AIと自動運転技術によるインフラ内部自動点検ロボット
仙台高等専門学校
教授

総合学科
園田 潤
２０２１年７月６日
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新技術のポイント• インフラ内部自動点検ロボットの実現
AIによる地中レーダ画像の物体識別（教師あり・教師なし学習）
高精度測位技術等による自動走行化（地図情報を入力，自動走行し無人で点検調査可能）

堤防道路空洞調査への適用例

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従来技術の原理と特長• 地中レーダ：数百MHz の電波を地中に入射し， 地中の誘電率の相違による反射波を地上で観測（地中の様子を画像化可能）• 特長：非破壊検査が可能で，道路空洞やコンクリート亀裂など社会インフラ点検，堤防や地盤など防災・減災にも有効

堤防のり面調査

道路空洞調査3

従来技術の問題点• 地中レーダの問題点：
地中レーダ画像からの物体識別（熟練技術者による判読が必要）

自動走行（カート型や自動車搭載型で人が操作、無人操作がNG）

地中レーダ画像の例

カート式地中レーダ（GPR2018より）https://www.gpr2018.hsr.ch/4

地中レーダ画像の例
レーダの移動距離電波の反射時
間空洞小空洞大10mm径
金属管

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先行研究例• ニューラルネットワークによる機械学習で自動識別（手書き文字などの画像ベースと同じ発想）• 埋設管・地雷の自動識別などの研究：P. Gamba et al. 2000，S.Carosi et al. 2005，J.S. Kobashigawa et al. 2011など⇒物体の有無程度でも識別率8割程度，学習データ100 程度• 学習用データ生成の問題：条件を変えての実験は困難⇒ 数値シミュレーションで学習用レーダ画像を大量生成（教師あり学習，園田・木本，特許第 6737502 号）

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従来技術：教師データ生成• 物体の大きさや位置（3 次元問題）・材質，周囲の不均質性，レーダ周波数などをパラメータにモデリング• FDTD 法：GPUクラスタで高速化⇒教師用レーダ画像生成

モデル

GPUサーバ

教師用レーダ画像
7新技術：2段階のAI適用• 畳み込みニューラルネットワークCNNで学習し識別（従来）• シミュレーション画像と実験画像の相違：敵対的生成ネットワークGANでシミュレーション画像を疑似実験画像へ変換• 実験画像4分類の識別精度：CNNで75%，CNN-GANで95%（２段階のAI適用で精度向上）

実験（左）とシミュレーション（右）疑似実験画像への変換例
8リアルタイムレーダ画像識別例

リアルタイムで自動識別（材質・大きさ）
9構造内部をイメージング可能
従来技術

新技術
位置・材質の推定精度向上

地中を直接イメージングも可能

10新技術：教師なし学習• 教師あり学習：学習用の教師データが必要（シミュレーションで生成することで問題解決）• 教師なし学習：ラベル（答え）なしデータで特徴抽出し学習• 保有する大量のレーダ画像の有効利用：道路空洞など

道路空洞調査災害時の行方不明者捜索11

新技術：教師なし学習の原理
128×
128
pixel

手書き文字
(28×28＝784次元)

Ｚ～
N (0,Ⅰ)

エンコーダ
デコーダ
⇒
低次元の潜在変数ｚ128×128
pixel

⇒

手書き文字
(28×28=784次元)

正解ラベルを使わなくてもクラスタリング可能12教師なし学習によるレーダ画像識別

レーダ画像でも教師なし学習が可能

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新技術の成果• シミュレーション画像（6分類）での検証：教師なしでも分類可能• 道路空洞や埋設管調査などは2分類程度で，空洞や埋設管は分類しやすい• 保有する実データで教師なし学習が可能で，現場の実データで高精度分類も可能⇒教師データ作成のコストを大幅削減

14新技術：自動走行化• 実データ持ってない場合：地中レーダで取る必要がある• 現在のレーダはカート式や牽引式が主流で，測線引きや人による牽引などが必要で高コスト• 地中レーダ調査の自動化

