| 研究課題/領域番号 |
20K19898
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
池 勇勲 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (90823766)
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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 | 音響カメラ / 水中ロボット / SLAM / 極限環境 / マテリアル分布 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，福島第一原子力発電所の原子炉のような人間が直接入れない極限水中環境において，無人水中ロボットに搭載した音響カメラを使用し，物質・材料に関する環境情報を反映したマップ生成システムの構築を目的とする．
本研究では，環境中に存在するマテリアルの特性を音響カメラの計測情報より分析し，環境のマッピング処理における環境特徴量として活用することで，環境中に存在するマテリアルの情報を含む3次元形状情報（水中マテリアル分布マップ）を復元するするアプローチで検討を進めている．2020年度に確立した，単純な画像処理手法であるテンプレートマッチングを用いた異なる2種類の材質で構成された平面の物体を認識する手法に続き，2021年度は機械学習及びAI技術を導入し，複数の材質で構成されたより複雑な物体を認識するシステムを構築した．具体的には，光学画像における一般物体認識アルゴリズムであるYOLO（you only look once）を音響画像に適応できるように改良し，音響画像における複雑な物体認識を実現した．YOLOは大量の学習データを必要する深層学習に基づくアルゴリズムであり，2020年度に開発したシミュレータを利用し，任意の環境とカメラ姿勢における様々な学習データを生成した．さらに，環境の形状情報だけでなく，YOLOにより認識した水中物体を水中SLAMにおける環境特徴量として活用する手法の基盤を確立した．上記の成果を2020年度に開発したシミュレータを利用し，仮想環境にて検証した．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
2021年度に計画した研究目標である以下の項目1と項目2をおおむね達成できたため．さらに，査読付き学術誌論文の掲載及び国際・国内会議への論文投稿と発表を行い，成果公表もおおむね順調に進展しているため．
１．機械学習及びAI技術による，複数の材質で構成された複雑な水中物体の認識を行うシステムを構築する．
２．環境の形状情報だけでなく，認識した水中物体を水中SLAMにおける環境特徴量として活用する手法の基盤を確立する．
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は，2021年度に開発したYOLOに基づく水中物体認識手法を基に，より一般的な水中地形上のマテリアルを認識する手法を新たに確立する予定である．また，確立した水中SLAM手法を基に，認識したマテリアルの情報を含む3次元マテリアル分布マップを生成するシステムの開発を完了させる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度に続き，2021年度もCOVID-19の影響により，実験現場での検証実験が全て中止となり，その旅費と実験装置における繰越金が次年度使用額として生じた．2022年度には，当初予定していた実験装置などを整備し，研究進捗に応じて検証実験を十分に行う計画である．
また，日本ロボット学会及び計測自動制御学会などの国内学会や，IEEE Robotics and Automation Society主催の国際学会などで研究成果を発表するために用いる．
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