音響画像計測による水中測位手法の開発

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本研究では、従来水底面の音響画像観測に用いられてきたサイドスキャンソナーに対し、深層学習を利用した物体検出技術を組み合わせる事で、水底設置物や水中ロボット等の特定の物体の測位を行う手法を開発する。具体的には、測位対象の音響画像からなる深層学習用の学習データを構築・学習し、音響画像中から所定の物体を検出・識別する事で対象の方位を求め、これに対象の深度情報を加える事でソナー計測位置からの相対位置を計算する。令和4年度は小型のAUVおよびこれに近い大きさの樹脂製のモックアップを用いた音響画像の計測実験を水槽環境下で行い、樹脂の充填されたモックアップと内部に構成機器を含んだロボットの実機とで音響画像上にどのような差異があるかを実際に計測を行う事で確認した。その結果、用意したモックアップと小型のAUV間においては、音響反射波外殻部による要素が大きく、内部構造の際は音響画像上では大きな差として表れていないという知見を得た。このほかに測位手法の検証のため、湖水域にて小型のROVを観測母船から吊り下げて展開し、提案手法による音響画像測位実験を実施、観測結果から機械学習に用いる学習用のデータの構築・学習を行うと共に、音響画像からの検出で得られたROVの方位に深度の記録を組み合わせて計算する事で測位を行い、吊り下げ時の母船位置のGPS座標との比較検証を行った。GPS座標と測位座標とで時に誤差が生じる結果となったが、その原因がGPSや磁気コンパス等の誤差によるものであるか、検出や計算処理によるものであるかは今後追加実験等を通して検証する必要がある。また、令和3年度までに実施した成果については国際会議での予稿掲載および口頭発表を行った。