福山大学研究プロジェクト
優先課題２完了報告

里山と里の災害対策と保全のためのIoT システムに関する研究

福山大学

工学部

スマートシステム学科 香川
情報工学科

山之上

卓

情報工学科

金子

邦彦

情報工学科

森田

翔太

令和 3 年 5 月 6 日提出

直己

福山大学研究プロジェクト
優先課題２完了報告

里山と里の災害対策と保全のためのIoT システムに関する研究

福山大学

工学部

スマートシステム学科 香川
情報工学科

山之上

卓

情報工学科

金子

邦彦

情報工学科

森田

翔太

直己

目次

目次
第１章 緒言 ........................................................................................................................... 1
1-1 研究背景 ...................................................................................................................... 2
1-2 研究の準備状況 ........................................................................................................... 2
1-3 研究課題と解決方法 ................................................................................................... 2
1-4 研究課題と解決方法 ................................................................................................... 3
1-4-1 第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発 ........................................... 3
1-4-2 第 3 章 無線センサネットワークの開発 ........................................................... 5
1-4-3 第 4 章光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発 ..... 5
1-4-4 第 5 章 .................................................................................................................. 6
第２章 音を用いた降雨量の推定 .......................................................................................... 7
2-1 提案する降雨量推定システムの概要 .......................................................................... 8
2-2 提案システムに要求される機能 ................................................................................. 8
2-3 雨に関する先行研究 ................................................................................................... 9
2-3-1 現在行われている気象観測の一例 ..................................................................... 9
2-3-2 解決手法と提案システム ................................................................................. 10
2-3-3 雨滴の衝突温と降雨量の関係 .......................................................................... 10
2-3-4 降雨強度と雨滴の持つ運動エネルギ ................................................................. 10
2-4 雨滴の持つ運動エネルギの検出 ............................................................................... 11
2-5 雨滴の持つ運動エネルギの検出方法 ........................................................................ 11
2-5-1 ロードセルの測定原理 ..................................................................................... 12
2-5-2 降雨センサの概要 .............................................................................................. 13
2-5-3 降雨センサによる運動エネルギの導出方法 ...................................................... 14
2-6 画像処理を用いた水滴の運動エネルギの導出 ......................................................... 15
2-6-1 実験方法............................................................................................................. 16
2-6-2 実験結果・考察 .................................................................................................. 16
2-7 ひずみゲージの降雨センサとしての評価実験 ......................................................... 18
2-7-1 実験方法............................................................................................................. 20
2-7-2 実験結果............................................................................................................. 21
2-7-3 考察 .................................................................................................................... 24
2-8 運動エネルギの検出実験 .......................................................................................... 25i目次

2-8-1 作成した降雨センサ .......................................................................................... 25
2-8-2 実験方法............................................................................................................. 26
2-8-3 実験結果 ........................................................................................................... 29
2-8-4 考察 .................................................................................................................... 33
2-9 第 2 章 結言 ............................................................................................................ 34
第 2 章 参考文献 .............................................................................................................. 35
第 3 章 無線センサネットワーク ........................................................................................ 37
3-1 無線センサネットワークの概要 ............................................................................... 38
3-2 プログラマブルデバイス Mbed の概要 .................................................................... 40
3-3 無線ネットワーク ..................................................................................................... 42
3-3-1 無線通信方式 ..................................................................................................... 42
3-3-2 IEEE802.15.4 の特徴 ......................................................................................... 42
3-3-3 TWELITE ® ........................................................................................................ 43
3-3-4 XBee® ................................................................................................................ 44
3-4

メッシュ型ネットワークの構築 ............................................................................. 46

3-5

エッジデバイスの構成 ............................................................................................ 47

3-6

XBee®を用いた無線通信 ........................................................................................ 48

3-7

Zigbee を用いたソフトウェア転送........................................................................... 54

3-8 第 3 章 結言 ............................................................................................................ 59
第３章 参考文献 .............................................................................................................. 60
第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発 ................... 63
4-1 光リンクセンサーネットワークの概要 .................................................................... 64
4-1-1 提案システムの全体像....................................................................................... 64
4-1-2 ガス濃度測定原理 .............................................................................................. 64
4-1-3 通信原理............................................................................................................. 66
4-1-4 光空間通信の利点 .............................................................................................. 66
4-2 光軸トラッキングシステム ...................................................................................... 67
4-2-1 送受信光学系ユニットの機能と構成 ................................................................. 67
4-2-2 レーザ光軸の自動ステアリング機構の構成 ...................................................... 68
4-2-3 光軸トラッカーの光学系ユニット .................................................................... 69
4-2-4 光軸トラッキングシステムの機能と構造 ......................................................... 70
4-2-5 画像処理の詳細.................................................................................................. 71

ii

目次

4-2-6 従来の光軸検知の動作....................................................................................... 74
4-2-7 移動体について .................................................................................................. 75
4-3 光軸検知の評価 ......................................................................................................... 76
4-3-1 異常検知について .............................................................................................. 76
4-3-2 画像処理の改良.................................................................................................. 77
4-3-3 光軸静止時の重心の測定 ................................................................................... 78
4-3-4 光軸水平移動時の重心の測定 ............................................................................ 79
4-3-5 考察 .................................................................................................................... 80
4-4 光軸トラッキングの性能評価 ................................................................................... 81
4-4-1 光軸トラッキングシステムの改良 .................................................................... 81
4-4-2 光軸トラッキングのアルゴリズムの詳細 ......................................................... 84
4-4-3 モータ制御の詳細 .............................................................................................. 86
4-4-4 画像処理の詳細.................................................................................................. 92
4-4-5 オムニホイールロボットを用いた光軸トラッキング軌跡の測定 ..................... 92
4-4-6 評価 .................................................................................................................... 98
4-5 第 4 章 結言 ............................................................................................................ 98
第 4 章 参考文献 .............................................................................................................. 99
第 5 章 特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象との関連性の検討と機械学習による欠損値補間の試み ···················································································· 101
5-1 本章の概要 ············································································································ 102
5-1-1 研究背景········································································································· 102
5-1-2 研究目的········································································································· 103
5-1-3 研究手法········································································································· 104
5-2

CO2 濃度測定公開システム ·················································································· 104

5-2-1 CO2 濃度測定装置 ·························································································· 105
5-2-2 CO2 濃度データの取得方法 ··········································································· 105
5-3 既存数理モデルを用いた CO2 濃度時系列データに含まれる特徴量の抽出 ········ 107
5-3-1 時系列データの分析モデル ··········································································· 107
5-3-2

SARIMA モデルによる CO2 濃度データの要素分離 ····································· 111

5-3-3 CO2 濃度と気象現象の関連性の検討····························································· 113
5-3-4 CO2 濃度と豪雨災害の関連性の検討····························································· 114
5-4 機械学習による特徴量学習の試み········································································ 117
5-4-1 機械学習の概要 ································································································ 117

iii

目次

5-4-2 ニューラルネットワークモデル ······································································· 120
5-5 ニューラルネットワークを用いた欠損値補間モデルの作成 ································· 121
5-5-1 目的と内容 ····································································································· 121
5-5-2 機械学習モデルの開発環境 ··········································································· 122
5-5-3 欠損値補間モデルの作成の試行①································································· 123
5-5-4 考察① ············································································································ 124
5-5-5 欠損値補間モデルの作成の試行②································································· 124
5-5-6 考察② ············································································································ 125
5-5-7 欠損値補間モデルの作成の試行③································································· 125
5-5-8 考察③ ············································································································ 127
5-5-9 欠損値補間モデルの作成の試行④································································· 128
5-5-10 考察④ ·········································································································· 129
5-5-11 欠損値補間モデルの作成の試行⑤······························································· 129
5-5-12 考察⑤ ·········································································································· 131
5-6 第 5 章 結言 ··········································································································· 131
第 5 章 参考文献 ·········································································································· 132
第６章 結言 ....................................................................................................................... 133
謝辞 ...................................................................................................................................... 138
本研究に関する外部発表 ..................................................................................................... 139iv

第１章 緒言

第1章

緒言

1

第１章 緒言1-1 研究背景2018 年 7 月の豪雨災害により多大な被害が発生したが、地域住民や地方自治体に、近くの山や川やため池の状況を、そのまま、素早く届けることができると、地域住民の避難に役立ち、多くの生命や財産の損失を減らすことができた可能性がある。この情報を解析し、災害の予兆を検知することにより、有用な情報を地域住民や地方自治体に販売できる可能性がある。また、それらの情報がきめ細かいものになれば、防災設備の開発や工事を行う業者に、その情報を販売できる可能性がある。しかしながら、災害は忘れたころにやってくるた
め、日常的にも住民や地方自治体に役立つ情報を提供できると、地域住民や地方自治体が導入しやすくなる。そこで、鳥・イノシシ・鹿・サル・クマなどの野生動物の動きを、日常的に地域住民や地方自治体に伝えることができれば、鳥獣被害の減少にも役立てられる可能性があり、そのまま災害発生時にも役立てることができる。これを実現するためには、IoTのセンサ機器を、山や川やため池などにきめ細かく設置し、長期間にわたって継続的に保守・運用すれば良い。しかしながら、より良いデータを提供するためには、データのサンプ
リング間隔や解析処理の内容を、顧客のニーズに合うように調整する必要が生じる可能性がある。また、故障したセンサ機器を検知したり、そのセンサ機器を交換したりする必要が生じる。ウィルス対策を行う必要もある。これを、きめ細かく設置された IoT センサの場
所に行って、それぞれで実施するのは大きな労力が伴う。これらのセンサをインターネットに直接接続することにより、遠隔操作は可能になるが、センサ機器が、2016 年に発見された Mirai のようなマルウェアに感染する可能性が高くなる。

