| 研究課題/領域番号 |
17K19972
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
浜中 雅俊 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30451686)
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| 研究分担者 |
中野 不二男 京都大学, 宇宙総合学研究ユニット, 共同研究部門教員 (00595051)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 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 |
5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ドローン / GPS / 飛行網 / 深層学習 / 蟻コロニー最適化 / 粒子群最適化 / 着陸実験 / 超音波センサ / コンパスエラー / マルチタスク学習 / 超音波センサー / ドローンハイウェイ網 / 自己位置推定 / ディープラーニング / LiDAR / ティルトウィング型ドローン |
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| 研究成果の概要 |
ドローンのための3つの手法を構築した．ドローンの位置は全地球測位システム（GPS）で検出できる．しかしGPSは，山や建物の陰になる衛星からの信号を捕捉できない問題がある．そこで我々は， 3D地形図を用いて構築した深層ネットワークを用いて飛行エリアを推定可能とした．これまで，多くの飛行経路設計法が提案されてきが，飛行効率の問題に注目したものは少なかった．我々は，蟻コロニー最適化を用いて個々のパスを最適化し，粒子群最適化を用いてパスを接続するターミナルの位置を最適化する手法を構築した．ドローンの各アームに超音波センサーを設置し，反射波の強度の時系列的変化から着陸空間の状態を推定する手法を構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ドローンを使用する上での問題は，安全性およびエネルギー効率をいかに高めるかである．GPSが使用できない場合における位置推定手法の構築および着陸地の状態把握システムは，ドローンの安全性を高め，経路最適化手法はドローンのエネルギー効率を高める．
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