| 研究課題/領域番号 |
18K11270
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
勝間 亮 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80611409)
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| 研究分担者 |
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | モニタリング / センサネットワーク / 可動ノード / カメラ |
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| 研究実績の概要 |
2018年度は，移動式監視カメラを使ったモニタリング手法を提案した．従来の固定式監視カメラでのモニタリングでは，一度設置した後，その設置場所から動かすことが困難なため，特に山林などに設置する場合は植物の生育などでモニタリング不能となった場合に対処が容易ではない．そのため，障害物を避けて映すことが可能な移動式監視カメラを利用することで，撮影領域を適切に保つことを実現する．
2018年度の研究成果として，木々の枝と枝との間にロープを張り巡らせ，ロープ上を移動可能な複数のカメラが協調移動しながら対象領域を監視するロープウェイ式害獣検知システムを提案した．このロープウェイ式害獣検知システムでは，監視ノードはロープ上のみを移動できるため，撮影領域はロープの設置場所に大きく影響を受ける．そのため，監視したい領域が与えられたときに，その領域をくまなく監視できるようなロープの位置を決定することは重要な問題になる．さらに，同じような位置に2本のロープを設置して2台のカメラでモニタリングすると，ほとんど同じ映像を取得してしまうため，モニタリングの質が高いとは言えないため，ロープ間の距離や角度に制限を加える必要がある．そこで，導入する監視ノードの数をできるだけ少なくしつつ，満足な監視領域を得るためのロープの設置場所決定手法を提案した．
本問題は，同時に複数の領域を監視できる位置に監視ノードを設置すると効率的である．そのような監視ノードの位置は既存の有名なクラスタリング手法であるk-means法で求めることができる．シミュレーション実験において，40[m]×32[m]×10.5[m]のフィールドを想定し，98個の監視したい点を設置した環境で，提案手法とk-means法とを比較した結果，提案手法のほうがロープの設置数を25%～31%程度削減でき，コスト削減に貢献できることが分かった．
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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
山林における移動可能なカメラを用いたモニタリングでは，ノードの移動性の確実さが最も重要な要素となる．2018年度では，ノードの移動性を保証するためのロープの設置場所を決定する手法を提案し，既存の方法を組み合わせて用いたロープの設置場所決定手法よりも低コストで実現可能なことが確認できた．
これにより，次の段階であるノード自身と周囲の他ノードの位置を求める方法，ノードが障害物の位置を知る方法の検討に移ることができるため，順調に研究を進められていると評価した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究での最終目標は，各カメラが樹木などの障害物の位置を自動的に判断して回避する高度なモニタリングが可能なシステムを開発することである．この目的を達成するために解決するべき課題は，（a）ロープを張る位置を適切に決定すること，（b）ノードが自身と周囲の他ノードの位置を知ること，（c）ノードが障害物の位置を知ること，（d）各種位置情報から各ノードが協調してどの位置に移動するべきかを自律的に決定することが挙げられる．
2018年度は，課題(a)を解決できたため，残る(b)～(d)を解決することを目標として，検討を進めていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
カメラ，センサ，移動機構を備えたノードのプロトタイプを製作したいと思っていたが，2万円弱の残額では完成できる見込みがなかった．年度末に残額を使って一部のみ物品を購入したとしても，少し時期が過ぎると検討の範囲に入る物品も変化し，より安価で高性能なものが出た場合に非効率であると判断したため，2018年度の購入を断念した．
今後は安価で高性能な物品を検討しつつ適したものを一括で購入し，ノードの製作を行っていく予定である．
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