度化を達成する。その際、2次元の濃度分布を意図的にランダム化するデバイス作製技術を導入し、スパッタによるAu/Agナノ粒子基板とAu/Agコロイドインクの作製上のばらつきをセンサ情報として積極的に利用する。このセンサ高度化では、センサの微小領域に着目した特性タイプ解析に基づきセンサ応答を特徴づけ、センサ情報処理の基礎データとし、ガス種同定のための解析に用いる。開発した2次元ガスセンサは応答異方性を持つ微細構造ガス流ベクトル検知技術を一体化したセンサデバイスを作製し、その特性解析とガス分布、ガス流ベクトル推定を行う。ガス流ベクトル推定では応答画像のフーリエ変換像による特徴抽出と機械学習により、面内のガス流の可視化を行う。その際、ガス種の推定もLSPR応答スペクトル情報に基づき行う。なお、今年度開発に成功した高速なLSPRガスセンサと高感度で高い分子識別能を持つSERSガスセンサを同一デバイスで実現できるデュアルモードセンサについては、2次元ガスセンサとしての応用開発も進める。ガス源探知では室内でのガス流フィールドを設定し、2次元センサによるガス流可視化像の時空間揺らぎとガス源との関係を調査し、ガス源探索の新たな情報にできるかを検討する。なお、ガス流分布の解析では流体解析技術や流れ場可視化技術の実施を検討し、参照情報とする。
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| Assessment Rating |
Interim Assessment
A+: 想定を超える研究の進展があり、期待以上の成果が見込まれる
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