【研究領域課題番号】19H02221 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

車載型地中レーダー / 埋設管 / 空洞 / 三次元位置推定 / ディジタル信号処理 / AI / 三次元地中・地表空間構造 / 模擬フィールド / 地中レーダー / 地表地中空間 / 三次元透視 / 大規模構築 / DSP・AI / 埋設管・空洞・路面 / リアルタイム解析

【研究成果の概要】

インフラ分野においてはこれまでは目で直接見えるインフラ表面の状態などの「可視空間情報」に関わる計測・分析技術の開発が研究の主流であったが，次の時代に革新をもたらすのは目で直接見えない地中や構造物内部の「非可視空間情報」の構築，つまり「見えないところの見える化」技術であると考えている．本研究では，近年高速計測可能になった地中レーダーを車載して走行しながら大規模に地中内部を計測し，そのデータを「ディジタル信号処理（DSP）」と「AI」を高度に駆使して処理することで道路を構成する地盤内部の埋設管・空洞を自動で検出する技術の基礎を開発した．

【研究の社会的意義】

本研究では，道路面下の透視技術として，車載型の高速地中レーダーにより三次元空間データを計測し，そのデータをディジタル信号処理と深層学習モデルにより分析することで，橋埋設管・空洞の三次元位置を推定する技術を開発している．カメラや測距レーザーを活用した目視可能なインフラ表面の状態評価技術に比べて，目視不可能なインフラ内部の状態の推定技術の開発はアルゴリズム構築からその有効性の検証まで各段に難しい．しかし，第三者被害を引き起こす空洞由来の陥没の低減，埋設管位置の詳細な把握による建設工事の効率化などを考えると，道路路面下の異常や構造物の三次元情報を自動で構築する技術の開発は必須である．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)