| 研究概要 |
匂い・ガスの発生箇所を探知する嗅覚ロボットは、ガス漏れ探知、火災の早期発見、鉱山などの危険箇所の探知等に役立つものとして期待されている。嗅覚ロボットの研究は本研究以前にも行い,匂い発生源探知が可能であることは既にわかっている。しかし、センサ(半導体ガスセンサ)の応答速度、応答から元に戻る応答回復速度に律速されて十分な移動速度が確保できなかった。本研究ではセンサ応答の変化分を検出するアルゴリズムを工夫することにより高速化を達成し、従来の1/7程度の時間で探知できるようになった。また、さらに応答速度、応答回復速度の速い水晶振動子ガスセンサを用いた研究を行った。計測回路の時間分解能を向上させ、大気中でも安定に動作するように湿度センサによる補正を行ってロボットにセンサを搭載し基礎的な実験を行った結果、高速(20cm/s)でロボット移動中にも確実にガスの有無を判定することができ、さらに高速化できる可能性が得られた。
このような嗅覚ロボットの探知アルゴリズムは、実験を繰り返すよりはシミュレーションが可能になると効率よく検討することができるようになる。そこで、プルームの様子を動画像にして、その中にセンサを置いたときに得られる応答を推定するシミュレーションツールを試作した。センサとしては水晶振動子ガスセンサを用い、秒オーダ以下で変化するガス濃度に対するセンサ過渡応答をニューラルネットワークによる過渡応答モデルにより推定できることがわかった。このツールの応用の1つとして画像の劣化を防いで最小限の数のセンサで画像を得る方法を検討し、風向方向にセンサを疎に配置しても画像の劣化が小さいことがわかった。そして、本ツールを使用することにより、効率的に探知シミュレーションを行える見通しを得た。
|
