複数の自律型水中ロボットの連携による海底面の広域画像マッピング手法

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本研究では海底を広域にわたって画像マッピングする手法として、相対位置計測が可能な複数の自律型水中ロボット(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)が交互に着底してランドマークとなることで広範囲・高精度なリアルタイム測位を行う「Leapfrog(馬とび) Positioning」を提案する。そして提案手法のキーテクノロジーである、音響によるAUV同士の相対測位・通信手法の研究開発を行う。本研究は海洋調査技術の発展に大きく貢献するものである。その成果は学問(地学、生物学、地球化学、考古学など)だけではなく、捜索・救助、資源探査、港湾施設の保守点検、テロ対策などさまざまな分野に役立つことが期待される。本年度はまず、AUVによるセンサフュージョンに関する基礎的なモデルの開発を行った。確率的状態推定手法であるパーティクルフィルタにより、AUVに搭載した複数のセンサ情報(速度、姿勢、ランドマークまでの距離・方位等)を確率的に融合して測位を行うものである。そして本手法を用いて鹿児島湾にて実海域実験を行った。また、この実験結果をもとに、ランドマークを音響測位装置とした場合について検討した。AUV同士の音響による通信・測位装置について大まかな仕様を決定し、試作を行った。ただし実際の通信・測位試験はまだできていない。また、次年度に予定している水槽試験に使用するための制御装置の設計を行った。