2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of garbage collecting robot for marine microplastics
| Project/Area Number |
20H00230
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60706555)
安 ち 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70747873)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 漂着プラスチックごみ / ロボット / 破砕プラスチック / レーザスキャナ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では研究項目①3D LiDARの高精度化と破砕プラスチックごみの検出手法の開発、および研究項目②破砕プラスチックごみ回収ロボットシステムの開発の2つの研究項目を設定し、5年間で研究開発を行う。令和2年度は、研究項目①に対して、3D LiDARから得られるリフレクタンスデータを用いた破砕プラスチックごみの検出原理について検討を行った。Velodyne HDL-32eやSICK MRSなど、多数ラインのレーザを用いて一度に多くの3次元点群が得られる3D LiDARは、距離計測値に加えて、計測の副産物としてレーザ反射光の強度であるリフレクタンスデータが得られる。このリフレクタンスデータは、レーザ光の対象物表面での反射率を反映しており、マイクロプラスチックは砂よりも反射率が高いことから、リフレクタンス情報から破砕ブラスチックのみを切り出すことができる。そこで、深層学習の一種であるCNNを用いて、リフレクタンスデータから破砕プラスチックごみを学習により検出する手法を開発した。さらに、福岡市および糸島市内の海岸において3D LiDARにより大量のデータを収集し、開発した検出手法の性能評価を行った。また研究項目②について、破砕プラスチックごみ回収ロボットの移動ベースの検討を行い、これまでに開発した超扁平アクチュエータを用いたクローラ型移動機構に対して、防塵防水機能を付加した新たなクローラ型移動機構を設計、開発した。一方、3D LiDARやカメラの性能向上やヒューマンインターフェースの高度化についても研究に取り組み、作業現場で安全を確保するための人物認証や多視点カメラ、IRカメラによる環境認識、ARを用いた情報提示技術などを開発した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
リフレクタンスデータを用いたマイクロプラスチックごみの判別手法を開発し、また防塵、防水性に優れたクローラ型移動機構の設計も完了しており、おおむね計画通り進捗している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今年度に検討した全方位3D LiDARに加え、MEMS型3DLiDARを用い、得られる高解像度な計測データを用いることで、砂、草などに対する破砕プラスチックごみの識別性能の向上を図る。また、研究項目②に対し、防水防塵機能を有し、高減速比超扁平アクチュエータを採用した新型クローラロボットの開発を進め、海岸走行実験により性能確認を行う。さらに開発した新型クローラロボットに、全方位3D LiDAR、MEMS型3D LiDARを搭載し、実際にマイクロプラスチックごみが打ち上げられた海岸で、高精度GNSSを用いた誘導装置に従い走行しながらマイクロプラスチックごみの検出を行う実験を実施する。加えて、3D LiDARデータによるジオメトリビッグデータを用いた3D LiDARの高解像度化にも取り組み、疎な3D LiDARデータから高解像度な3次元データをDNNにより構築する手法について検討する。
|
