(57)【要約】【課題】広い範囲で外乱を把握し、容易に効率的な経路を探索する。【解決手段】本発明の一態様は、複数の航走体の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得する情報取得部と、前記位置情報及び前記流体速度の推定情報に基づいて、複数の前記航走体を含む領域の流速場を推定する流速場推定部と、前記流速場の推定結果に基づいて、目標経路を算出する目標経路算出部と、を備える航走体制御システムである。【選択図】図１
2020172150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の航走体の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得する情報取得部と、
前記位置情報及び前記流体速度の推定情報に基づいて、複数の前記航走体を含む領域の流速場を推定する流速場推定部と、
前記流速場の推定結果に基づいて、目標経路を算出する目標経路算出部と、
を備える航走体制御システム。
【請求項２】
前記流速場推定部は、複数の前記航走体を含む領域をグリッドに切り、前記流体速度を境界条件にして、前記流速場を離散的に推定し、
前記目標経路算出部は、流体場推定で用いた前記グリッドを用いて前記目標経路を算出する
請求項１に記載の航走体制御システム。
【請求項３】
前記航走体が、前記目標経路で移動する際に、前記流速場の推定結果と自己の位置に基づき流速の方向に機種を向ける
請求項１又は２に記載の航走体制御システム。
【請求項４】
情報取得部によって、複数の航走体の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得するステップと、
流速場推定部によって、前記位置情報及び前記流体速度の推定情報に基づいて、複数の前記航走体を含む領域の流速場を推定するステップと、
目標経路算出部によって、前記流速場の推定結果に基づいて、目標経路を算出するステップと、
を含む航走体制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、航走体制御システム及び航走体制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）は、水中で、予め指定された軌道またはＡＵＶ自らが修正・算出した軌道に沿って移動し、他機や水中ステーション、母船、ＡＳＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）、中継ブイ等との通信や、ソナーを使った観測を行う。
【０００３】
海中には波や潮流といった、外部流体としての外乱が存在する。外部流体外乱があると、音波による通信や観測の性能が低下する課題がある。また、外部流体外乱があると、予定の軌道から流されたり、外乱に逆らって移動する場合には消費エネルギーが増える等の課題がある。消費エネルギーが増えると、航行可能時間が短くなってしまうため、蓄電池や燃料電池で駆動されるＡＵＶにとっては重要な問題である。このため、機体に働く外乱の方向や大きさを推定することが、一つの重要な解決策となる（例えば特許文献１）。例えば、外乱推定器により推定することができる。推定した外乱に基づいてアクチュエータの駆動力を補正することで、外乱に流されることを抑制することができる。また、外部流体力に逆らう方向を避けるように軌道を修正したり、逆らう方向の場合のみ速度を遅くするように速度制御する方法が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３９４９９３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載されている航走体は、水底に対する水の流れの速度を求め、航走体の水底に対する速度を水の流れの速度によって補正し、航走の外乱である潮流などの水の流れを相殺して航走体を航走させるようになっている。
【０００６】
一方、近年ではＡＵＶの複数機運用が行われており、複数機が音響通信によって自身の位置等を共有することで、編隊を組んで移動したり、対象物の周辺を取り囲む等の運用ができるようになってきている。このような場合、複数機で海中を探索する広い範囲について全体的に外乱の様子を把握することができれば、例えばより効率的な経路を探索することなどができるようになる。しかしながら、特許文献１に記載されている構成では、単一機が、その機体にかかっている外乱を検知することができるだけで、広い範囲で外乱の様子を把握することはできず、効率的な経路の探索がむずかしいという課題がある。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、広い範囲で外乱を把握し、容易に効率的な経路を探索することができる航走体制御システム及び航走体制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、複数の航走体の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得する情報取得部と、前記位置情報及び前記流体速度の推定情報に基づいて、複数の前記航走体を含む領域の流速場を推定する流速場推定部と、前記流速場の推定結果に基づいて、目標経路を算出する目標経路算出部と、を備える航走体制御システムである。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記航走体制御システムであって、前記流速場推定部は、複数の前記航走体を含む領域をグリッドに切り、前記流体速度を境界条件にして、前記流速場を離散的に推定し、前記目標経路算出部は、流体場推定で用いた前記グリッドを用いて前記目標経路を算出する。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記航走体制御システムであって、前記航走体が、前記目標経路で移動する際に、前記流速場の推定結果と自己の位置に基づき流速の方向に機種を向ける。
