研究課題/領域番号 |
19H02103
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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研究機関 | 東京農工大学 |
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 |
研究成果の概要 |
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,その発生箇所を自動探索するドローンの実現を目指し,要素技術を開発した。低空飛行させたドローンが作る気流を利用し,地表の埋立地ガスを上空のドローンまで巻き上げて検出する手法を提案して,実現可能性を示した。赤外線吸収式小型ガスセンサの実現に向け,その作製に不可欠な超小型赤外線光源の開発に成功した。粒子フィルタを用いた高精度ガス源位置推定や,深層学習を用いた超解像ガス分計測にも成功した。
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自由記述の分野 |
センサ工学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では高耐熱性材料を用い,メタンの吸収波長の赤外線を熱輻射する小型光源を開発した。この技術は,メタン以外にも様々なガスを検出する赤外線吸収式小型センサの開発に応用できる。また,ドローンが作る下降気流を利用し,地表を漂うガスを効率よくセンサに集めて検出する手法を提案した。気流の乱れが大きい屋外環境においても高精度にガス濃度分布を計測し,高い成功率でガス源位置を突き止めることに成功した。これらの技術は,環境計測に幅広く応用が期待される。
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