1-2 研究の準備状況
当該プロジェクトチームは、IoT システムの技術、音声の技術、AI の技術、センサの技術を持っており、学術論文や国際会議で発表を行うなどの実績を持っている。ここで、IoTシステムは多数のセンサ機器を、インターネット上の Wiki ページにより、集中管理する機能を持つ。動作しなくなったセンサ機器を検知することもできる。また IoT システムは Nat
ルータの背後にあるセンサ機器を、インターネット上の Wiki ページにより遠隔操作可能にするものである。IoT システムのセンサ機器を Nat の背後に設置することにより、Mirai のようなマルウェアに感染する危険性を低く抑えることが可能になる。

1-3 研究課題と解決方法
前述のシーズを組み合わせて、山や川やため池の状況を取得し、処理し、それをインター
ネット上のサーバに格納するための AI-Bot と名付ける IoT センサ機器の開発とそれを使っ

2

第１章 緒言

た IoT システムの開発を行う。その上で、AI-Bot の開発とそれを使った IoT システムを開発する必要がある。研究代表者が研究を行っている IoT システムを使って、すでに、室内の気温、人や動物の動き、空気の汚染度のデータを取得し、蓄積し、グラフにより利用者に状況を伝えるシステムは構築されており、これに、画像・音声・湿度・照度・気圧・位置・
加速度・二酸化炭素のデータ取得機能と取得されたデータの処理機能を追加する形で AIBot を開発する。AI-Bot を使って IoT システムを構築し、試験を行い、満足なデータが入手できるまで AI-Bot と IoT システムの改良を行う。

図１-1 目指すシステムの形

1-4 本報告書の概要
1-4.1

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

降雨量の推定手法は、図の 2-1 のようなものである。指向性の高いマイクを用いて遠隔で測定対象全体の音を収音し、その全体の音より測定対象の各地点での降雨量を推定する方法である。図 2-2 に示すように豪雨発生地域から離れた遠方で収集した音の情報には、豪雨
発生地域の複数の局所地点の情報と局所地点の情報に何らかの要因が加わった情報の組み合わせが届いていると考えることが出来る。そこで、この遠方で収集した情報と局所地点での情報を同時刻に収集し関連性が判明することで、災害が発生する程の豪雨を遠方から推定が可能となる。この遠方で得られた情報から豪雨の兆候が出た際に避難指示を出すこと
で早期の避難が可能となり、災害被害を低減できると考えた。それを実現するためには、遠3

第１章 緒言方での情報と複数かつ広範囲の局所地点での情報を同時に収集する必要がある。遠方での情報の収集には、本節の最初に述べた指向性の高いマイクを用いようと考えている。遠方からは単体のセンサで収集したいこと、またデータ量が少なく、複数の局所地点の情報を同時に測定するために収集する情報を選別する際に、先行研究[1][2]で雨粒が特定の物体に衝突した際の音から降雨量を推定が可能であったことから、音なら本研究の目的を達成できるのではないかと考えたからである。また指向性の高いマイクで収集した音から推定される
雨量は雨が降り始めた瞬間の降雨量、つまり降雨強度を推定することになる。この降雨強度のまま雨が降り続いたら災害が発生するかを判別することになる。この局所地点での情報を収集するために複数のセンサを用いて無線センサネットワークを用いようと考えている。

測定対象

指向性の高いマイク

図 1-2 降雨量の推定手法

測定対象複数の地点の情報+
何らかの要因遠方に設置した指向性の高いマイク

図 1-3 遠方に届く情報4

第１章 緒言1-4.2

第 3 章 無線センサネットワークの開発

局所情報の収集のための無線センサネットワークの開発について述べる。このセンサネ
ットワークは、狭い範囲かつ急激な気象の変化にも対応する必要がること、音と降雨量を含む複数の情報を同時に収集できること、野外で使用するため、障害に耐性のある無線通信や省電力化が必要となる。また複数のセンサノードのセンサ値の調整を行う際にこのセンサ
ネットワークを構成している無線通信を用いてソフトウェアの転送が可能ではないかと考えた。これが可能であれは、消費電力の少ない無線通信でノード毎にソフトウェアを転送し書き込むことが可能なため、省電力化及び、様々な地点の環境に対応できるセンサネットワークが構築可能であると考えた。このような機能を持つセンサネットワークの試作を行ったため本稿で述べる。
1-4.3

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

自然災害等を受けた場合、通常の通信網が損傷を受けることが予想される。また、土砂災
害の起源となる山間部では、通信網が整備されていない地域も専らである。このような条件下で、早急に通信網を確立する方法として、光空間通信網が考えられる。また、土砂被害、家屋倒壊の状況で人命救助を行う場合、呼気(二酸化炭素：CO2)を頼ることが有効となり得る。地中にはメタンガス(CH4)が蓄積されており、このガスが地表の亀裂により大気中に噴出することによる濃度変化が捉えられれば土砂災害が予測可能ではないかと考えている[1]。
以上のことを満たすために大気ガス測定と通信が同時可能な赤外線半導体レーザを利用した光リンクセンサーネットワークの研究を継続して行っている。このシステムは、移動しながらの測定及び通信を想定しているため、自動で光軸を合わせながら移動するシステム(光軸トラッキングシステム)が必要であると考えられる。
平成 27 年度の卒業研究で、
光軸トラッキングシステムの開発の端緒を切り、画像処理を、
光検出器として用いたシステムを開発し、光軸追尾機能の実現を得た[1]。平成 29 年度の卒業研究で、光軸トラッキングシステムのアルゴリズム改良により光軸追尾性能が向上し、実機(オムニホイールロボット)を想定した移動ロボットを用いた実験にて、並進移動と円弧移動が可能となった。
平成 29 年度時点で残された課題は、実機を想定した移動体ロボットに、左右機構とヨー機構は実現できているが、上下機構とピッチ機構を搭載できていない点である[2]。しかし、
光軸トラッキングシステムを再現するにあたって、ビームが移動する方向とは逆の方向に
光軸トラッキングシステムが移動し、安定して追従しない異常動作がしばしば見られたた
め、画像処理のアルゴリズムを改良した。その結果、ビームが当たっている領域を抽出することができ、逆の方向に光軸トラッキングシステムが移動する問題を解決することができ5

第１章 緒言た。また、移動体にはオムニホイールロボットを採用しているが、モータの速度制御が備わっていないために、一定の速度での移動が困難であったため速度制御を可能にし、移動アル
ゴリズムを改良した。画像処理と移動体のアルゴリズムを改良したことにより、多彩な制御が可能となったため、画面から外れない状態で、光軸が追尾できるように移動アルゴリズムを開発し、このアルゴリズムを用いて、3 つの改良した画像処理を比較して評価した。
1-4.4

第 5 章 特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象との関連性の検討と機械学習による欠損値補間の試み

本章では、開発中のセンサネットワークからのビッグデータの処理を見越し、現在、福山大学工学部棟屋上で継続して測定中の CO2 濃度の変動と気象現象の関連性を機械学習を用いて検討した結果を述べる。
SARIMA モデルを用いて要素分離を行い、CO2 濃度の変動が傾向変動と概日周期を持つことを明らかにした。次に CO2 濃度の変動と降水量の関係性の検討を行った。結果、CO2
濃度は降水時一度上昇しその後減少する傾向変動を持つ。しかし豪雨時には周期変動が非常に小さくなり、傾向変動は高止まりするという特徴が見られ、災害の予測や検知への CO2
濃度データの応用可能性を示した。
これらを踏まえ、データの応用のもう一つの例として機械学習におけるデータの前処理などで問題となる、データの欠損値の処理手法を検討した。実施内容として、ニューラルネ
ットワークを用いて欠損値を補間させるモデルの作成を試みた。本研究では、クラウドサー
ビスを利用した機械学習モデルの学習環境の構築や、データ欠損時の情報を補うためにこれまでの研究で CO2 濃度データとの関係性が判明している降水量データを用い、データの有無によって「0」と「-1」を使い分け、LSTM 層の動作を stateful にすることで傾向変動の再現を試みるなど、さまざまな手法を検討した。結果、欠損値の補間精度を改善した。

6

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

第2章

音を用いた降雨量の推定システムの開発

7

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-1 提案する降雨量推定システムの概要
音を用いて降雨量の推定を行うシステム全体のイメージ図を以下の図 2-1 に示す。想定しているシステムは、遠方の山を測定することを想定している。測定対象の遠方の山に、単一指向性の高いマイクを向けて録音を行う。その山から聞こえてくる音を取得することにより得られた情報から、降雨量の推定を行いたいと考えている。取得する情報の中で、自然災害が起こる程の豪雨発生の兆候が出た際に避難指示を出すことで、早期の避難が可能となり、人的被害を低減させられると考える。
気象情報を遠方から検出することが可能になると、音を用いて間接的に測定地域の状況を把握しようと考えているので、先述のように自然界に測定装置を設置すること無くなるため自然保護にも繋がると考えている。

測定対象の山単一指向性の高いマイク

図 2-1 システム全体のイメージ図

2-2 当該システムに要求される機能
豪雨発生域から離れた遠方で得られる情報は、豪雨発生域内の多点局所情報や、局所情報に何らかの要因が加わった情報などが組み合わさった情報が遠方に届いていると考える事

