| 研究課題/領域番号 |
20K21064
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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25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 地中レーダ / 電磁波レーダ / 内部可視化 / 自動走行 / 深層学習 / ロボット / インフラ点検 / 災害 / 自律走行ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、人工知能で瞬時に高精度で内部構造を自動推定し3次元画像化する機能を備えつつ、人工衛星測位や方位センサなどの複数センサにより指定箇所を自動走行するこれまでにはない革新的な地中レーダ自動点検ロボットを開発する。本研究の挑戦的研究としての意義は、これまで実現できていなった内部の自動推定・3次元画像化と、人手によらない自動走行化を実現することである。これが実現できれば、労働人口の減少問題で懸念されている社会インフラ点検が自動化され、的確な補修による長寿命化など高度な安全・安心社会の実現に貢献できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，広範囲の河川堤防などのインフラ内部の異常箇所を自動で検出し，画像化する自動走行地中レーダロボットを開発することである。令和2年度には，人工衛星測位や複数センサで自動走行するクローラ型地中レーダロボットを開発した。また，地盤やコンクリートのレーダ画像から内部物体を画像化する深層学習プログラムを開発した。令和3年度には，実際に河川堤防の異常箇所の調査点検において，研究開発した自動走行地中レーダを適用し，河川堤防法面や天端における走行性能を評価するとともに，AIで自動検出をするための教師あり・なし学習のためのレーダ画像収集が可能であることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の挑戦的研究としての意義は、これまで実現できていなった内部の自動推定・3次元画像化と、人手によらない自動走行化を実現することで、現状から2段階の飛躍を目指すことである。これが実現できれば、労働人口の減少問題で懸念されている社会インフラ点検が自動化され、的確な補修による長寿命化など高度な安全・安心社会の実現に貢献できる。他にも、例えば御嶽山の火山災害のような火山灰に埋もれた不明者の捜索など、人が立ち入りにくい場所を昼夜問わず長時間にわたって捜索できるようになるなど、インフラ全般の検査点検に加え災害時の捜索など地中内部のセンシング問題に広く適用できるものである。
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