| 研究課題/領域番号 |
19H04190
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
|
|---|
| 研究機関 | 岡山大学 |
|---|
研究代表者 |
見浪 護 岡山大学, 自然科学研究科, 特命教授 (80262608)
|
|---|
| 研究分担者 |
戸田 雄一郎 岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (70806083)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2019年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
|
|---|
| キーワード | ドッキング制御 / リアルタイム空間計測 / 位置姿勢安定化制御 / 自律型ロボットのための自律充電 / 泳ぐ魚の寸法計測 / 魚養殖の自動制御化 / 省エネ養殖によるSDGｓ貢献 / ビジュアルサーボ技術 / リアルタイム / 空間計測 / 位置姿勢 / 魚の寸法計測 / 自律型水中ロボット / 複眼カメラ / 立体空間認識 / 模擬充電実験 / ドッキング / 自律型知能ロボット / 海底資源探査 / 長期連続航行 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の長期的目的は、深海底環境において海底探索、資源回収、基地建設、など海底作業が可能な自律水中ロボット(AUV: Autonomous Underwater Vehicle)の研究開発である。このためには、まずAUVのエネルギーの自律的確保が重要であり、確実な充電機への嵌合・充電が可能な制御系の構築、またその実用性の実海域実証、が本研究の概要である。
|
| 研究成果の概要 |
複眼で動画像を認識し空間計測に基づいてロボットを制御するビジュアルサーボ技術を水中ロボットに応用し、水中での自動充電を可能とする自動ドッキング制御技術について研究を続けた。その結果深海底での継続的運用が可能なロボット作業の実現につながる自律水中ロボット(AUV)の自動充電模擬実験(仮想充電ステーションとの嵌合を意味する)の実海域実証実験(瀬戸内海)に成功した。さらに発光３次元マーカーを考案することで、深海底を模擬した漆黒光環境と海底泥舞上り条件下での瀬戸内海実海域嵌合にも成功した。2022年度はドッキングのための水中空間計測技術を泳ぐ魚の位置姿勢計測技術に応用し、魚の寸法計測技術を確立した.
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
自律水中ロボット(AUV)の自動制御技術は、AUVの位置姿勢をリアルタイムに計測する技術が不可欠であり、空間計測技術の開発はAUVの海底での自律的活動電を可能とする自動嵌合制御を可能とする。海底では海流変化、濁り、水中物体によるカメラ視界遮蔽など海中独特の外乱が存在し、これらの外乱に対するロバストな充電ドッキング制御技術の開発を行った。自発光３次元マーカーと複眼カメラを用いたリアルタイム計測、およびドッキング安定化制御方法の開発により瀬戸内海での実海域ドッキングに成功しその実用的能力を実証した。さらに開発した空間計測技術を泳ぐ魚の寸法計測に応用し養殖技術の自動制御化とSDGｓ達成に貢献した。
|