8

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発が出来る。その届いた情報の中で、豪雨発生域内の局所情報が判別できないといけない。そこで、豪雨発生域内の局所的降雨時の情報と遠方で得られる情報、この二つの同時刻における情報の相関性が判明すると、災害が発生する程の局所的豪雨発生時の遠方で得られる情報が判る。達成するためには、広範囲の多点局所の降雨時の情報を収集する必要がある。広範囲の多点局所の情報を収集するため、まずは、センサネットワークを用いた計測装置を実際の山に設置し、多点局所の降雨量を収集しようと考えている。
なお、多点局所の情報収集が完了すれば、このセンサネットワークを用いた計測装置は回収する予定である。

2-3 雨に関する先行研究
2-3-1 現在行われている気象観測の一例
現在、気象庁による降雨や積雪などの気象現象は、地域気象観測システムのアメダス(AMeDAS：Automated Meteorological Data Acquisition System)が観測を行っている[2]。降雨の観測には、転倒ます型雨量計という雨量計が用いられており、降ってきた雨水が溜まる
深さを降雨量[mm]として測定している。アメダスは、全国に約 1300 か所(約 17 km 間隔)に配置されており、都道府県レベルの気象現象の把握には適している。アメダスによって観測された気象データは、10 分おきに収集されデータの品質チェックを経たのちに全国へ配信される仕組みとなっている。配信される情報は、気象庁のホームページにて 1 時間毎に自動更新され、気象状況を確認することが出来る。
しかし、実際の局所的豪雨が発生した場合、数十分の短時間に大量の雨が降るため、1 時間もの長い時間を待ってから状況を確認し避難するのでは、避難するのに間に合わず災害の被害に遭う恐れが大きい。よって、本研究ではこの 1 時間より時間分解能が小さく、且つ精度の良い局所的豪雨の降雨量の推定を行える必要があると考えた。
また、設置場所に関しては以下の表 2-1 に示す様な条件があるが、自然の中に観測所を設置する関係上、常に自然環境の影響を受ける事となり、観測機器に不具合が生じて気象デー
タに影響を及ぼしてしまう場合が存在する[3]。実際に雨量計で実害があった事例では、落葉や草による受水口部の詰まりやつる植物が絡まるなどして観測環境が不適切な状況となり、影響を受けた期間のデータを欠測としているものが挙げられる[4]。これらの問題の対策として、定期的に清掃などのメンテナンスや樹木の伐採や移設を行っている[3]。他にも、自然環
境の中に人工物の観測所を設置することや樹木の伐採は、自然環境を乱してしまうことに繋がると考えられる。

9

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

表 2-1 アメダス観測所設置条件[3]・風通しや日当たりの良い場所
・外部からの立ち入りによる不慮の事故や測器の障害が発生しないよう、
自然の風を妨げないような材料で柵を設ける
・観測場所（露場）は設置される測器に望ましい観測環境を考慮して選定
・気象測器の設置部分（30平方メートル以上）に芝生を植え、地面からの日射の照り返しや雨滴の跳ね返りを少なくする
設置部分には天然芝の代わりに人工芝を使っても観測には影響がないことを確認する

2-3-2 解決手法と提案システム
前項の問題を解決するためには、急激な気象の変化の追従が可能なこと、自然界に測定装置を設置しないことが考えられる。
突発的な降雨が発生した時などに、我々人間は雨音を聞くことで降雨量の推定をおおよそ判断している。この経験より、遠方より情報を取得し、降雨量の推定を行う手法の一つとして音が用いれるのではないかと考えた。そこで、音を聞くことで状況を判断できる人間の感覚を測定に応用させようと本研究が始まった。また、音を用いて遠方での情報の取得が可能になると、自然界に測定装置を設置する必要が無くなるため、メンテナスのために観測所に行く必要が無くなることや自然環境に干渉することを防ぐことも期待できる。
2-3-3 雨滴の衝突音と降雨量の関係[5][6]音を用いた降雨量推定や雨に関する先行研究について簡単に触れる。
雨滴が衝突した際の音を用いて降雨量の推定を行う研究は東京工業大学院の研究メンバ
ーらによって行われている。ここでの研究では、ブリキ缶を用いた音響雨量計というものを作成しており、ブリキ缶に雨滴が衝突した際の音によって降雨量の推定を行うことが可能となっている。
2-3-4 降雨強度と雨滴の持つ運動エネルギ
実際に雨が降った量を表すものは転倒ます型雨量計によって測定される降雨量[mm]であるが、降雨量を表すものとして降雨強度というものがある。これは、瞬間の降雨がそのま
ま 1 時間降り続けた場合に、どれだけの降雨量になるかを表したもので、単位は [mm/h]である。この降雨強度と、実際の降雨時の雨滴の持つ運動エネルギには相関関係があることが判明している[7]。

10第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-4 雨滴の持つ運動エネルギの検出
本研究が、雨の音では無く、雨滴の持つ運動エネルギを推定することになった経緯について説明をする。
センサネットワークによる多点局所の降雨量を収集するにあたり、降雨時にはどの様な音が発生するのかを検証し、収集した情報と比較を行おうと考えていた。そのため、自分達で降雨時の状況や音を再現しようと考えた。まずは、2-3-1 で紹介した先行研究に倣って、雨滴が衝突した際の音を取得しようと考えた。雨の状況を再現するために、先行研究では、
9 階建ての建物で水滴を投下する実験を行っている。投下させた水滴が、実際の降雨の終端速度に達するには、15~20m(3～5 階)以上の高さが必要となることが判明している[6]。また、横風の影響による落下位置の変化を防ぐ必要があるため、本学内で同様の実験を行うことは現実的では無いと考えた。また、先行研究では、ブリキ缶に雨滴が衝突した際の音によって降雨量の推定を行っている。そのため、この研究による降雨の推定は、特定物質(ブリキ缶)に雨粒が衝突した際にのみ行えることになると考えられる。しかし、実際に自然の山の中にそのようなブリキなどの金属のものは置かれていないと思われる。本研究の最終目的
は、自然の山における降雨時の音を取得しようと考えているためこの先行研究の方法では、目的を達成できないと考えたため他の方法を考える事にした。
ここで、降雨時に音が発生するメカニズムについて簡単に考えてみる。そもそも、音というものは空気の振動であり、音エネルギが我々の耳の中にある鼓膜を振動させることで、音として認識できる。降雨時に聞こえる雨の音は、雨粒が地面や何かの物質に衝突した時に聞こえてくる。次に、雨をエネルギの観点から考えてみると、はるか上空の高い位置で雨滴が生成される。この時、位置による位置エネルギを持っていることとなる。この位置から雨粒がある速度で落下することにより、雨滴が位置エネルギから運動エネルギに変換される。この落下している雨滴が、物体に衝突する際に運動エネルギが音のエネルギへと変換されると考えられる。そのため、本研究では、降雨時の雨滴が持つ運動エネルギに着目し、検出することを考えた。雨滴の持つ運動エネルギを検出できるセンサ(以降降雨センサと仮称)が開発できれば、降雨強度と運動エネルギの関係より、降雨強度を求めることが可能となる[7]。
そして、求めた降雨強度を積算すれば降雨量の推定を行うことに繋がる。

2-5 雨滴の持つ運動エネルギの検出方法
雨滴が物体に衝突した際の運動エネルギを検出するためには、雨滴が物体に衝突した時の力を検出する必要がある。力(荷重)を検出するセンサの一つに、ロードセルというものが11

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発ある。ロードセルとは、力(荷重)を電気信号に変換する装置のこと(荷重変換器とも呼ばれる)で、本論文では、一般に重量計として販売されてあるもののことをロードセルと呼称する。
2-5-1 ロードセルの測定原理
これから、自分が山之上先生より提供してもらったロードセル(シングルポイント、ビー
ム型)の原理について説明を行う。ロードセル本体には同じ抵抗値のひずみゲージが 4 枚、
図 2-2 に示す様なブリッジ回路を組んで取り付けられている。

2

1

3

4

図 2-2 荷重が加わってない状態のブリッジ回路
このブリッジ回路は、定電圧源 E と接続されている。荷重が加わっていない場合は、この回路に電流は流れない。しかし、荷重が加わった際に図 2-3 中の R1 [Ω]の抵抗のみ抵抗値が変化するように取り付けられているため、次ページの図 3-2 の様に Va－Vb 間に電位差が
生じる。

2

1

1

2

4
3
3

4

a

図 2-3 荷重が加わった状態のブリッジ回路の様子

12b第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

各抵抗を R2=R3=R4=R とし、微小変化した抵抗 R1 を R1’としたとき、Va－Vb 間の電位差
Vab をオームの法則により求めると次の(2.1)式が得られる
𝐸

𝑅−𝑅1′

2

𝑅+𝑅1′

𝑎𝑏 = ∙(2.1)

R1’の微小変化を Δr とすると R1’は(2.2)式で表すことができ、(2.1)に代入して解くと微小変化分は Δr (2.3)式で表される。
′
1 =

(2.2)

+ ∆𝑟
4𝑉

𝑎𝑏
∆𝑟 = − 𝐸+2𝑉

(2.3)

𝑎𝑏

(2.3)式を(2.2)式に代入すると、荷重によって変化した抵抗 R1’の抵抗値が(2.4)式より求まる。
𝐸−2𝑉𝑎𝑏′
1 = 𝐸+2𝑉

(2.4)

