| 研究課題/領域番号 |
21K14228
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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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小区分22020:構造工学および地震工学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
阿久津 絢子 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (10894496)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 動的挙動 / 橋梁振動 / 三次元点群データ / 変位 / 動画分析 / 位相限定相関法 / モニタリング / 振動特性 / 振動誤差 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，維持管理の高度化，効率化のためのモニタリング技術が注目されている．橋梁では，構造物の状態を評価するため変位の把握が重要となってきているが，センサ設置やデータ回収等が周辺環境に依存するため，計測の簡易化が求められている．本研究は，複数画像の特徴点を組み合わせて得られる三次元点群データに着目し，橋梁支承部等の変位取得を行う計測システムの構築を目指すものである．本手法は，カメラの連写機能等で得られた画像から橋梁の振動特性を取得する新しい発想を備え，振動特性取得や画像選定等に機械学習を適用することで，画像を撮影するだけで対象部の変位が取得できる簡易で効率的な計測システムの構築を行う．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，カメラによる動画や画像を用いて構築する橋梁の三次元点群データについて，特に橋梁の振動により生じる誤差を低減するため，振動特性を考慮した三次元点群データによる橋梁変位計測システムの開発を目的としている．
前年度中に動画処理を行うことで異なる位置やタイミングで撮影した動画から基準となるフレームの決定，抽出および対象のフレームを用いて点群データ化する方法を構築したため，本年度は作成した点群データの処理方法および変位計測方法について検討を行った．
画像を用いた点群データは，各画像から特徴点を抽出し特徴点同士をマッチングさせることで生成する．多くの画像を用いることによりマッチングする特徴点の数は増えるが，一方でノイズの原因となる特徴点が増えてしまう．そのため，変位計測の前に点群データの前処理としてノイズ除去処理を行った．本研究では橋梁等の構造物の点群データを利用するため，構造物の外形を検出し，かつノイズ除去が可能なRANSAC法とSORフィルタを適用し，ノイズ除去処理を行った．
変位計測方法の検討として，橋梁の支承を模擬したモデルを用いた実験を行った．支承モデルの周囲から撮影した画像を用いて3次元点群データを生成し，支承モデルを回転させたり，微小に動かしたりした状態で生成した点群データと比較する方法を検討した．変位や回転角度の計測は，生成した点群データにおいてメッシュやグリッドを生成せずに点群間の距離を取得するM3C2比較法やRANSAC法により得られた平面から法線ベクトルを取得することで算出した．実験ではレーザ変位計等を用いて実測値を計測しており，本研究で検討したノイズ除去方法および変位，回転計測方法を適用した結果と比較し，高い精度で変位や回転角度を得ることができていることが確認できた．
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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
本年度は3年目に計画していた復元した3次元点群データから変位を取得する方法の検討，得られた点群データのノイズ除去方法の検討を行い，前年度までに構築した動画分析により橋梁の振動状態を把握し，点群データを構築するシステムに組み込んだ．変位計測は，前年度に取得した橋梁の点群データでは変位を生じさた状態での点群取得が困難であったため，橋梁支承部モデルを3Dプリンタで出力させて実験を行った．確認のために取得していたレーザ変位計での計測結果と比べても高い精度で変位や回転を算出できていることが確認できたため，本研究は概ね順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
現在までに動画から橋梁の振動を取得する方法，取得した振動の基準位置のフレームを抽出して振動を考慮した点群データ構築方法，得られた点群データから変位や回転角度を取得する方法について検討を行ってきた．振動を考慮した動画フレームの取得部分についてフレームの抽出を位置のみで決定しているが，実際には動画フレーム間での微小なブレの影響等が考慮されていないため，フレームのブレ度合等を考慮した自動抽出方法を検討したいと考えている．また，その抽出に機械学習や確率的なアプローチの導入を検討している．さらにカメラが車両等に搭載されて動いている場合の画角変更や振動への対応方法についても考えていきたい．当初は今年度で終了の予定であったが，補助期間の延長を申請し，海外での学会発表および論文投稿を行う予定である．
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