注目研究

注目研究

 国立高専の注目研究を、ライフサイエンス、環境・エネルギー、製造技術、材料・装置デバイス、機械、建築・土木、情報・通信、計測・分析、自然・科学、人文・社会の10の分野に分けて紹介します。

 

研究ネットワークについて日本全国に設置された51の国立高専に所属する研究者がネットワークを形成して、さまざまな分野で新産業につながる研究開発を行っています。全国各地で研究している研究者が連携することで、難解な技術問題に対して複合融合的なアプローチを行い、答えを見いだします。

GEAR5.0(研究成果の社会実装を通じた技術者教育の高度化)についてこちらをご覧ください。

高専発!「Society 5.0型未来技術人財」育成事業(GEAR 5.0/COMPASS 5.0)こちらをご覧ください。

事例紹介

研究分野
情報・通信
分類
一般研究
タイトル
地中レーダ・シミュレーション・AI・ロボットによる内部構造推定
氏名
園田 潤
学校名
仙台高等専門学校
所属学科等
総合工学科
職名
教授
プロフィール写真
概要
構造内部を非破壊でセンシングできる電磁波レーダについて,①レーダ画像から内部物体の材質や大きさを自動識別するAI技術,②レーダを自動走行する技術,③海ごみ運搬回収などSDGsに展開した技術など地中レーダ・電波シミュレーション・AI・ロボットのシーズを有しています。
本文

<社会課題>

  • 建設後50年を経過した道路・橋脚・トンネルなど社会インフラ劣化の問題
  • 地震や大雨災害の増加による地盤の劣化
  • 地盤やコンクリート内部の点検調査の必要性大
  • 現在広く用いられている打音検査:深部までの点検が困難
  • 地中レーダ:数十~数百MHzの電波により,数十cmから数十mまでの深さを地上から非破壊で点検調査可能
  • 地中レーダの課題:①レーダ画像からの内部推定の自動化,②自走式・ロボットによる自動化

<シーズの内容・提供できること>

  • 地中レーダ画像からのAIによる内部構造推定
    1. AIの学習には大量のレーダ画像が必要:高速電磁波シミュレーション技術により大量の教師用レーダ画像を提供可能
    2. シミュレーションによる教師用レーダ画像を実際のレーダ画像に変換する2段階のAIによる識別精度の向上
  • 自動走行地中レーダによる点検調査の自動化
    1. RTKやCLASによる高精度な人工衛星測位GNSSに基づく自動走行地中レーダの実現
    2. LiDARや超音波ビーコンによるGNSS圏外の場所も可能に
  • 要素技術
    • 高速電磁波シミュレーション技術
    • CNNやGANなどAIによる内部の自動識別・可視化
    • 高精度GNSSによる自動走行地中レーダ
    • LiDAR/超音波ビーコンによる自動走行地中レーダ

園田先生図1

<もたらされる効果~想定する活用例や市場等>

  • 道路や床版の異常箇所検出などのインフラ点検
  • 水道管・ガス管検出などの建設工事分野
  • 大規模災害時の行方不明者捜索の災害分野
  • 海岸漂着ごみの回収などの環境分野
  • 遺跡探査など考古学分野
  • 農作物の生育調査などの農林水産分野

【研究成果例および共同研究の紹介】

園田先生図2

ドローンAI協調型CLAS海ごみ自動回収運搬ロボット.pdf
ドローンAI協調型CLAS海ごみ自動回収運搬ロボット.pdfの1ページ目のサムネイル

リサーチマップ https://researchmap.jp/junsonoda

その他特記事項
特許 第6737502号  学習データ生成方法およびこれを用いた対象空間状態認識方法
電話
042-668-5495  (KRAセンター)
E-Mail
KRA-contact@kosen-k.gp.jp
ホームページ
https://researchmap.jp/junsonoda
掲載年度
2023年度