| 研究課題/領域番号 |
17K00365
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
公文 誠 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (70332864)
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| 研究分担者 |
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 特任教授 (70436715)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ロボット聴覚 / 視聴覚統合 / センサフュージョン / ドローン聴覚 / 音源定位 / マルチロータヘリコプタ / 知能ロボティックス |
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| 研究成果の概要 |
本課題ではドローンから地上音源を検知する上で、ドローン自身の発する騒音が大きく、また対象音源が遠くにあって、マイクロホンからの信号だけで音源を正確に認識することは難しいことを想定し、カメラとマイクロホンアレイを搭載した無人航空機で安定かつ高精度に対象を認識する技術を目的とした。
間欠的な音情報と連続的だが音源の外見について不確かな動画情報を相補的に統合し、音源の三次元位置推定、複数移動音源の識別・追跡などを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本来音によって特徴づけられる音源について、一定の条件の下で画像という異なるセンサ情報（外見の分からない音源）を通じて認識する出来るようになったことを通じ、様々なセンサ情報を自律的に統合する方向へと展開が可能で意義があると考えている。異常検知や、防犯等、社会一般で必要とされる技術としても利用可能である。
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