機械学習による音源分離に立脚したAUVの物体検知の高精度化の研究

• 研究課題/領域番号: 24K07923
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分24020:船舶海洋工学関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 中川 友進 早稲田大学, ナノ・ライフ創新研究機構, 主任研究員 (50513454)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 自律型無人探査機 / AUV / ソーナー / 機械学習 / 音源分離

研究開始時の研究の概要

海洋調査において、自律航行型のAUVの重要な対象となる、複雑な海底地形などを高精度かつ効率的に調査するには、これまでより海底に接近する必要がある。本研究の目的は、機械学習を用いた音源分離による、前方監視ソナーの測定信号のノイズ除去に立脚した、AUVの安全な自律航行の高精度化である。目的達成のため、「どのように音源分離により自律航行を高精度化するか？」、「どのように実験室で開発された音源分離の技術をAUVへ展開するのか？」という2つの学術的な問いを解決する。測定信号を所望信号とノイズへ高精度で分離し、物体検知の精度を高め、自律航行の高精度化を達成する。