【００１１】
また、本発明の一態様は、情報取得部によって、複数の航走体の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得するステップと、流速場推定部によって、前記位置情報及び前記流体速度の推定情報に基づいて、複数の前記航走体を含む領域の流速場を推定するステップと、目標経路算出部によって、前記流速場の推定結果に基づいて、目標経路を算出するステップと、を含む航走体制御方法である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の各態様によれば、広い範囲で外乱を把握し、容易に効率的な経路を探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る航走体制御システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図３】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図４】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図５】図１に示す流体速度推定部１３の構成例を示すブロック図である。
【図６】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図７】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図８】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図９】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図１０】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図１１】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図１２】図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【図１３】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を付けて説明を適宜省略する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に係る航走体制御システム１０の構成例を示すブロック図である。図１に示す航走体制御システム１０は、複数（図１では３台）のＡＵＶ（水中航走体）１、２及び３とそれらと通信する中央計算機１００から構成される。
【００１６】
中央計算機１００は、リーダ格のＡＵＶや、水中ステーション、または水上ステーション、ＡＳＶ、母船、中継ブイに搭載される。中央計算機１００は、コンピュータであり、そのコンピュータが有するハードウェアとプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、情報取得部１０１と、流速場推定部１０２と、目標経路算出部１０３と、通信部１０４を備える。
【００１７】
一方、ＡＵＶ１、２及び３は、コンピュータを備え、そのコンピュータが有するハードウェアとプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、通信部１１と、位置情報取得部１２と、流体速度推定部１３を備える。
【００１８】
中央計算機１００とＡＵＶ１、２及び３は、通信部１０４と通信部１１を用いて、有線または無線（音響通信など）で所定の情報を通信する。
【００１９】
ＡＵＶ１、２及び３において、位置情報取得部１２は、ジャイロセンサ、加速度センサなどを備える慣性航法装置を用いて自己の位置情報を取得する。流体速度推定部１３は、例えば、特許文献１に記載されているようにドップラー式超音波速度計を用いて、位置情報取得部１２が取得した位置における流体速度（潮流速度）を推定する。あるいは、流体速度推定部１３は、図５に示すような速度誤差算出アルゴリズム１３００を用いて、流体速度を算出する。図５は、流体速度推定部１３が用いる速度誤差算出アルゴリズム１３００の内容を模式的に示す。速度誤差算出アルゴリズム１３００では、操作量の指令値ｕ＊に基づきＡＵＶが有するスラスター等の推進部を制御した場合のＡＵＶの絶対速度ｙｖ（実際の速度）と、潮流推定部１３０２において、静水時のＡＵＶの速度ｙｖ＊を推定するためのＡＵＶモデル１３０３に操作量の指令値ｕ＊を入力して得た静水時の速度推定値ｙｖ＊を、減算器１３０４へ入力して、潮流による速度誤差Δｙｖを算出する。なお、ＡＵＶの絶対速度ｙｖは、例えば、位置情報取得部１２が取得した位置情報を時間微分することで算出することができる。流体速度推定部１３は、速度誤差Δｙｖに基づいて、流体速度（潮流速度）を推定する。以上のようにして、流体速度推定部１３は各ＡＵＶにかかる外部流体の速度の大きさと方向を計算する。
【００２０】
次に、各ＡＵＶ１、２及び３は、各地点での流速を中央計算機１００に送信する。中央計算機１００では、情報取得部１０１が、通信部１０４を介して、複数のＡＵＶ１、２及び３の位置を示す位置情報と、当該位置における流体速度の推定情報を取得する。
