| 研究課題/領域番号 |
19H02221
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分22020:構造工学および地震工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
水谷 司 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (10636632)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 車載型地中レーダー / 埋設管 / 空洞 / 三次元位置推定 / ディジタル信号処理 / AI / 三次元地中・地表空間構造 / 模擬フィールド |
|---|
| 研究成果の概要 |
インフラ分野においてはこれまでは目で直接見えるインフラ表面の状態などの「可視空間情報」に関わる計測・分析技術の開発が研究の主流であったが，次の時代に革新をもたらすのは目で直接見えない地中や構造物内部の「非可視空間情報」の構築，つまり「見えないところの見える化」技術であると考えている．本研究では，近年高速計測可能になった地中レーダーを車載して走行しながら大規模に地中内部を計測し，そのデータを「ディジタル信号処理（DSP）」と「AI」を高度に駆使して処理することで道路を構成する地盤内部の埋設管・空洞を自動で検出する技術の基礎を開発した．
|
| 自由記述の分野 |
リアルタイム空間解析工学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，道路面下の透視技術として，車載型の高速地中レーダーにより三次元空間データを計測し，そのデータをディジタル信号処理と深層学習モデルにより分析することで，橋埋設管・空洞の三次元位置を推定する技術を開発している．カメラや測距レーザーを活用した目視可能なインフラ表面の状態評価技術に比べて，目視不可能なインフラ内部の状態の推定技術の開発はアルゴリズム構築からその有効性の検証まで各段に難しい．しかし，第三者被害を引き起こす空洞由来の陥没の低減，埋設管位置の詳細な把握による建設工事の効率化などを考えると，道路路面下の異常や構造物の三次元情報を自動で構築する技術の開発は必須である．
|