𝑎𝑏

導出された(2.4)式の抵抗値が AD コンバータによって変換され、センサの値として出てくる。
ロードセルが荷重を測定するには、ひずみゲージの変形による電圧の変化で検出していることがわかる。
2-5-2 降雨センサの概要
ひずみゲージは弾性体として知られているため、弾性エネルギを蓄える事が出来る。ひずみゲージに雨滴がぶつかった際に、雨滴の持つ運動エネルギがひずみゲージが蓄えた弾性
エネルギとして置き換えられると考えられる。水滴がひずみゲージにぶつかった際に歪んだ抵抗値の変化から、運動エネルギが置き換わったひずみゲージの弾性エネルギを求め、雨滴の持つ運動エネルギを導出しようと考えた。
試作した降雨センサはロードセルの原理を応用して、4 枚のひずみゲージとブリッジ回路で構成をした。4 枚のひずみゲージでブリッジ回路を組み、3 枚のひずみゲージが歪まない
よう固定をする。残りの 1 枚のひずみゲージに雨滴が当たり、ひずみゲージが歪むようにする。このひずみゲージに水滴がぶつかった時、ひずみゲージが歪んだ変形量を抵抗値の変化で読み取る。この時、ひずみゲージのバネ定数が判明していれば、ばね定数とひずみゲー

13

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発ジが歪んだ変形量によって、ひずみゲージが蓄えた弾性エネルギが導出できるため、運動エ
ネルギを検出できると考える。
2-5-3 降雨センサによる運動エネルギの導出方法
降雨センサで運動エネルギを検出する原理について説明をする。基準面からある高さ
h [m]の所から質量 m [kg]の水滴をスポイトなどで投下させるとする。この時、重力加速度を g [m2/s2]とすると、この高さ h にある水滴は、重力による位置エネルギ U [kg・m2/s2]によって次の(2.5)式のエネルギを持っていることとなる。

𝑈 = 𝑚𝑔ℎ(2.5)

このある高さ h のから水滴が基準面に向けて投下させると、水滴はある速度 v [m/s]を持って自由落下する。自由落下しているときの水滴は、位置エネルギ U が置き換わった運動エ
ネルギ K [kg・m2/s2]を持っていることとなる(2.6)。
1

𝐾 = 2 𝑚𝑣 2

(2.6)

この(2.6)式で表される運動エネルギを持った水滴が、基準面に設置しているばね定数 k のひずみゲージに衝突をした際、ぶつかった衝撃によりひずみゲージが x [m]だけ変形をする。
基準面において、基底状態として存在していたひずみゲージは、雨滴が持つ運動エネルギを弾性エネルギ E [N・m]として蓄えるポテンシャルを秘めているので、雨滴が持つ運動エネ
ルギと弾性エネルギが等価になると考えられる。変形した長さの x は、ひずみゲージの抵抗値の変化より導出することが出来るので、弾性エネルギ E は次の(2.7)式で求めることが出来る。
1= 2 𝑘𝑥 2(2.7)

このようにして、ひずみゲージが歪んだ分の弾性エネルギを導出すれば、水滴がぶつかる際に持っていた運動エネルギを推定することが出来ると考えた。
本研究の目標として、ぶつかった水滴の持っていた運動エネルギに対応した物理量を検出することを目標とする。

14

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-6 画像処理を用いた水滴の運動エネルギの導出
ひずみゲージが検出した運動エネルギを評価する際に、ひずみゲージに衝突した水滴の持つ運動エネルギが判明していないと、ひずみゲージの評価を行うことが出来ない。そのため、落下している水滴の運動エネルギの推定の基礎実験を行った。落下している水滴を画像検出によって運動エネルギの計測を行い、運動エネルギに変換された位置エネルギで評価を行った。
画像処理は、水滴が明瞭に捉えられている画像に対し MATLAB(R2020b)の Image
Processing Toolbox の edge(canny)関数を用いて、水滴のエッジ検出を行った。
本実験で導出したエネルギの求め方について説明を行う。落下距離が小さいため空気抵抗を考慮せずに、水滴が持つ運動エネルギ K [kg・m2/s2]を推定した。水滴が落下している
時の運動エネルギ K は、水滴の質量を m [kg]、水滴の速度を v [m/s]とすると

𝐾 = 𝑚𝑣22(2.8)

で表される。なお、スポイトから出てくる水滴の質量 m は、株式会社エー・アンド・デイの分析用電子天びんの HR-120 を用いて予め測定をしている。(2.8)式中の落下している水滴の速度 v は次の(2.9)式より求めた。

𝑣=(𝑥𝑛+𝑁 −𝑥𝑛 )
𝑡𝑓

(2.9)

この時(2.9)式中の tf は、水滴が N 枚のフレームを移動したときの時間 [s]である。撮影に使用したカメラのフレームレートが 240 [fps]なので、

1

240

𝑁で移動した時の時間を求めることが出来る。xn、xn+N は水滴の変位であり、画像上に写ってある各水滴の下端からスポイトの口までのピクセル座標を引くことで、水滴の移動量を算出している(図 2-4(a))。
導出した運動エネルギが信頼できる値かどうかを、運動エネルギに変換された位置エネ
ルギとの比較を行うことで評価を行った。位置エネルギ U [kg・m2/s2]は次の(2.10)式で表す
ことができる。

𝑈 = 𝑚𝑔ℎ(2.10)

このとき、水滴の質量を m [kg]、重力加速度を g [m/s2]とし、h [m]は水滴の下端からス
ポイトの口までの距離(変位 xn+N)である(図 2-4(b))。

15

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

スポイトの口スポイトの口

落下している水滴

落下している水滴

𝑥

ℎ
𝑥 +

(a)

(b)

図 2-4(a) 水滴の移動距離を求めるイメージ図 (b) 水滴の位置エネルギ導出のイメージ図
2-6-1 実験方法
本実験では、図 2-5 に示す実験環境で水滴投下の実験を行った。メジャーやスポイトの射出口が地面に対して直角になる用に曲尺を用いて調整を行っている。スポイトからビーカーに向かって水滴を投下し、水滴が落下する様子を、カメラスタンドに立てかけた iPhoneのカメラのスロー機能で撮影を行った。水滴投下の様子を撮影した iPhone のカメラの設定
は、720p、240 fps である。

図 2-5 実験環境
2-6-2 実験結果・考察
図 2-6 に画像処理をした水滴落下の様子の一例を示す。

16

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

水滴
水滴

図 2-6 画像処理をした水滴落下の様子の一例
水滴投下の実験結果を図 2-7 に示す。

1.20E-04

位置エネルギU [kg・m2/s2]

運動エネルギに変換された

y = 1.2922x - 5E-06
1.00E-04

8.00E-05

6.00E-05

4.00E-05

2.00E-05

0.00E+00
0.00E+00

2.00E-05

4.00E-05

6.00E-05

8.00E-05

1.00E-04

水滴の移動間の運動エネルギK [kg・m2/s2]

図 2-7 落下する水滴の運動エネルギと運動エネルギに変換された位置エネルギの関係
図 2-7 の回帰直線より、運動エネルギと位置エネルギが相関関係にあることが判る。よって、外挿を行うことによりスポイトの口から任意の距離での運動エネルギを推定することが可能そうだとわかる。

17

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-7 ひずみゲージの降雨センサとしての評価実験
2-7-1 理論的背景
運動エネルギを検出するために、ひずみゲージの弾性ひずみエネルギを導出する必要がある。弾性エネルギを求めるためには、ひずみゲージの持つばね定数が必要なため、ばね定数を導出するためのひずみゲージの特性実験を行った。
降雨センサは上から落ちてきた雨滴の影響によりひずみゲージが曲がる構成を考えている。そのため、降雨時と同じ状況を作り出すために、ひずみゲージの上から一定の力で、距離を設定して押し出し、ひずみゲージを歪ませてばね定数の導出を行った。
ひずみゲージにある一定の力を加え続け、距離を調節する必要があるため、本実験ではマイクロメータヘッドを用いた。図 2-8 に示す様に、ひずみゲージの片方を固定(図中橙部分)
し、反対側をマイクロメータヘッドで押し出す事により、ひずみゲージがどのくらい曲がった(どれだけマイクロメータヘッドで押し込まれた)かを調整した。

マイクロメータヘッド

ひずみゲージ

マイクロメータヘッドに(a)

よって押し出した長さ

マイクロメータヘッド

ひずみゲージ(b)

図 2-8 (a)押される前の状態のひずみゲージ (b)押されて曲がった状態のひずみゲージ
ここで、ばね定数の求め方について説明をする。ひずみゲージをばね定数 k のばねばかりとして考え、質量 m [kg]の物体を吊り下げ、ばねばかりが x [m]だけ伸びた状態で質量の重さとバネばかりの力が釣り合った状態を考えると図 5-2 の様に考える事ができる。この時、重力加速度を g [m2/s2]とする。

18

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

ばね定数k

x

m

g

図 2-9 ひずみゲージに物体を吊り下げたときの様子
この時、運動方程式を解くと(2.11)式で表される。

𝑚𝑔 = 𝑘𝑥(2.11)

ここから両辺に x を割るとばね定数を求めることが出来る(2.12)。

𝑚𝑔

𝑘= 𝑥

(2-12)

以上のことから、ひずみゲージの曲がり具合と重量との相関をとることで、ばね定数を求める事が出来るのが判る。このことから、マイクロメータヘッドで押し出す距離と重量の測定行った。重量の測定には、水滴の質量を求めた時と同じ分析用電子天びんの HR-120 を用いた。
また、どの程度変形したら抵抗値が変化するのか、ひずみゲージの性能を調べるため、合わせて抵抗値の測定も行った。普通、抵抗値を測定するときの測定器はテスターなどの 2 本のリード線を用いて測定を行うが、ひずみゲージなどの微小な抵抗値を測定する場合は、このリード線の抵抗値の影響を受けてしまい、正確に測定を行うことが出来ない。この問題を解決するために、4 端子抵抗測定法という測定方法が存在する。そこで、今回ひずみゲージの抵抗値の測定は、4 端子抵抗測定法の機能がある、岩崎通信機株式会社のデジタルマルチ
メータ VOAC7521A を用いて実験を行った。