【００２１】
次に、流速場推定部１０２が、情報取得部１０１が取得した位置情報及び流体速度の推定情報に基づいて、複数のＡＵＶ１、２及び３を含む領域の流速場を推定する。すなわち、流速場推定部１０２は、図２に示すように、ＡＵＶ１、２及び３が推定した各外乱ベクトルｎ１、ｎ２及びｎ３から外乱ベクトル場ｎａ１及びｎａ２を推定する。図２は、ＡＵＶ１、２及び３の各位置とＡＵＶ１、２及び３で観測された外乱ベクトルｎ１、ｎ２及びｎ３と、推定された外乱ベクトル場ｎａ１及びｎａ２の関係を平面図的に模式的に示す。流速場推定部１０２は、各地点での流速を境界条件とした偏微分方程式もしくはセルオートマトンを解くことで、２次元もしくは３次元の外部流体のベクトル場を算出する。算出されたベクトル場は中央計算機１００からＡＵＶ１、２及び３へ送信される。
【００２２】
流速場推定部１０２による外部流体のベクトル場（流れ場）の推定は、例えば次のように行うことができる。流れ場の推定は流れ場が非粘性・非圧縮性流体の基礎方程式に従っているとの仮定の下で計算を行う。よって、以下のＮａｖｉｅｒ−Ｓｔｏｋｅｓ方程式（ナビエ・ストークス方程式）を解く。
【００２３】
ナビエ・ストークス方程式（２次元）
【００２４】
【数１】
2020172150.tif 000003
【００２５】
ナビエ・ストークス方程式（３次元）
【００２６】
【数２】
2020172150.tif 000004
【００２７】
ｘ、ｙ及びｚは、ＸＹ座標系またはＸＹＺ座標系の座標値であり、位置ｘ、ｙ及びｚにおけるある時刻ｔの、ｕはｘ方向の流速、ｖはｙ方向の流速、ｗはｚ方向の流速である。Ｆｘ、Ｆｙ及びＦｚは、ｘ方向、ｙ方向及びｚ方向の体積力である。ｐは圧力である。ρは流体の密度である。
【００２８】
流速場推定部１０２は、上式を推定範囲のグリッド頂点で離散化して、各航走体が観測した流速と位置情報を境界条件として解く。ここで、境界条件はセンサノイズや測定誤差を考慮して、ステップ時間内での平均化を行う。またグリッドは航走体を頂点として形成する多面体の隣り合う頂点を任意の数で等分するように切られる。なお、観測値が少ない場合には、各グリッドの値を補間する。すなわち、流速場推定部１０２は、複数のＡＵＶ１、２及び３を含む領域をグリッドＧに切り、流体速度を境界条件にして、流速場を離散的に推定する。
【００２９】
次に、目標経路算出部１０３は、流体場推定で用いたグリッドＧを用いて目標経路を算出する。目標経路算出部１０３は、算出された流速場を用い、流速場内の現在地点から同様に流速場内の目標地点まで到達する、省エネな経路を算出する。流速場になるべく逆らわずに目標値まで到達する経路を計算機で事前にシミュレーションする（例えば、現在地から目標地まで消費電力の少ない経路）。計算機がシミュレーションによって算出した経路をＡＵＶ１、２及び３の目標値として用いることで、より省エネな航行を実現できる。
【００３０】
すなわち、目標経路算出部１０３は、例えば図３に示すように、スタートからゴールへ到達する経路ｒ１１と経路ｒ１２のような経路について、例えば、消費電力を評価値として探索する。図３は、流速場推定部１０２がグリッドＧを用いて推定した流速場（外乱ベクトル場ｎａ１１、ｎａ１２、ｎａ１３、ｎａ１４、ｎａ１５及びｎａ１６）と、経路ｒ１１と経路ｒ１２の例を平面図的に模式的に示す。図３に示す例では、経路ｒ１２が流れに沿って進む距離が長いのに対して、経路ｒ１１は、流れと逆に進む距離が長く、消費電力では経路ｒ１２が有利であり、目標経路算出部１０３は、経路１２を選択する。
【００３１】
ここで、図６〜図１１を参照して、目標経路算出部１０３の動作例について詳細に説明する。図６〜図１１は、図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【００３２】
目標経路算出部１０３は、例えば、動的計画法により、図６に示すような推定した流速場の値（ｎａなど）を用いて、制御目標の更新を行う。目標経路算出部１０３は、例えば、グリッド間の評価値を、事前に設定した下式のような評価関数を用いたシミュレーション結果に基づいて計算する。
【００３３】
【数３】
2020172150.tif 000005
【００３４】
ここで、ｘｉ，ｊはシミュレーションにおける状態量（船体の位置、速度など）である。ｕｉ，ｊはシミュレーションにおける操作量（スラスタ回転数、舵角など）である。ｄｉ，ｊはシミュレーションに加える外乱（推定した外乱流速）である。ｉ及びｊはグリッドＧにおけるグリッド間（枝）の番号である。シミュレーションは候補となるグリッド間のみ実行する（ゴールから経路を決定していくため、毎回２つのシミュレーションを比較する）。これにより、シミュレーションの回数を全パターン実行時（例だと３１パターン）と比較して、減らすことが出来る（例だと１４パターン）。この２パターン（例えば図７で白抜きの矢印で示すグリッド間）をシミュレーションして、シミュレーション結果から評価値（ｒ）を計算する。例えば、消費電力、航行時間などを評価値とすることができる。目標経路算出部１０３は、評価値（ｒ）の算出結果から経路を決定する。ただし、評価値が外乱から直接計算できる場合には、シミュレーションを行わなくてもよい（例：外乱に沿って移動する場合）。なお、グリッドをｍ×ｎに切る場合、動的計画法では（ｍ＋ｎ−２）×２パターンとなり、全探索では（２ｍｎ−ｎ−ｍ）パターンとなる。
【００３５】
