| 研究課題/領域番号 |
19H02103
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
石田 寛 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80293041)
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| 研究分担者 |
岩見 健太郎 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80514710)
田中 雄一 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10547029)
松倉 悠 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (60808757)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 知能ロボティックス / センサ工学 / 計測工学 / 環境計測 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
光学式嗅覚センサをドローンに搭載し，大気環境モニタリングに応用する。廃棄物埋立地に発生するメタンなどの温室効果ガスを検知し，その発生位置を自動探索するシステムの実現を目指して，要素技術の開発を行った。
ガス分子は，その分子構造に応じて特定の波長の赤外線を吸収するので，これを利用してガスを検知する。ドローンに搭載可能な小型センサを実現するために，高い融点を持つ窒化チタンを加熱することにより赤外線を輻射するMEMS素子の開発を行った。昨年度までの実績を踏まえ，今年度は折り返し自立膜型構造を持つ素子の製作とその耐熱性評価試験を行い，メタンの吸収波長である3.3ミクロン付近の熱輻射に対応する温度まで加熱可能であることを確認した。
嗅覚センシング用ドローンの開発に関しては，低空飛行させたマルチコプタが作る気流を利用するセンシング手法を引き続き検討した。多少の横風がある環境でも，地表から放出された埋立地ガスを上空のマルチコプタまで巻き上げて検出できることを確かめた。また，昨年度に開発したガス拡散シミュレータを使い，ガス源探索アルゴリズムの開発を行った。ドローンなどの移動ロボットが測定したガス濃度と風向風速の測定値を用い，ガス源の位置を粒子フィルタで推定する。ワークステーションと複数のノートパソコンを使って並列に多様なシミュレーションを行って検討した結果，変動の大きな環境でも精度良くガス源位置を推定できるようになった。深層学習を用いると，超解像ガス分布計測が実現可能であることも示した。希薄なガスの検出を可能にするため，空気中を漂うガスを濃縮してセンサに与える装置の開発も行った。マルチチャネル型のガス濃縮セルを試作し，ヒータの個体差を考慮して加熱制御した結果，単純な管状セルにガス吸着剤を詰めた場合と比べて捕集したガスを素早く加熱脱着でき，高濃度のガスが得られることを示した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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