| 研究課題/領域番号 |
20K21013
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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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| 審査区分 |
中区分22:土木工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
内藤 英樹 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50361142)
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| 研究分担者 |
運上 茂樹 東北大学, 工学研究科, 教授 (60355815)
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | コンクリート構造物 / 非破壊検査 / 点検・診断 / ロボット / 機械学習 / 点検 / 振動試験 / ヘルスモニタリング / 異常検知 / ひび割れ / 構造ヘルスモニタリング / 振動 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
リニア中央新幹線やカリフォルニア高速鉄道の整備など、国内外において高速鉄道の需要が高まる中で、供用中の構造物や軌道内部までも検査できる、効率的かつ高精度な検査技術の開発が望まれている。本研究は、走行車両を用いて構造物や軌道内部を検査するため、i)移動型加振源を用いた高精度検査技術の開発、ii)AIを用いた波形処理高速化と移動型検査への応用、およびiii)AIを用いた新幹線軌道の劣化マップの更新・精緻化に取り組む。本研究成果は、次世代型の高精度検査車両の実現へと繋がり、新幹線をはじめとする高速鉄道の安全性と快適性の向上に大きく寄与できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、加振源と加速度センサを移動体に組み込み、構造物の上を走行しながら内部のひび割れや劣化を高精度に検査できる自走式点検ロボットを試作した。点検ロボットは走行機能と加振器・センサの昇降機能によって、道路、鉄道、港湾や空港などの上を走行しながら、一定間隔で加振器とセンサを構造物表面に接触させて局所振動試験データを自動取得することを目的とする。取得された加速度センサによる点検データは機械学習に適したデータセットに変換され、機械学習のひとつであるオートエンコーダによる異常検知を行うことにより、目に見えない構造物内部の異常箇所を推定できることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会インフラの点検効率化は時宜を得たテーマであり、ロボットやAIの活用が期待されている。本研究は、自走式ロボットによる構造物の自動点検と、AIによる健全性診断を合わせて検討した。研究成果として、自走式点検ロボットに必要な性能と実現するための機構を示した。また、良品学習による高精度の健全性診断手法を提案し、転移学習によって汎用性を付与できることも示した。これらの研究成果は、道路、鉄道、港湾や空港などの社会インフラ施設への適用を想定しており、今後もこれらの現場実証試験を進めていく。また、本手法は土木構造物のみならず、他分野の様々な診断への応用と波及が期待される。
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