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水中でのデータ通信は低速であるため、一般的に自律型海中ロボットによって観測された成果はロボットを回収するまでは確認できない。本研究は、自律型海中ロボットによる海底画像観測の効率化のため、１度の潜行で複雑な海底を高被覆率に観測するためのナビゲーションを実海域の広域調査で実現する。ロボット内蔵CPUの負荷増加を抑えるため、本システムはロボットに追加装着可能なGPU(Graphics Processing Unit)主体のハードウェアモジュールとして作成した。本システムでは約1,000平米に及ぶ地形を高被覆率に観測可能なルートを現実的なシップタイム内に自動生成できることを確認した。
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