| 研究課題/領域番号 |
20K19898
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
池 勇勲 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (90823766)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 音響カメラ / 水中ロボット / SLAM / 極限環境 / マテリアル分布 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，人間が直接入れない極限水中環境において無人水中ロボットに搭載した音響カメラを使用し，物質・材料に関する環境情報を反映したマップ生成システムを開発する．具体的には，環境中に存在するマテリアルの特性を音響カメラの計測情報より分析し，環境のマッピング処理における環境特徴量として活用することで，環境中に存在するマテリアルの情報を含む3次元形状情報（水中マテリアル分布マップ）を復元するシステムを提案する．生成された水中マテリアル分布マップは環境の状態を含む重要な資料となるため関連する意思決定機関へ提供されることを前提とし，後の減災，廃炉，復旧復興計画などに役立てられることを想定している．
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，福島第一原子力発電所の原子炉のような人間が直接入れない極限水中環境において，無人水中ロボットに搭載した音響カメラを使用し，物質・材料に関する環境情報を反映したマップ生成システムの構築を目的とする．
本研究では，環境中に存在するマテリアルの特性を音響カメラの計測情報より分析し，環境のマッピング処理における環境特徴量として活用することで，環境中に存在するマテリアルの情報を含む3次元形状情報（水中マテリアル分布マップ）を復元するするアプローチで検討を進めている．
2021年度に確立した，音響画像におけるYOLO（you only look once）を利用した複雑な物体を認識する手法及びその特徴量を記述する方法の確立に続き，2022年度はそれらのYOLOで認識した特徴量を利用し，3次元点群のレジストレーション手法であるICP（iterative cloest point）に基づく水中環境における3次元マップを生成する高精度SLAMを実現した．
さらに，機械学習により撮影表面の性質を分類するシステムを構築した．具体的には，教師あり機械学習を活用した画像認識技術であるセマンティックセグメンテーションを改良し，水中環境における水中音響カメラを用いた船底の劣化検出を実現した．具体的なセマンティックセグメンテーションの方法はSegformerを利用し，学習データとしては2020年度に開発したシミュレータを利用した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度に計画した研究目標である以下の項目1と項目2をおおむね達成できたため．さらに，国際・国内会議への論文投稿と発表を行い，成果公表もおおむね順調に進展しているため．
１．より一般的な水中地形上のマテリアルを認識する手法を新たに確立する．
２．確立した水中SLAM手法を基に，認識したマテリアルの情報を含む3次元マテリアル分布マップを生成するシステムを構築する．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は，2022年度に開発したセマンティックセグメンテーションに基づく水中環境における水中音響カメラを用いた船底の劣化検出手法を拡張し，より多様なマテリアル情報を認識する手法を確立する予定である．また，それらの認識結果を反映したより多様なマテリアル情報を含む3次元マテリアル分布マップの生成を目指す．
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