19

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-7-2 実験方法
図 2-10 に示すような測定環境でひずみゲージの特性を調べた。アルミフレームで両持ち梁の構造を作成し、精密天びんの間にマイクロメータヘッドとひずみゲージを固定した部
分が来るようにねじで固定をする。そこに図 2-8 に示したようにひずみゲージをマイクロ
メータヘッドで徐々に押し込み、ひずみゲージの抵抗値と押し込んだ時の重量を測定した。
なお、ひずみゲージがきちんと押されているかどうかを確認するために、固定されたスマホスタンドに iPhone をセットし、マイクロメータヘッドとひずみゲージの接触部分をカメラ機能のズームで確認を行った。

マイクロメータ

分析用精密天びん
HR-120ヘッド

固定された

デジタルマルチメータ

スマホスタンドVOAC7521A

(a)

(b)

図 2-10 (a)横から見た測定環境 (b)上から見た測定環境
ひずみゲージと精密天びんの上皿を限りなく近づけた際、固定してあるねじが精密天びんの上皿に干渉してしまうため、精密天びんの上にボタン電池を重ねて高さを設ける事によって測定を行い易くしてある(図 2-11)。
マイクロメータヘッド

固定用のねじボタン電池

精密天びんの上皿

図 2-11 ひずみゲージ取り付け部を横から見た図20

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-7-3 実験結果
最初は、マイクロメータヘッドでひずみゲージを直接押し込んで測定をしていた。しかし始めの方は、マイクロメータを押し込むほど抵抗値は増え続けていたが、途中から減り始める現象が起きた(図 2-12)。この原因として、マイクロメータヘッドの押し込みによってひずみゲージの曲がり方が途中で逆向きになったからだと考えられる。その様子を図 213(a)(b)に示す(図中の橙部分は固定箇所である)。(a)は抵抗値が増加する状態、(b)は抵抗値が減少する状態を表している。事前にひずみゲージの曲がり方が上に凸ならば、抵抗値が増加し、下に凸ならば抵抗値が減少することは事前に確認済みである。
348.920348.900

抵抗値 [Ω]348.880348.860
348.840348.820348.800
348.780348.760
0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

マイクロメータで押し込んだ長さ [mm]図 2-12 マイクロメータヘッドで直接ひずみゲージを押し曲げたときの押された長さと抵抗値の関係

マイクロメータヘッド

マイクロメータヘッド

ひずみゲージ
ひずみゲージ(a)(b)

図 2-13(a)(b) マイクロメータヘッドの押し込みによるひずみゲージの曲がり方

21

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

この問題を解決するために、ひずみゲージが常に上に凸で曲がる様に、変形する部分を延長させた。その延長させた部分をマイクロメータヘッドで押し込むことで、間接的にひずみゲージを曲げる方法に変えた(図 2-14)。

マイクロメータヘッド

ひずみゲージ

延長部分

図 2-14 ひずみゲージの先端を延長させた図
ひずみゲージの先端部分を延長させたところ、図 2-12 の様な現象は改善された。改善された結果を図 2-15 に示す。
349.240

抵抗値 [Ω]349.220349.200

349.180
349.160
349.140
349.120349.100
0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

マイクロメータで押し込んだ長さ [mm]図 2-15 ひずみゲージを延長させて間接的にひずみゲージ
を押し曲げたときの押された長さと抵抗値の関係

22

0.30

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

ひずみゲージの変形する部分を延長させると、てこの原理により少ない力でもひずみゲージが曲がることにも期待できる。
また、実験を複数回行った結果、図 2-16(a)に示す様な、ひずみゲージを延長した部分とボタン電池が接触寸前の場合よりも、図 2-16(b)に示す様な少し間が空いている場合の方に、
図 2-17 に示すような抵抗値と重量に線形性が見られた。

(a)

(b)

図 2-16 (a)ひずみゲージの延長部とボタン電池の間が詰まっているとき(b)ひずみゲージの延長部とボタン電池の間が少し空いているとき

0.8000349.000

y = 0.3512x + 348.82

0.7000

抵抗値 [Ω]348.960

0.6000348.9400.5000348.9200.4000348.900

y = 1.5994x - 0.0059

0.3000348.880348.860

0.2000348.8400.1000

精密天びんの指示値 [g]348.9800.0000348.820
0.00

0.10

0.20

0.30

マイクロメータヘッドで押し込んだ長さ
抵抗値

重量表示

線形 (抵抗値)

0.40

0.50

[mm]
線形 (重量表示)

図 2-17 マイクロメータヘッドで押し込んだときのひずみゲージの特性

23

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

2-7-3 考察
図 2-16(a)の様な、ひずみゲージの延長部とボタン電池がべったりとくっついているとき
は重量や抵抗値の値がなかなか定常にはならず、図 2-16(b)の様にひずみゲージの延長部とボタン電池の間が少し空いている場合に重量や抵抗値の値が定常状態となり、直線性が出てきた。このことからひずみゲージは、べったりとくっつく様な面接触では無く、図 2-16(b)の様に軽く触れる様な点接触の場合が良い効率が得られそうだと考えられる。
そのため、出来るだけ水滴が延長させた部分の一点に接触する様に、延長部の先端を尖らせることにした(図 2-18)。

図 2-18 先端を尖らせたひずみゲージの延長部分
また、図 2-17 より、このひずみゲージは変形の量に応じて質量の変化が線形性ということが確認できた。よって、(2.12)式の様にひずみゲージのバネ定数を求めることが出来る。
このとき、特性実験で得られた精密天びんの指示値は、マイクロメータヘッドによって押し込まれた力 [N]が、精密天びんによって質量 [g]に置き換えられた値である。そのため、得られた精密天びんの指示値に重力加速度 9.8 を掛けて力の表示 [N]になる様補正をする。
このひずみゲージのばね定数を、ひずみゲージをマイクロメータで押し込んだ時の長さと、押し込まれた力(補正を掛けた値)の回帰直線を求めることによって求めた。計算した結果、
このひずみゲージのばね定数は 15.67 だと判った。図 2-19 にマイクロメータヘッドで押し込んだ時の長さと力の関係を示す。

24

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

8.00E-03

y = 15.674x - 6E-05

押し込まれた力 [N]マイクロメータヘッドで7.00E-03
6.00E-03
5.00E-03
4.00E-03
3.00E-03
2.00E-03
1.00E-03
0.00E+00
0.00E+00

1.00E-04

2.00E-04

3.00E-04

4.00E-04

5.00E-04

マイクロメータヘッドで押し込んだ長さ [m]

図 2-19 マイクロメータヘッドで押し込んだ時の長さと力の関係

2-8 運動エネルギの検出実験
ひずみゲージの特性が判明したため、この特性を利用して落下する水滴の運動エネルギの検出を行おうと考えた。落下する水滴の運動エネルギの検出をする降雨センサを試作し、このセンサを用いて落下する水滴の運動エネルギの検出実験を行った。
2-8-1 試作した降雨センサ
前節で触れた降雨センサについて説明を行う。本研究で試作した降雨センサの特徴は、4枚のひずみゲージがブリッジ回路を組んでおり、3 枚は固定されているが、1 枚だけが基板から少しはみ出し歪む様にしてある。はみ出した部分に水滴が接触し、ひずみゲージが曲がることにより抵抗値が変化する様に作成してある。こうすることにより、ひずみゲージが曲がった際の微小な変化を読み取ることができ、水滴が触れた時の感度を高くしてある。
ひずみゲージの抵抗値の変化を読み取るために、この基板には HX711 という AD コンバータが接続されている。この AD コンバータは、ひずみゲージで構成したブリッジ回路に定電圧を供給する、定電圧源の役割も担っている。また、この AD コンバータは Arduino を用いて取得データを確認することが出来る。HX711 を動作させるためのプログラムは、秋月電子通商の Arduino サンプルソースを応用することとした[8]。今回試作した降雨センサ
を図 2-20 に示す。

25

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

図 2-20 試作した降雨センサ

作成にあたり、特性実験で使用していたひずみゲージが破損したため、このセンサを使った運動エネルギの検出実験では、同じ特性が得られると仮定して、元々使っていたものと同じ
種類の別のひずみゲージを用いて実験を行うこととした。
2-8-2 実験方法
このセンサに使っている AD コンバータはひずみゲージが変形した時のブリッジ回路の電位差を読み取り重量に換算してくれるものだが、4 枚のひずみゲージ全てが可変式のロードセルに使われていたものなので、本センサのひずみゲージが変形した場合にどのような反応をするのかが不明である。そのため、まずは本センサのひずみゲージが変形したときに
AD コンバータが上手く読み取ることが出来るのか動作確認を行った。
動作確認の方法は、ひずみゲージの特性実験と行った時と同じやり方で、ひずみゲージの上からマイクロメータヘッドで押し出し、表示される重量の表示を確認したところ、
図 2-21 の様な線形の結果が得られた。

26

ADコンバータが読み取った重量 [g]第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

0.000-50.000-100.000-150.000-200.000-250.000-300.000-350.000-400.000
0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

