| 研究課題/領域番号 |
21K19852
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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63:環境解析評価およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
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研究代表者 |
長谷川 克也 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 研究開発員 (30425780)
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| 研究分担者 |
萩尾 由貴子 明海大学, 総合教育センター, 講師 (50744885)
大谷 淳 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90329152)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 無人航空機 / 土砂崩れ / 機械学習 / AI / 地域インフラ / 災害情報取集 / 災害検出 / ドローン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本は災害の多い国であるが、その発生のほとんどは首都圏や大都市ではなく、地方で起こっている。小規模な地すべり、土砂崩れは頻繁に起こっているが、慢性的な人員不足である自治体では地域インフラ崩壊は発見に時間がかかることが多い。そのような要因で現在の日本では「見たらわかる災害が発見できない国」となっている。本研究ではAI技術とドローンを用いて「自動巡回による地域インフラ監視と災害情報収集」を行う。
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| 研究実績の概要 |
日本では地震、水害、台風など自然災害により大規模なものばかりではなく小規模なものまで多くの土砂崩れが発生している。地方自治体では人員削減によりきめ細かい監視の目が届かず、道路の寸断やインフラの流失などの発見が遅れてしまう事になっている。本研究では無人航空機を使い自動的に土砂崩れなどの地形変化を検知し災害情報収集の迅速化を目的としている。
本年度の研究では土砂崩れの地形変化シミュレーションデータを得るため2件の実測実験を行なった。1件は埼玉県の協力を得て造成中の工業団地の切土盛土による地形変化を工事開始から終了までの間に、ドローンを用いて数回の航空測量を行い得られた3Dデータから変化量の抽出によって地形変化を自動抽出することに成功した。もう1件は国立研究開発法人土木研究所の協力によりつくば中央研究所内実験施設を利用し、人工的に作成した盛土をショベルカーにより微細な地形変化を作りながら航空測量によって地形変化を計測した。この2件の実験により、造成地では大規模な地形変化、土木研究所では微細な地形変化にそれぞれ対応した土砂崩れの自動検知システムの実験に成功した。
また、本研究では市町村レベルの広さに向けたシステムを想定している。そのため一般的な回転翼機であるマルチコプターではなく、固定翼の利用を想定していおり、北海道大樹町において固定翼機による自律飛行実験、飛行時の空撮映像からの３D地形図作成、飛行中の機器故障時の安全対応などのUAVの実用化実験を行なった。その結果により効率的飛行ルートの作成、撮影時の飛行高度、飛行速度などの基礎データを得ることができた。
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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
COVID-19の影響により屋外実験が制限され研究当初は屋外活動に制限があり予定されていた実験ができず研究進行に遅れが生じたが、その間に機器製作、数値シミュレーションなどの実験準備を進めたことで、屋外実験が可能となった本年度は遅れを取り戻し大規模地形変化と小規模地形変化の2件の地形変化実験と数多くの飛行実験を行なう事ができた。
この実験結果により解析が進み研究は順調に進行している。
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| 今後の研究の推進方策 |
COVID-19の影響により遅れていた機材の調達、調整等は規制の変化に合わせ遅れを取り戻し屋外実験も可能になった。それにより遅れていた実験データもそろい始めたためデータ解析を進めるとともに、研究成果達成のために不足していたデータ取得のための実験を進める。研究期間終了までに予定通りの成果を達成し、本年度は学会での口頭発表や論文発表を行うことで研究成果の公表に努める予定である。
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