| 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 | 水中音響測位 / 水中音響画像 / 機械学習 / 音響測位 / 音響画像 / 深層学習 / 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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| 研究成果の概要 |
水中音響画像に対し、機械学習による物体検出を適用し、測位対象の深度情報を組み合わせる事で測位を実現する手法を提案した。研究ではまず初めに実際のROVを音響画像観測する事で、機械学習に用いる教師データを作成し、音響画像から測位対象のROVを検出するようトレーニングを行った。また、湖水域での測位検証試験により、誤差が大きい場合も含まれるものの、ある程度の精度で提案手法による測位が可能である事を示した。水域での実験で生じた測位誤差の原因を検証するため、水槽試験により物体検出精度と水平距離算出精度の検証を行い、その結果水平距離算出の精度は十分に高い事を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案手法による測位精度検証のため、水槽環境にて彼我の相対位置を明確に定めた状態にて音響画像観測を行った。一連の実証試験の結果、水平距離算出において十分な測位精度を有する事が示されたほか、試験の解析と考察において、深度情報を参照する測位では、彼我の相対位置関係により測位精度の低下する領域が存在するとの知見を得た。提案手法は一般的な音響測位手法と異なり、一般的な音響画像計測装置を流用し、測位と同時に水底面の音響画像観測が可能である。また、被測位対象に対しトランスポンダ等の搭載が不要であるため、特に近年普及しつつある小型のROVを用いた水中観測に対して、音響測位手段の提供が可能になると期待できる。
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