| 研究課題/領域番号 |
20K04956
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 |
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研究代表者 |
小林 充 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (10373416)
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| 研究分担者 |
佐藤 圭二 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (90734244)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 自律運航船 / 障害物検出 / 画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
実験用小型船にカメラ（180°魚眼カメラ2台、PTZカメラ2台）を取り付け、全周囲撮影システムを構築し、航行して海上浮遊物を含む海域の連続静止画撮影、動画撮影を行った。偶然存在した海上浮遊物の撮影を行ったものの、人為的に障害物を撮影するには潮流が大きく、回収不能になる危険があり困難であるため、撮影画像に浮遊物をCGで合成する手法の開発が必要であり、次年度の課題とした。また海上浮遊物を模擬して連続的に異物が移動する画像を作成しConvNet（畳み込みニューラルネット）を学習し検出させる手法、オプティカルフローによる浮遊物追尾の手法による検出実験を行ったところ、オプティカルフローはノイズ状に発生する海面上の風波の濃淡に弱く困難であることが分かった。
これと同時に先行事例を調査するため、自動車自動運転システムを研究開発する大学及び団体から資料調査、実地調査を通じてシステム構成の調査を行った。調査を行った範囲ではカメラ画像からの障害物検出はYOLO（You Only Look Once、Convnetと教師あり学習による画像からの物体検出手法の一つ）による自転車や歩行者などの既知カテゴリの検出によるものとなっており、不特定形状の障害物検出を行っているものはなくこれに対しては専らLidarや立体視による立体障害物検出とカメラ画像による特定という組み合わせで行われていた。船舶においては一般的に自動車より遠方の障害物の検出の必要がありLidarとの組み合わせでは困難であるものの、小型船においてはLidar検知距離内の障害物の検出と回避のニーズがあるためこの目的のための開発において参考とするものがあった。
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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
当初の年度実施計画を十分に実施している。
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| 今後の研究の推進方策 |
実船による画像の取得を継続して行うとともに、合成画像作成の検討、システムの作成を行う。
引き続き手法を検討し、アルゴリズムを開発して実海域画像に適用し障害物検出の実験を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際学会をはじめ学会や見学がなくなったりオンライン開催になった影響で、旅費や学会参加費等の支出がなくなった。次年度に振り替えると同時に次年度においても国際学会旅費の支出の見通しが立たないため実験等に振り替えることを考慮する。
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