マイクロメータヘッドで押し出した長さ [mm]図 2-21 降雨センサのマイクロメータヘッドで押し出された長さと表示された重量の関係
重量の値は精密秤のときと同じだけマイクロメータヘッドで押し込んでいるが、一致していないので補正を行う必要がある。しかし、線形性が出ているため、ひずみゲージの変化量を上手く読み取れている事が判る。よって、この降雨センサを用いることが可能そうだということが判明した。
補正についての説明を行う。特性実験と動作確認実験では、マイクロメータヘッドで同じ長さを押し込んでいる。特性実験の結果を F(x)、動作確認実験の結果を f(x)とし、変数 x がマ
イクロメータヘッドで押し込んだ長さ [mm]とすると、次の(2.13)式で表すことが出来る。

𝐹(𝑥) = 𝛼𝑓(𝑥)(2.13)

このとき、(2.13)の両辺を f(x)で割ると、補正値である α を求めることが出来る。計算した結果、補正値は 2.242E-03 であった。
次にひずみゲージに接触した瞬間の水滴の運動エネルギを検出実験について説明を行う。
基本的には、前節での基礎実験と同じ内容であるが、測定結果をより精度の高いものにする
ため、アルミフレームを用いて専用の実験装置を作成し、iPhone を設置するスタンドなどをねじでしっかりと固定を行い、実験した。なお、降雨センサからスポイトの口までの距離を計測したところ、32.2 cm であった。図 2-22 に作成した実験装置を示す。

27

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

図 2-22 運動エネルギ検出実験環境
スポイトから水滴を投下させ、降雨センサの検出部分に水滴が接触する様に位置調整を行う。調整が完了したら実験を行う。スポイトの水滴を落とす際に、人間がスポイトをつまむために力を入れた時の手振れによるスポイトの位置のずれを無くすために、スポイトの上部をドライヤで温めることによる空気の膨張を利用して、スポイトに触れることなく水滴を投下した。
撮影には、iPhone のカメラのスロー動画モードを用いて実験を行った。このカメラの設
定は基礎実験で行った時と同じ 720p、240 fps である。
水滴投下の実験は、水滴がひずみゲージの延長部に触れた時のデータを区別しやすくするために、以下の手順のルールを決めて実験を行った。
1.

実験スタートの合図として、Arduino のリセットボタンを押す。この時、AD コンバー
タの HX711 は、Arduino のリセットボタンを押してから 7 秒程オフセットの時間が存在しているため、動画での録画開始の時間とデータ取得開始の時間を揃えるために、
Arduino のリセットボタンを押してから(リセットボタンのカチッという音が聞こえたら)、7 秒カウントして待機をする。

2.

7 秒後に、実験装置にセットしてある iPhone の画面をタッチして録画をスタート。

3.

重量の表示が出てから(HX711 がデータを取得、読み取りし始めてから)、約 10 秒は重量が表示の値が定常にならないため、録画をスタートしたら 10 秒カウントして待機をする。

28

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

4.

10 秒経過したら、ドライヤを使って空気が溜まっているスポイトの上部を、スポイト
から水滴が投下されるまで温める。

5.

スポイトから水滴が出てきたら、ドライヤを止め、水滴がひずみゲージの延長部に触れるのを目視する。

6.

スポイトから出てきた水滴がひずみゲージの延長部に触れてから 5 秒後に記録を止める(触れた瞬間に 5 秒のカウントを開始する)。

7.

iPhone の録画の停止とひずみゲージの延長部に付いている水滴をティッシュ等で拭き取る。この間に、PC で先ほど取得したデータの簡単な整理を行う(インターバルの時間を揃えるため)。

8.

データ整理が終わったら、測定終了まで、また 1 に戻り実験を繰り返す。
以上の手順 6。によって、得られたデータ中の終わりから約 5 秒前の部分が、水滴がひず

みゲージの延長部に触れた所だと判る。
また、実験を数回行った結果、一回の測定毎にひずみゲージの延長部に付着している水滴を拭き取って実験を行った結果の方が良い反応を見せたため、実験を行う時は、延長部の上についてある水滴を毎回拭き取ることにする。

