2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research on fundamental information processing technology for underwater operation and it's evaluation by sea trials
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18H01643
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石井 和男 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (10291527)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 水中ロボット / 水中画像処理技術 / 水中画像補正 / 水産養殖業 / ASV |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，実際のフィールドで活用できる「海洋調査及び水中インフラを自動で検査・保守において基盤となる水中環境用の情報処理技術」に関して研究開発を進める．特に，水中画像処理技術，画像による対象物認識技術，浅海での自己位置推定技術，ASV（自動支援船）と水中ロボットの協調制御，深海域調査実験により明らかとなった課題への解決法，等の水中基盤技術について研究を進め，さらに実証実験により有効性を確認する。
水中画像処理技術に関し，動作環境，実験の時期等を考慮した色補正，照明による画像むらの影響を自動除去し，画像を鮮明化する。色補正パラメータの自動調整技術について研究を行い，実海域実験により研究成果を検証した．海底生物自動認識用データベース構築に関し，人間の注視モデルであるSaliency理論を応用し海底生物の存在箇所の候補を自動提示するシステムの開発，対象物存在領域（興味画像）を自動抽出について研究を進めた。支援船への海底面画像の超音波伝送技術に関し，AUV Tuna-Sand2を用いて，東華大学実験船北斗の支援により駿河湾沖において画像伝送技術に関して実験を行った。運動制御技術に関し，上記と同様，駿河湾において海底面からの高度一定制御実験，及び，対象物のビジュアルトラッキング実験を行った。システムの統合に関して，水中ロボットの支援を行うため，ASV(Autonomous Surface Vehicle)を開発した。
これらの課題を駿河湾沖，及び，北九州市の橋梁において，実証実験を通じてその性能を評価した。また，水産養殖業へのロボット技術の導入を進めるため，近隣の漁業組合，水産養殖場の視察を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
水中画像処理技術に関し，動作環境，実験の時期等を考慮した色補正，照明による画像むらの影響を自動除去し，画像を鮮明化する。色補正パラメータの自動調整技術について研究を行い，実海域実験により研究成果を検証した．
海底生物自動認識用データベース構築に関し，人間の注視モデルであるSaliency理論を応用し海底生物の存在箇所の候補を自動提示するシステムの開発，対象物存在領域（興味画像）を自動抽出について研究を進めた。これらの成果は，ICCA2018に1件，ICAROB2019に1件発表済みである。
支援船への海底面画像の超音波伝送技術に関し，AUV Tuna-Sand2を用いて，東海大学実験船北斗の支援により駿河湾沖において画像伝送技術に関して実験を行った。この成果は，IEEE JOEに採択された。
運動制御技術に関し，上記と同様，駿河湾において海底面からの高度一定制御実験，及び，対象物のビジュアルトラッキング実験を行った。システムの統合に関して，水中ロボットの支援を行うため，ASV(Autonomous Surface Vehicle)を開発した。これらの成果は，JRMに2件，ICAROB2019において2件発表済みである。
これらの課題を駿河湾沖，及び，北九州市の橋梁において，実証実験を通じてその性能を評価した。また，水産養殖業へのロボット技術の導入を進めるため，近隣の漁業組合，水産養殖場の視察を行っており，水中情報処理技術のニーズ・シーズ調査も開始している。
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| Strategy for Future Research Activity |
水中環境に依存した情報処理技術を発展・統合させ，水中ロボットを活用し実海域，フィールドにおいて研究成果を活用し，海中環境調査，水中構造物調査に関する基盤技術を確立する．主に，以下の課題について研究を進める。
水中画像処理技術に関し，画像を鮮明化技術の開発を進め，マリンスノー等の移動成分の除去を進め，実海域実験により研究成果を検証する．海底生物自動認識用データベースに関し，対象物存在領域（興味画像）を自動抽出，その局所情報をもとにVisual Wordsで構成された海底生物の特徴ベクトルを作成し，海底生物自動認識用データベースを構築する．支援船への海底面画像の超音波伝送技術に関し，実海域実験を通じてスラスタによるノイズ発生等の課題への対処，画像伝送技術に関する研究開発とその基盤技術の確立を進める。運動制御技術に関し，海底面や水中構造物への一定距離保持，干渉を行うための運動制御技術を確立する．水面近傍では水面反射による超音波のマルチパス問題，船舶近傍では船体による磁場の乱れにより，自己位置の推定が難しい．ロボットの姿勢情報，音響システム及び画像処理を統合し自己位置推定精度を検証する．システムの統合：水中ロボットの支援を行うため，東海大学海洋実験船北斗の協力のもと，水中ロボット－ASV間の協調制御実験を進める。
これらの課題を実海域，実フィールドにおいて実証実験を通じて，その性能を評価し，水中環境用情報処理技術を確立する。
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