| 研究課題/領域番号 |
16H02428
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
船舶海洋工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
巻 俊宏 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (50505451)
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| 研究協力者 |
佐藤 芳紀
松田 匠未
坂巻 隆
伊東 高明
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
45,110千円 (直接経費: 34,700千円、間接経費: 10,410千円)
2018年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2017年度: 13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)
2016年度: 22,230千円 (直接経費: 17,100千円、間接経費: 5,130千円)
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| キーワード | AUV / 自律型海中ロボット / 海底ステーション / 海底地震津波観測網 / 海底地震津波観測 / ナビゲーション / 海中探査 |
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| 研究成果の概要 |
海底センサネットワークを拠点とする、AUV（自律型海中ロボット）の無人・長期・広域展開手法を提案し、海底環境の長期間、広範囲かつ密なモニタリングを行うための技術基盤を構築した。新開発した広域ナビゲーション手法により、音響測位範囲より遠く離れた海底観測ノード間のAUV の自律移動を実現、これまでに開発したドッキング手法の発展により、ノードへのAUV の自動ドッキング、充電および高速データ通信を実現する手法を確立した。さらにTri-TON 2, Tri-TON, Tri-Dog 1という3台のAUVを用いた海域試験により、本手法が複数のAUV間の相互測位にも応用可能であることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、AUVを船舶や人間の介在無しで長期間かつ広範囲に展開する手法が確立された。海底ステーション単体へのドッキングや音響ナビゲーションに関する研究事例は存在するが、複数の海底ステーションからなる海底センサネットワーク全域をターゲットとし、かつドッキングまで含んだシステム提案はこれまでほとんど存在しない。本手法は現在常識となっている船舶ベースの海洋調査を根本から変える可能性を秘めており、サイエンス分野のほか、資源開発、漁業、施設管理、環境モニタリング、捜索救助など幅広い応用が期待される。
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