目標経路算出部１０３の動作を順に説明すると次のようになる。すなわち、目標経路算出部１０３は、推定された流速場の値を用いて、制御目標の更新を行う際に、制御対象となるＡＵＶの次ステップにおける目標値は流速場計算で用いた各グリッド頂点とする。目標のグリッド頂点に到達したのち、次の隣接するグリッドを目標値として設定し、ステップの更新を行う。
【００３６】
目標経路算出部１０３は、まず、図６に示す前段階で求めたグリッドＧと推定流速場ｎａにおいて、図７に示すように、ゴールに隣り合うグリッドからゴールまで移動する際の評価値（ｒ）をシミュレーションにより算出する。
【００３７】
目標経路算出部１０３は、例えば、算出した評価値（ｒ）が小さい方を経路として選択（評価関数を最大化する場合は評価値が大きい方を選択）する（図８）。次に、目標経路算出部１０３は、図８で選択したグリッドを目標地点として隣り合うグリッドから移動する際の評価値をシミュレーションにより算出する（図９）。
【００３８】
次に、目標経路算出部１０３は、評価値（ｒ）の小さい方を経路として選択（評価関数を最大化する場合は評価値が大きい方を選択）する（図１０）。目標経路算出部１０３は、以上の選択をスタート地点まで繰り返し、経路を決定する（図１１）。
【００３９】
なお、経路探索は、２次元だけでなく、３次元空間で計算を行うこともできる。上述したように評価値を算出する評価関数は推定した流速を考慮した消費エネルギー、時間などが考えられる（消費エネルギーを最小にする、または到達時間を最小にする）。
【００４０】
目標グリッドの算出はＡＵＶが移動中も行い、随時更新してもよい。この場合、ＡＵＶの現在地点をスタート地点とすれば、アルゴリズムの変更なく実行できる。本実施形態では、流速場計算の際にグリッド移動範囲をグリッドに分割したため、動的計画法を用いることができる。また、複数のＡＵＶで囲まれた範囲内において、流速・方向を推定することで、省エネな経路決定が可能である。
【００４１】
図４は、以上の航走体制御システム１０の動作例（処理の流れの例）をまとめて模式的に示す。図４は、図１に示す航走体制御システム１０の動作例を説明するための模式図である。
【００４２】
複数のＡＵＶ１、２及び３は速度誤差から周囲の流体速度を推定する（ステップＳ１１）。各ＡＵＶ１、２及び３は、推定した流速・位置情報を中央計算機１００に送信する（ステップＳ１２）。中央計算機１００は、受信した位置情報から各ＡＵＶ１、２及び３を頂点とした範囲をグリッドＧに切る（ステップＳ１３）。中央計算機１００は受信した各地点での流速を境界条件としてナビエ・ストークス方程式を解くことにより、流速場を推定する（ステップＳ１４）。中央計算機１００は、推定した流速場を用いて、動的計画法により目標経路（どのグリッドに沿って進むか）を算出する（ステップＳ１５）。中央計算機１００は、算出した目標グリッドを各ＡＵＶ１、２及び３に送信する（ステップＳ１６）。各ＡＵＶ１、２及び３は、受信した目標グリッドに向けて航走する（ステップＳ１７）。
【００４３】
以上のように本実施形態によれば、広い範囲で外乱を把握し、容易に効率的な経路を探索することができる。
【００４４】
なお、上記実施形態では、図１２に示すように、各ＡＵＶ（図１２ではＡＵＶ１の移動例をＡＵＶ１ａ→ＡＵＶ１ｂ→ＡＵＶ１ｃ→ＡＵＶ１ｄとして示す。）が、さらに、受信した流速場ｎａ２１〜２４の情報と現在の自分の位置に基づいて、自身の周辺の流れの方向を認識し、流速の方向に機首を向けることで流速を受ける面積を減らし、機体にかかる流体抵抗を減らすことができる。
【００４５】
これにより、従来よりも省エネルギーな制御が可能である。従来の手法では単体のＡＵＶに対して提案させられていたが、この場合はフィードバック制御となるため、機首が流速方向に向くまでに遅れが生じ、エネルギーの損失が生じる。本実施形態では、別のＡＵＶが推定した情報を用いて推定された流速場の情報を外部入力として与えるため、フィードフォワード制御に組み込むことができる。これにより、機首をより早く流速方向に向けることが出来、より省エネルギーな制御を実現できる。
【００４６】
また、上記実施形態では、ある１つのＡＵＶがセンサ故障により外乱推定ができなくなった場合に、他ＡＵＶらの情報から推定された流速場に基づいて、流される量や自機にかかる外乱を予測するようにしてもよい。
【００４７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、中央計算機１００は、複数台であってもよいし、中央計算機１００が備える機能的構成の一部がＡＵＶに備えられていてもよい。
【００４８】
〈コンピュータ構成〉
図１３は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述の中央計算装置１００等は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
【００４９】
プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
【００５０】
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。 
【符号の説明】
【００５１】
１、２、３  ＡＵＶ（水中航走体）
１０  航走体制御システム
１１  通信部
１２  位置情報取得部
１３  流体速度推定部
１００  中央計算機
１０１  情報取得部
１０２  流速場推定部
１０３  目標経路算出部
１０４  通信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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