| 研究課題/領域番号 |
20K21065
|
|---|
| 研究機関 | 鳥羽商船高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
山下 晃司 鳥羽商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (20230419)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
|
| キーワード | 土砂災害 / 検知システム / GNSS / みちびき / 壁面反射 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本災害検知システムは、“みちびき”を含むGNSS衛星から放射される電波の監視対象エリアでの反射を受信し、その受信強度時系列を利用する。常に天頂方向に位置する“みちびき”衛星による放射電波の対物反射から土石流や急傾斜地の崩落をリアルタイムに検知し、移動し続ける多数のGNSS衛星の放射電波の対物反射時系列からレーダーのように土砂災害発生領域の広さや起伏粗さを推定する。同システムを構築するためには、①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナの開発、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が必要となる。 2020年度は、①のアンテナの開発を行った。50m離れた位置から半径15mのエリアの壁面からのGNSS電波の反射波だけを受信できる高指向性エンドファイヤ・ヘリカルアンテナが実現できた。②は外部企業に委託しているが、新型コロナによる半導体素子の入手困難と同社事業スケジュール遅れのため、現段階では完了していない。③のソフトウェアについては、2021年度には計算機シミュレーションによって土砂災害検知ソフトウェアの開発を試みた。土砂災害の発生前後の状況を想定して反射波の受信強度を計算し、その時系列の平均強度と周波数スペクトルに機械学習を適用した結果、土砂災害の発生とその状況を一定程度検出できることが示唆された。また、2022年度は、製作したアンテナと汎用GNSS受信機を用い、採石場で露出した壁面と草木で覆われた壁面とでの反射波受信強度時系列を測定し、データを蓄積した。現在は実測データに対して機械学習を利用した土砂災害検知アルゴリズムを適用し、その改良を行っている。④については、荒天時にも使用できるように提案の災害検知システムの改良を行っている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
提案の土砂災害発生検知システムを構築するために、2020年度は①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナとして、実測半値幅30.0[°]で右旋偏波に対する感度が-20[dB]である高指向性ヘリカル・アンテナを製作した。このアンテナと汎用受信機を用いて校舎のコンクリート壁面近くでGNSS衛星からの放射電波を受信した結果、対象範囲内にあるGNSSの反射波だけを受信することが確認できた。②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュー ルファームウェアの実装については、外部企業に委託している。近年の半導体素子の入手困難と同社の業務スケジュール遅延のため、現段階でまだ実現できていない。しかし、屋外で反射波受信実験を行った結果、周囲に対象壁面以外の遮断物が無い場合は汎用受信機でも崩落検知システムとして使用できることが分かった。③の土砂災害検知用ソフトウェアの開発は、2021年度には計算機シミュレーションを用いて開発を試みた。壁面の崩落発生前後の反射波の受信強度を計算し、その時系列の平均受信強度と周波数スペクトルに対して機械学習を適用した結果、天頂方向に位置する“みちびき”衛星の壁面反射波の受信強度時系列から崩落発生はほぼ検知できることが分かった。また、移動する複数のGNSS衛星の壁面反射波を一定時間連続して受信した時系列データからは、土砂災害発生領域の起伏粗さや広さを推定する可能性が示唆された。2022年度は、採石場でアンテナ方向を草木面から土砂面に短時間でずらせて連続受信したGNSS電波の反射波受信強度時系列を測定した。これに対して崩落検知アルゴリズムを適用した結果、土砂面から草木面への移行時刻を検知できることが確認できた。しかし、土砂露出領域の状況や広さの推定には、実測データの蓄積と検出アルゴリズムの改良が必要である。④については、まだ検証実験を行うことができていない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
①のアンテナは開発できているので、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフト ウェアの改良、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が今後の課題となる。 ②については株式会社テレパワーとの協議から、2023年中にファームウェアの開発とその実装は可能との返答を得ている。 2021年度は計算機シミュレーションで、2022年度は採石場におけるGNSS衛星の壁面反射波の受信実験の実測データを用い、土砂災害検知ソフトウェアの開発を試みた。その結果、“みちびき”衛星の壁面反射波から崩落発生を検知できることは確認できた。しかし、移動するGNSS衛星の壁面反射波から災害発生領域の起伏粗さや広さを推定することは、まだできていない。そこで、2023年度は、まず、様々な状態で土砂が露出した壁面での衛星反射波受信データを蓄積する。そして、これらに現行の機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアを適用し、崩落領域の広さおよび起伏粗さのなどの崩落状況を定量的に把握できるように改良する。そのために、機械学習を使用した崩落検知アルゴリズムに用いる時系列データの特徴量について再検討する。特に、移動するGNSS衛星の軌道を崩落状況推定のアルゴリズムに組み込むことを試みる。次に、現在使用しているエンドファイヤ・ヘリカルアンテナを荒天時にも使用できるように改良する。そして、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証のために、荒天時の実壁面でのGNSS衛星での反射波受信データの測定実験を進めてデータを蓄積していく。最終的には、３衛星以下で受信CN 比を出力するファームウェアを実装したGNSSモジュールを搭載して災害検知システムを構築し、これを用いて崩落状況に近い実壁面で測定を行なって同システムの実用的な有効性を検証する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
最も高額なのは３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの開発と実装であるが、これについては株式会社テレパワーに委託している。しかし、 近年の半導体素子の入手困難や新型コロナ事態による同社の業務スケジュール遅延が原因で、現段階ではファームウェアの開発を行っている状況である。そのため、委託費の支払いはまだなされていない。次に高額なのはワークステーションであるが、2023年に入って半導体およびメモリの供給が容易になり、改めて必要機能を持つ機種を選定して発注した。また、屋外での計測に使用するポータブル・コンピュータについても、機種を選定して発注した。2022年度は土砂災害検知ソフトウェアの改良を行ったが、これについては既存機器を用いており、予算の使用は行わなかった。一方、2022年度は開発したアンテナと汎用受信機を用いて構築した土砂災害検知システを用い、屋外の採石場における実験を行った。その際に、システムのハードウェア部分を製作する電子部品と機構部品の購入を行った。しかし、実験の場所と時間が限られていたため、実験に係る謝金や測定装置全体の作成やに係る謝金は使用しなかった。 また、外部との打ち合わせ等はオンラインでのみ行い、それらに係る旅費も使用しなかった。現在は新型コロナに関わる制限がなくなったため、本年度は実験の謝金や旅費などを使用していく予定である。
|
