| 研究課題/領域番号 |
20K05022
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| 研究機関 | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所 |
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研究代表者 |
津田 和城 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (40359435)
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| 研究分担者 |
細山 亮 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (10530074)
堀口 翔伍 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 研究員 (20736300)
渡部 大輔 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (30435771)
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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 | 輸送環境調査 / 自動化 / 振動試験 / 高精度化 / 特徴量抽出 |
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| 研究実績の概要 |
輸送環境を反映した高精度な振動試験を実現するために、輸送条件ごとに変化する輸送振動の特徴量の把握を目指している。そのために、計測道路の特徴量を解析する「GPSを用いた国内輸送の道路判別手法」、および、未計測道路の特徴量を予測する「AIと一般指標を用いた特徴量の予測手法」の考案を目標としている。これらの実現のために初年度である令和2年度では、両手法を考案するための基礎データとなる輸送振動を計測し、GPSを用いて高速道路や一般道路といった道路の種類ごとに特徴量を求めて分析した。さらに、AIと一般指標を用いた特徴量の予測プログラムを作成した。
道路判別手法の考案では、トラックを用いて研究所近郊のさまざまな道路を走行し、トラックのGPSと荷台の振動を計測した。また、GPSを用いて道路の種類ごとに特徴量を求めて分析した。その結果、荷台の振動の実効値は道路の種類によって異なるが、道路の種類によるPSD形状の違いは小さいことがわかった。これより、PSD形状の把握には、従来のように道路の種類ごとに分けて調査する必要がなくなるため、省力化につながると考えられる。
予測手法の考案では、AIと一般指標、地理情報システムを用いた特徴量の予測プログラムを作成した。AIのアルゴリズムや一般指標のデータを変えながら、予測精度との関係を調査した。その結果、AIの各種アルゴリズムと予測精度、および、一般指標の各種データと予測精度に関する知見が得られた。これらにより、特徴量の予測に適したアルゴリズムやデータを明らかにできるため、予測手法の考案につながると考えられる。
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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
当初の計画どおり、両手法を考案するための基礎データとなる輸送振動を計測し、GPSを用いて道路の種類ごとに特徴量を求めて分析できた。さらに、AIと一般指標を用いた特徴量の予測プログラムを作成できた。これらの理由から、おおむね順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、特徴量の比較評価に使用するために、特徴量から振動疲労を求める手法を検討する予定である。さらに、一般指標に使用するデータ量や種類を増やし、特徴量の予測精度を改善する予定である。
一方で、学協会での成果発表や論文投稿を行い、議論や意見交換を通して問題点の抽出や解決策の検討を図る。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
購入品の変更により計画額と使用額に差額が生じたが、これらの差額は次年度の学協会での成果発表や実験用具の購入などの費用に使用する予定である。
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