2-8-3 実験結果取得したデータを次ページの表 2-2(a)(b)に示す。なお、表 2-2(a)中のデータ④には水滴が 2 回接触している。

29

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

表 2-2(a) 取得したデータ
データ①

30

データ②

データ③

データ

④

データ⑤

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

34:06.3-0.123

46:37.6-32.931

55:54.0-32.187

02:43.8-29.974

10:16.6-34.639

34:06.8-0.014

46:38.1-34.91355:54.5-33.507

02:44.3-31.55

10:17.1-36.398

34:07.3

0.021

46:38.6-36.939

55:54.9-35.006

02:44.7-33.047

10:17.6-37.971

34:07.7-0.00946:39.0-38.203

55:55.4-36.51

02:45.2-32.941

10:18.0-39.611

34:08.2

0.205

46:39.5-40.738

55:55.9-37.358

02:45.7-33.185

10:18.5-41.023

34:08.7

0.629

46:40.0-40.156

55:56.3-37.675

02:46.1-33.231

10:19.0-41.717

34:09.1

0.99

46:40.4-40.738

55:56.8-38.229

02:46.6-34.244

10:19.5-42.006

34:09.6

0.657

46:40.9-41.453

55:57.3-38.652

02:47.1-35.073

10:19.9-40.282

34:10.1

0.334

46:41.4-41.772

55:57.8-38.857

02:47.5-36.724

10:20.4-39.934

34:10.5-0.012

46:41.8-42.41955:58.2-39.276

02:48.0-38.512

10:20.9-40.525

34:11.0-0.34

46:42.3-42.915

55:58.7-39.71202:48.5-38.526

10:21.3-40.506

34:11.5-0.742

46:42.8-43.004

55:59.2-40.249

02:48.9-38.37

10:21.8-40.218

34:11.9-0.926

46:43.2-42.245

55:59.6-40.466

02:49.4-39.029

10:22.3-40.652

34:12.4-0.786

46:43.7-41.795

56:00.1-40.565

02:49.9-39.8

10:22.7-40.442

34:12.9-0.693

46:44.2-41.852

56:00.6-41.029

02:50.3-40.37

10:23.2-40.72

34:13.3-0.573

46:44.6-42.3556:01.0-41.11302:50.9-40.37

10:23.7-41.074

34:13.8-0.561

46:45.1-42.741

56:01.5-41.9

02:51.3-39.739

10:24.1-41.9

34:14.3-0.62446:45.6-43.171

56:02.0-42.564

02:51.8-39.999

10:24.6-43.179

34:14.7-0.43946:46.0-43.525

56:02.5-42.913

02:52.2-40.729

10:25.1-44.127

34:15.2-0.237

46:46.5-43.016

56:02.9-43.428

02:52.7-42.007

10:25.5-43.902

34:15.7

0.003

46:47.0-42.72

56:03.4-43.741

02:53.2-43.225

10:26.0-43.527

34:16.1-0.091

46:47.4-42.725

56:03.9-44.047

02:53.6-43.983

10:26.5-43.051

34:16.7

0.191

46:47.9-42.928

56:04.3-43.942

02:54.1-44.53

10:26.9-42.217

34:17.1

0.539

46:48.4-42.735

56:04.8-43.332

02:54.6-45.28

10:27.4-42.102

34:17.6

0.797

46:48.9-42.136

56:05.3-42.694

02:55.1-46.049

10:27.9-41.551

34:18.1

1.108

46:49.3-41.625

56:05.7-42.41202:55.5-46.506

10:28.3-41.721

34:18.5

1.488

46:49.8-41.457

56:06.2-42.0302:56.0-46.806

10:28.8-41.157

34:19.0

1.772

46:50.3-41.51956:06.6-41.8802:56.4-46.659

10:29.3-42.079

34:19.5

1.973

46:50.7-41.225

56:07.1-41.823

02:56.9-46.532

10:29.8-42.351

34:19.9

2.206

46:51.2-41.127

56:07.6-42.023

02:57.4-46.291

10:30.2-42.235

34:20.4

2.38

46:51.7-40.937

56:08.0-42.093

02:57.8-46.717

10:30.7-42.227

34:20.9

2.804

46:52.1-40.7856:08.5-42.145

02:58.3-47.6

10:31.2-42.499

34:21.3

3.558

46:52.6-40.9356:09.0-42.01202:58.8-48.501

10:31.6-42.9834:21.8

4.37

46:53.1-41.378

56:09.4-42.127

02:59.2-49.32

10:32.1-43.165

34:22.3

4.846

46:53.5-41.402

56:09.9-42.238

02:59.7-50.203

10:32.6-43.574

34:22.7

4.787

46:54.0-41.583

56:10.4-42.445

03:00.2-53.329

10:33.0-43.649

34:23.2

4.918

46:54.5-41.891

56:10.8-42.934

03:00.7-52.291

10:33.6-43.698

34:23.7

5.048

46:54.9-41.757

56:11.3-43.132

03:01.1-51.884

10:34.0-43.357

34:24.1

5.328

46:55.4-41.625

56:11.8-42.945

03:01.6-51.334

10:34.4-43.12

34:24.6

5.358

46:55.9-41.803

56:12.3-44.373

03:02.1-51.396

10:34.9-42.359

34:25.1

5.176

46:56.3-41.896

56:12.7-45.273

03:02.5-53.695

10:35.4-41.493

34:25.5

4.787

46:56.8-41.504

56:13.2-45.796

03:03.0-53.209

10:35.8-41.404

34:26.0

4.314

46:57.3-41.789

56:13.7-46.124

03:03.5-53.258

10:36.3-41.663

34:26.5

3.849

46:57.7-42.154

56:14.1-46.373

03:03.9-53.748

10:36.8-42.063

34:26.9

3.59

46:58.2-45.055

56:14.6-46.599

03:04.4-53.199

10:37.3-42.865

34:27.4

3.241

46:58.7-45.739

56:15.1-46.827

03:04.9-52.905

10:37.8-43.197

34:27.9

2.918

46:59.2-46.503

56:15.5-46.93

03:05.4-53.458

10:38.2-43.26

34:28.3

2.797

46:59.7-46.669

56:16.0-47.258

03:05.8-53.462

10:38.7-43.5834:28.8

2.478

47:00.1-46.688

56:16.5-47.552

03:06.3-54.116

10:39.1-44.02

34:29.3

0.456

47:00.6-46.538

56:16.9-47.783

03:06.8-54.605

10:39.6-49.31

34:29.7

0.531

47:01.0-46.929

03:07.2-55.176

10:40.1-48.278

34:30.2

0.486

47:01.5-47.281

03:07.7-55.064

10:40.5-49.214

34:30.7

0.275

47:02.0-47.137

10:41.0-49.384

34:31.1-0.066

47:02.4-48.245

10:41.5-48.878

34:31.7

0.203

47:02.9-49.444

10:42.0-48.637

34:32.1

0.407

47:03.4-50.739

10:42.4-48.799

34:32.6-0.481

10:42.9-48.4934:33.1-1.331

10:43.4-48.436

10:43.9-48.886

10:44.3-49.212

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

表 2-2(b) 取得したデータ
データ⑥

データ⑦

データ⑧

データ⑨

データ⑩

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

時刻 [分：秒]

重量 [g]

40:18.5-32.195

47:34.5-33.495

53:48.8-32.382

26:13.9-32.789

34:31.9-34.209

40:19.0-34.212

47:35.0-35.91953:49.3-32.622

26:14.4-35.069

34:32.4-37.207

40:19.5-36.123

47:35.4-37.609

53:49.8-34.296

26:14.9-35.926

34:32.9-39.459

40:19.9-37.916

47:35.9-38.647

53:50.2-36.481

26:15.3-37.158

34:33.3-40.465

40:20.4-39.574

47:36.4-40.501

53:50.7-37.339

26:15.8-38.352

34:33.8-41.338

40:20.9-40.72

47:36.8-42.317

53:51.2-38.079

26:16.3-38.555

34:34.3-41.438

40:21.3-41.129

47:37.3-42.033

53:51.6-38.38

26:16.7-39.735

34:34.7-41.546

40:21.8-41.627

47:37.8-41.988

53:52.1-38.836

26:17.2-41.823

34:35.2-42.386

40:22.3-42.136

47:38.2-42.741

53:52.6-39.241

26:17.6-41.041

34:35.7-43.033

40:22.7-42.492

47:38.7-43.684

53:53.0-39.553

26:18.1-40.846

34:36.1-43.857

40:23.2-42.806

47:39.2-44.304

53:53.5-39.62126:18.6-42.156

34:36.6-44.826

40:23.7-43.22147:39.6-44.358

53:54.0-40.557

26:19.0-42.854

34:37.1-46.244

40:24.2-43.509

47:40.1-44.731

53:54.4-41.56

26:19.5-43.916

34:37.5-46.835

40:24.6-43.791

47:40.6-45.569

53:54.9-42.55

26:20.0-45.118

34:38.0-46.453

40:25.1-44.061

47:41.0-46.736

53:55.4-43.653

26:20.5-45.749

34:38.5-46.232

40:25.6-44.2847:41.5-47.806

53:55.9-44.8826:20.9-45.879

34:39.0-46.91

40:26.0-44.508

47:42.0-48.765

53:56.3-45.977

26:21.4-45.764

34:39.4-47.312

40:26.5-44.414

47:42.4-49.281

53:56.8-46.867

26:21.9-45.724

34:39.9-47.757

40:27.0-44.104

47:42.9-49.066

53:57.3-47.54

26:22.3-45.279

34:40.4-46.838

40:27.4-43.882

47:43.4-49.066

53:57.7-47.938

26:22.8-44.955

34:40.8-46.316

40:27.9-44.068

47:43.9-49.552

53:58.2-48.324

26:23.3-44.992

34:41.3-46.612

40:28.4-44.299

47:44.3-49.947

53:58.7-48.687

26:23.7-45.153

34:41.8-47.681

40:28.8-44.161

47:44.8-49.442

53:59.1-48.938

26:24.2-45.705

34:42.2-48.63

40:29.3-43.774

47:45.3-49.229

53:59.6-49.465

26:24.7-46.152

34:42.7-49.297

40:29.8-43.465

47:45.7-49.137

54:00.1-49.347

26:25.1-46.513

34:43.2-50.006

40:30.2-43.699

47:46.2-49.376

54:00.5-49.1926:25.6-46.361

34:43.6-50.502

40:30.7-44.723

47:46.7-49.278

54:01.0-48.909

26:26.1-46.464

34:44.1-49.9940:31.2-45.472

47:47.1-49.591

54:01.5-49.031

26:26.5-46.7834:44.6-50.377

40:31.6-45.346

47:47.6-50.31

54:01.9-48.928

26:27.0-47.404

34:45.0-50.456

40:32.1-44.896

47:48.1-50.946

54:02.4-48.261

26:27.5-47.729

34:45.5-50.395

40:32.6-45.241

47:48.5-51.404

54:02.9-46.916

26:27.9-47.92134:46.0-49.388

40:33.1-45.697

47:49.0-51.8454:03.4-46.105

26:28.4-48.117

34:46.4-48.877

40:33.5-46.028

47:49.5-52.387

54:03.8-46.313

26:28.9-48.079

34:46.9-47.632

40:34.0-46.098

47:50.0-52.496

54:04.3-47.307

26:29.4-48.166

34:47.4-46.234

40:34.4-49.625

47:50.5-52.31354:04.8-48.117

26:29.8-48.168

34:47.9-46.181

40:34.9-47.36

47:50.9-52.31954:05.2-49.004

26:30.3-47.994

34:48.3-46.609

40:35.4-47.823

47:51.4-53.52154:05.7-49.569

26:30.8-47.947

34:48.8-47.353

40:35.9-48.251

47:51.9-50.997

54:06.2-50.31

26:31.2-47.931

34:49.3-48.14

40:36.3-48.407

47:52.3-52.048

54:06.6-50.955

26:31.7-47.862

34:49.7-48.5940:36.8-48.562

47:52.8-53.742

54:07.1-51.117

26:32.2-47.84

34:50.2-48.959

40:37.3-48.35

47:53.2-53.283

54:07.6-50.54

26:32.6-47.949

34:50.7-48.572

40:37.7-48.091

47:53.7-54.075

54:08.1-49.946

26:33.1-48.024

34:51.1-47.354

40:38.2-47.879

47:54.2-54.689

54:08.5-49.493

26:33.6-50.862

34:51.6-46.633

40:38.7-47.813

47:54.7-55.118

54:09.0-49.467

26:34.1-50.136

34:52.1-46.118

40:39.1-47.781

47:55.1-56.241

54:09.4-48.92

26:34.5-50.585

34:52.5-45.294

40:39.6-48.109

47:55.6-57.256

54:09.9-48.115

26:35.0-51.358

34:53.0-45.484

47:56.0-56.566

54:10.4-47.991

26:35.5-51.837

34:53.5-45.387

47:56.5-56.252

54:10.9-49.186

26:35.9-52.289

34:53.9-44.956

54:11.3-51.123

26:36.4-53.794

34:54.4-43.81954:11.8-52.388

26:36.9-53.537

34:54.9-43.25

54:12.3-53.695

26:37.3-53.389

34:55.3-43.133

54:12.7-54.992

26:37.8-53.288

34:55.8-43.839

54:13.2-55.803

26:38.3-52.999

34:56.3-44.84

54:13.7-55.625

26:38.7-52.969

34:56.8-46.224

54:14.2-55.74

34:57.2-46.446

54:14.6-55.189

34:57.7-46.232

54:15.1-53.856

34:58.2-49.165

54:15.6-53.57

34:58.6-49.606

54:16.0-53.6934:59.1-50.43

54:16.5-53.714

34:59.6-51.52435:00.0-52.159

35:00.5-52.71

35:01.0-51.886

35:01.5-51.324

35:01.9-51.126

35:02.4-51.91

35:02.9-52.51631

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発出力された重量の変化を示したデータの一例を図 2-23 に示す。

Arduinoの指示値 [g]

0
-10
-20
-30
-40
-50
-60
40:13.4

40:17.8

40:22.1

40:26.4

40:30.7

40:35.0

40:39.4

40:43.7

現在時刻 [min:sec]
出力された重量のデータ

図 2-23 出力されたデータの一例(データ⑥)
取得したデータの、重量の値の変化量が大きいところ(図中橙点線内)を、水滴がひずみゲージに接触し、ひずみゲージが大きくゆがんだ場所だと考えた。この変化したところの時刻
は、データ終了時の時刻の約 5 秒前になっている(データ終了時刻が 19 時 40 分 39.6 秒に対し、図中橙点線内の 3 点のデータの時刻は、19 時 40 分 34.0 秒、19 時 40 分 34.4 秒、19時 40 分 34.9 秒であった)。データ終了時の時刻の約 5 秒前は、測定時のルールの手順 6。
と同じなので、おそらく水滴が接触したところと考えても正しそうだと言える。
この得られたデータ(表 2-2(a)(b))の大きく重量の変化した後の重量を、動作確認実験で得られた補正値を掛けることにより、降雨センサで得られた重量を精密秤の重量に変換する。重量に置き換える事が出来るとマイクロメータヘッドで押されたときに相当するひずみゲージの変化量が判明する。この変化量と求めたばね定数を用いて(2.7)式より、弾性エ
ネルギを求めることができる。求めた弾性エネルギの平均値は 5.409E-09 [N・m]、標準偏差は 1.008E-09 であった。標準偏差を平均で割り、変動係数を求めると 1.996E-01 となった。

