2022 Fiscal Year Annual Research Report
高度な識別機能を有する自主巡回水中ロボットによる水産養殖支援システムの開発
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20K11889
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
島本 隆 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20170962)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宋 天 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (10380130)
片山 貴文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (70848522)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 次世代知能水産管理システム / 水中知能ロボット / 人工知能 / 画像認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、新産業の創出を可能とする次世代知能水産管理システムに必要な核心技術を考案し、次世代の養殖管理システムの基盤を構築することである。そして、水中知能ロボットを開発することにより、海域を自律的に巡回しながら対象海産生物を認識し、きめ細かく養殖関連データを採取しつつ養殖捕獲補助まで実現することを目標とした。
提案システムは、自動巡航と高精度識別機能を有する水中知能ロボットによるデータ収集システム・データ分析システム・捕獲補助システムから構成される。このシステムを実現するため、水中知能ロボットの開発を行った。水中で自動巡航でき、特定の海産生物を認識し、追跡しながら捕獲まで実現できるものを開発目標とし、実用性を見据えて小型かつ安価の水中知能ロボット、及びこのロボットを用いた海産生物認識システムを開発した。完全自動走行可能なロボットを実現するには、対象海産物を高精度に認識し、追跡することが最も重要である。対象海産生物を自動認識するには既存の画像分析手法もあるが、より良い認識率を得るため、深層学習を用いて対象海産物を認識する研究を行った。さらに、この水中知能ロボットの完成度を高めるため、海水の色や透明度の変化によって、認識性能が著しく劣化する場合を考慮し、自然生息のナマコ・ウニ・ホタテを対象に、様々な水質に対応した手法や画像補間手法などを提案し、自動認識アルゴリズムを遠隔操作ロボットに実装して実験した。また、提案手法を実現するには高い演算量を要するアルゴリズムが多いため、小面積の専用回路で実装し、制御回路全体の低消費電力化を図った。
最終年度は、水中ロボットに装着した深度付きカメラを用いて作成する海底3Dマップの高精度化を図り、それを利用した自動走行アルゴリズムの高性能化、そして、深層学習を用いた対象海産物の認識率の向上、それを追跡し捕獲できる機能の開発に取り組んだ。
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