岡山大ら,3D-MoSと発光3DマーカーでAUVを自動嵌合

岡山大学,海上・港湾・航空技術研究所の研究グループは,自律型水中ロボット(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)の自動ドッキングに成功した(ニュースリリース)。

深海用水中ロボットには,水中汚染物(放射能汚染物等含む)の発見・回収,深海底地形調査・資源回収,機雷撤去,水産資源育成・捕獲,海難事故対応などさまざまなニーズがある。

しかし,水中ロボットは地上で動作するロボットとは異なり,(1)水中では,無線による通信が不可能,したがって航空・宇宙で用いられているGPSを用いた位置の特定ができない,(2)ロボット技術者が近くで状況を確認することは難しい,(3)浮遊航行体の運動制御であるためAUVが振動しやすい,(4)海底での作業は底泥巻き上げによる視界不良が発生しやすいなど,地上ロボットに比べて困難な点が多くある。

一方,地上のロボット制御技術においては,主に視覚情報を用いたビジュアルサーボ技術により作業用ロボットの自動作業の実用化が進んでいるが,(1)対象物の3次元空間認識が困難,(2)動画像処理の研究はあまり進んでいない,(3)未知環境下での自律的な動作が可能なロボット(このようなロボットを知能ロボットと呼ぶ)の実用化は進んでいないなどの課題があった。

今回の実験の意義は,実時間複眼3次元立体認識(3D-MoS:3 Dimension Move on Sensing)と発光3Dマーカーを組み合わせた自動嵌合システムを太平洋での作業実績のある「ほばりん」を用いて嵌合が可能なことを実証した点にある。この成功は太平洋でのドッキング実証実験への重要なステップとなり,海底で働く自律型水中ロボットの自動制御技術の実現につながるという。

この技術を搭載した水中ロボットの開発が進めば,自動充電による長時間の自律連続運転/作業が行なえることから,(1)水中放射能汚染物の回収,(2)深海底資源探査・回収(サンプリング含む),(3)深海中の未確認生物の発見・回収ならびに生態観察,(4)地球構造観察(海底地殻変動等),(5)水産(栽培漁業・中間育成),(6)機雷撤去などへの利用が期待されるとしている。

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