環境保全のためのAI技術を活用した底びき網の自動制御システムの開発

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本研究では，期間内において資料収集と曳行水槽を利用した模型曳網試験を実施した。ニチモウ株式会社下関開発研究室所有の曳行水槽のコンクリート底面に，砂地，小石と岩礁を想定した大石を等間隔に敷設して，実物の1/18程度の底びき網模型と高揚力オッターボード（HLTD）模型を用いて，曳網中のオッターボードが着底、離底または転倒などの位置や姿勢をワープ長と曳網速度を変えながら行った。周波数25Hzで計測されたワープ張力の時系列データから抽出した特徴量より，水槽底質の識別を行った結果，コンクリート，砂地，小石，大石の識別正解率が80%以上であり，ワープ張力による簡便な漁場底質の識別手法の有効性が確認された。採択されて１か月の短い期間で当初計画の一部しか実施できなかったが，今後は漁業者の経験による手動操作では制御不可能なオッターボードの海底非接触制御の現場実装に向けて，模型試験，実物試験を通して，さらに研究を継続していくつもりである。