道路空洞調査災害時の行方不明者捜索15

新技術：自動走行地中レーダ• クローラ型自動走行地中レーダ
足回りはクローラ：CuboRex社CuGoなど
位置測位：RTKやCLASなどの高精度衛星測位と，姿勢センサ・方位センサなど複数センサの組み合わせ

開発中の自動走行地中レーダ
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新技術による走行精度向上
従来技術

新技術

従来手法（左）と新技術（右）の走行軌跡の比較※指定経路を３回走行した軌跡
17新技術の走行精度向上・コスト削減

複数測線による３次元調査の実証実験
測線引きや人による牽引不要で大幅にコスト削減可能

18新技術の走行精度向上・コスト削減

河川堤防における異常箇所検出の実証実験
測線引きや人による牽引不要で大幅にコスト削減可能
19新技術の成果• 地中レーダの自動走行を実現• 調査点検業務の他，学習データ収集装置としても使用可能• 測線引きや人による牽引不要で調査点検のコストを大幅削減• 道路や河川堤防等のインフラ自動点検等の内部点検調査の自動化が可能に（これまでは表面点検調査のみ）

20想定される用途• 道路や床版など地中やコンクリート内部のインフラ点検（インフラ・社会基盤）• 災害時の行方不明者捜索（自然災害）• 砂浜沈下の海洋プラスチックの検出・定量化（環境問題）• 古墳などの遺跡探査（考古学）

道路空洞調査災害時の行方不明者捜索21

実用化に向けた課題• 実際のインフラ点検データへの適用のためのデータ取得・解析：シミュレーションやモデル実験での精度は検証済み• 現場でのリアルタイム処理：市販のレーダへの組み込み，ハードウェア＋AIセットでの開発

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企業への期待• 実際の現場での検証：株式会社建設環境研究所とともに河川
堤防点検• 現場での実データ収集：株式会社ミライトとともに道路埋設管のデータ収集を開始• ハードウェア・ソフトウェア開発：レーダ装置やAIアプリ等の開発

株式会社建設環境研究所との堤防樋管共同実験

株式会社ミライトによる学内実験フィールド23

本技術に関する知的財産権• 発明の名称• 特許番号• 出願人• 発明者：特許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： 6737502：国立高等専門学校機構：園田潤，木本智幸

特許の内容：教師データ生成法と学習法（教師あり学習）

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称• 出願番号• 出願人• 発明者：電磁波レーダ装置および電磁波レーダ装置の学習方法：特願2021-42833：国立高等専門学校機構：園田潤，木本智幸

特許の内容：学習データ収集装置と学習法（教師なし学習）25

産学連携の経歴
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2010年株式会社建設環境研究所と共同研究実施
2011年-2012年 JST A-STEP FSステージ 探索タイプ採択
2012年-2013年 JST A-STEP FSステージ 探索タイプ採択
2012年-2014年 科研費・基盤研究(C) 採択
2015年-2016年 JST A-STEP機能検証フェーズ採択
2015年-2018年 科研費・基盤研究(B) 採択
2016年-2019年 総務省SCOPEに採択
2019年株式会社ミライトと共同研究実施
2020年科研費・基盤研究(B) 採択
2020年科研費・挑戦的研究（萌芽）採択
2020年大学発ベンチャー設立
2021年情報通信研究機構委託研究採択※NDA締結企業除く 26

メディア報道例

2018年10月 日経新聞XTECH掲載
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/00966/27

メディア報道例

2021年3月 毎日新聞（他，朝日新聞，読売新聞，河北新報，NHK，民放）
https://mainichi.jp/articles/20210327/ddl/k04/100/235000c
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メディア報道例

2021年5月 朝日新聞掲載
https://digital.asahi.com/articles/ASP5N6SJ5P2MUZHB009.html
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メディア報道例

JSTホームページおよび研究成果紹介冊子で掲載
https://www.jst.go.jp/mp/seika_04.html

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お問い合わせ先
国立高等専門学校機構
本部事務局 研究推進課
ＴＥＬ 03-4212-6832
ＦＡＸ 03-4212-6810
e-mail KRA-contact@kosen-k.go.jp

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