| 研究課題/領域番号 |
21K04508
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 |
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研究代表者 |
稲葉 祥梧 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 海上技術安全研究所, 主任研究員 (20758263)
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| 研究分担者 |
篠野 雅彦 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 海上技術安全研究所, 研究グループ長 (00392689)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 音響測位 / 音響画像 / 機械学習 / 深層学習 / 水中音響測位 / 画像認識 / サイドスキャンソーナー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではサイドスキャンソーナーによる海底音響画像観測を水中測位に転用する手法を研究する。具体的には海底音響画像に対し機械学習による物体検出技術を適用する事で、事前に学習した自律型無人潜水機（AUV)や海底設置物等の測位対象を自動的に検出する事で測位を行う。これにより海底音響画像観測とAUV等特定物体の水中測位という二つの機能をサイドスキャンソーナー一つで実現する事を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、水中音響画像による水底観測に用いられるサイドスキャンソナーを用い、機械学習を用いた音響画像中からの物体検出手法を組み合わせる事で、深度が既知の物体を測位する手法について研究を行っている。
前年度までの研究により、ROV等の水中機器について、サイドスキャンソナーを用いた観測によりこれを音響画像として計測し、さらに機械学習を用いる事で音響画像中からの検出が可能である事、形状と材質が異なる樹脂製のモックアップ等、他の水中に設置した物体との識別が可能である事を確認し、湖水域での測位実証試験の実施までを行っている。しかしながら、測位実証試験の結果得られた測位座標については比較的誤差が大きい結果となり、また誤差成分についても、測位対象の物体検出プロセスなど、本手法で不可欠な測位処理により生じたものであるのか、または実験で用いたGPSの精度や測位対象物を水中に設置した際の位置ずれなど試験環境によるものであるのかを判断する事ができなかった。
そこで、令和5年度では本手法で行う測位計算処理の精度を検証するため、試験水槽にて計測台車を用いた実験を行い、測位対象物と測位に用いるサイドスキャンソナーとの相対座標をmm単位で制御しつつ測位計測・計算を行う事で、提案手法による測位プロセスでどの程度の誤差が生じるかを検証した。実験の結果、提案手法を用いた測位計算において生じる誤差には測位計算に支障のない程度である事を確認した。また、測位計算時の誤差要素検証の考察において、深度情報を参照した測位計算において、レンジ計測の誤差が一定水準を超えると、測位計算の精度が減少するとの知見を得た。
一連の成果については現在解析を終え、国内学会誌への論文投稿の形で公表すべく、取りまとめを行っている。またこの他、前年度までの成果について国内学会の学術講演会にて口頭発表を行っている。
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