32

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

図 2-24 に画像処理でエッジ検出を行った落下する水滴の様子の一例を示す。

落下している水滴

図 2-24 画像処理でエッジ検出を行った落下する水滴の様子の一例
画像処理を行い、スポイトの口からの距離 32.2 cm における運動エネルギを推定し平均した結果 1.127E-04 [kg・m2/s2]、標準偏差は 4.714E-06 であった。そこから変動係数を求めると、4.182E-02 となった。
また、運動エネルギを弾性エネルギで割ることによって、水滴がひずみゲージに接触した
際にひずみゲージが蓄えた弾性エネルギの割合を求めた。この比率の平均を求めた結果
4.485E-05 [%]、標準偏差は 9.357E-06 であった。そこから変動係数を求めると、2.086E01 となった。
2-8-4 考察
弾性エネルギ、運動エネルギ、比率で求めた各標準偏差を、それぞれの誤差で割ることにより、変動係数を求めた。求めた変動係数を比較したところ、比率の変動係数が一番大きかった。そのため、比率が一定では無くふらついていると考えられるので、今回の実験では上手く測定出来ていないと考えられる。原因として、今回用いた AD コンバータのサンプリ
ングレートが低いことと、図 2-23 からも分かる様に、取得したデータが離散的なデジタル値であったため、アンダーサンプリングとなってしまったと考えられる。アンダーサンプリ

33

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

ングによって、正しい重量の値が読み取れなかったため、ひずみゲージの変化量が正確に導出できず、弾性エネルギの値が正しく導出できなかったのではないかと思われる。
また、比率の平均に注目すると、4.485E-05 という非常に小さい値であるため、あまり反応していないことも確認ができる。

2-9 第 2 章結言
本章では、局所的情報を収集するためのセンサネットワークに用いる新たな降雨センサの開発、ひずみゲージを用いた降雨時の雨滴の持つ運動エネルギの検出の評価実験の結果示した。
実験の結果、試作したセンサは測定確度が不十分という結果となった。考えられる原因として、センサに使用した AD コンバータのサンプリングレートが低いことが考えられた。
よって、次にこのセンサを用いて実験を行う際は、サンプリングレートがもっと高い AD コ
ンバータを使って実験を行う必要がある。また、得られたデータは離散的なデジタル値であったことも相まってアンダーサンプリングが起きてしまったことが考えられる。そのため、出力データ波形のピーク値を確認する必要があるため、連続的なアナログ値の変化を見る事が出来る測定機器を用意して同じ実験を行うと、今回とはまた違う結果が得られるかもしれない。今後の課題として、サンプリングレートに気を付けることが挙げられる。
また、マイクロフォンを用いる試みとして、簡易的な箱に防水対策を施してマイクロフォ
ン内蔵の録音機器を収納して録音した（図 2-25）ことを最後に触れる。
雨量計は、録音機器の隣に設置し、降水量表示機器を PC で録画してリアルタイムの降水量を記録した。日中の降雨が少ないこと、降水量が 1.3 mm を超えることが少ないため、データが僅かしか集まっていない。そのため継続して雨音を収集すると共に、2021 年度の梅
雨明けを目途にデータベース化を完了する予定である。

図 2-25 マイクロフォンを用いた降水量測定実験の様子と結果

34

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

第2章
[1]

参考文献

気象庁―気象庁 | 令和 2 年 7 月豪雨 (jma.go.jp)
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/report/2020/20200811/202008
11.html[2]

気象庁－気象庁 | アメダス (jma.go.jp)
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/amedas/kaisetsu.html[3]

気象庁－guidebook.pdf (jma.go.jp)
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kansoku_guide/guidebook.pdf[4]

気象庁－気象庁｜過去の気象データ検索 (jma.go.jp)
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/kako.html[5]

林

尚志、鶴田 泰士、石川 忠晴：”音を利用した雨量計の試作とテスト”、水工学論文集、第 41 巻、pp.985-990（1997）[6]

石川忠晴、林 尚志、鶴田 泰士：”雨滴音と雨粒諸元の関係に関する可視化実

験”、可視化情報、Vol.18、No.69、pp.45-52（1998）[7]村上正吾、中川 博次、S.Makhanu、奥田

晃久：”降雨による裸地斜面の粗粒化と粒径別土砂流出量”、水工学論文集、第 40 巻、pp.869-874（1996）[8]秋月電子通商－ＨＸ７１１使用

ロードセル用ＡＤコンバータ

モジュール基板:

半導体 秋月電子通商-電子部品・ネット通販 (akizukidenshi.com)
https://akizukidenshi.com/catalog/g/gK-12370/

35

第 2 章 音を用いた降雨量の推定システムの開発

36

第 3 章 無線センサネットワークの開発

第３章

無線センサネットワークの開発

37

第 3 章 無線センサネットワークの開発

3-1 無線センサネットワークの概要
本節では前章で説明した多点局所のデータを収集する無線センサネットワークについて説明する。無線センサネットワークとは、センサと無線機能を内蔵したセンサノードを複数組み合わせてネットワークを形成することで様々な場所の多種多様なデータを収集するための基盤である。無線通信機能には主に Bluetooth や Zigbee といった通信方式が用いられている。これを用いることで、本研究の目的である遠方の音と局所の音の関係性を調べるた
めの局所の情報を収集しようと考えている。またセンサノードに処理機能を持たせて、収集したデータの必要な部分だけを送信するエッジコンピューティングを取り入れたエッジデ
バイスにすることで、通信コストをより削減することでデータの破損を防ぐことも考えている。そのため、本センサネットワークには、関係性を調べるために必要な情報を長期間途切れることなく収集すること、急激かつ局所的な気象の変化にも対応できること、様々な地
点の情報を収集するために移動可能であること、の 3 つが要求される。また本研究では図3-1 のようなネットワークトポロジの無線センサネットワークを構築しようと考えている。

測定対象
図 3-1 メッシュ型のセンサネットワーク
以上の 3 つの要求を満たすために本ネットワークの必要機能は、以下の 5 つが挙げられる。
1. メッシュ型ネットワーク
2. 複数のセンサを搭載
3. 無線でソフトウェアの転送
4. 省電力、自己発電機能
5. 自己位置推定38

第 3 章 無線センサネットワークの開発

1 つ目のメッシュ型ネットワークは長期間途切れることなくデータを収集するために必要である。本センサネットワークは山地や森林等の障害物が多く存在する場所での使用を想定している。また、山地や森林の環境の変化により、障害物の数や位置が変化することか
ら、障害物の干渉によるネットワーク障害が発生することが考えられる。また本無線センサ
ネットワークは自己位置推定を行い測定位置の調整を行うことも想定しているため、位置が変わることによるネットワーク障害も発生すると考えている。その際にこのメッシュ型
ネットワークであれば、複数の経路が存在するため、上記のようなネットワーク障害によるデータの欠損が無くなると考えている。
2 つ目の複数のセンサを搭載することは、本研究の目的である、音と降雨量の関係を推定する際に、用いようと考えている。これは、複数のセンサの情報を統合的に処理することにより、単一のセンサで推定できる情報よりも、多くのことを推定可能であるセンサフュージ
ョンという考え方によるものである。本測定装置には、音、照度、紫外線、湿度、気圧、位置が測れるセンサを搭載している。音より推定する情報が降雨強度であるため、センサネッ
トワーク側でも降雨強度を測定しておく必要がある。そのため、小型で長期間測定が可能な
降雨強度を推定できるセンサを別途選別する必要がある。
3 つ目の無線でソフトウェアを転送はデータを途切れることなく収集するために必要である。場所や時間の変化で測定地点の環境が変化することによる、異常なデータが出ることによるデータの欠損を防ぐために各地点に対応したセンサ感度に調整する必要が出てくる。
この問題を解決するために、センサ値を収集するために用いているネットワークを用いようと考えた。個々のエッジデバイスに無線でソフトウェアを転送すれば、エッジデバイス毎に対応したセンサの調整が可能となる。だが、ソフトウェアを無線で転送する際、エッジデ
バイスのマイコンのソフトウェアを無線で書き換えるため、第三者に書き換えられる恐れがあるため、センサネットワークにはセキュアな通信方式を用いる必要がある。野外の使用が想定されるため、省電力な通信方式を用いる必要がある。
4 つ目の省電力、自己発電機能は、長期間途切れることなくデータを収集するために必要である。本センサネットワークは野外で長い期間データの収集を行うことになる。また回収も頻繁には行えないことから、少ない電力で長い期間動作可能かつ、自ら発電を行い動作分の電力を補う必要があると考えている。そのため、別途小型でかつセンサネットワークのデータ収集に耐えうるような発電装置の開発が必要になる。
5 つ目の自己位置推定は、様々な地点へと移動するために必要である。本センサネットワ
ークは陸上ドローンのような移動が可能なものに搭載しようと考えている。これはエッジ
デバイスの位置を特定し、各エッジデバイスを移動可能にすることで局所的な気象の変化にも対応でき、かつ移動することでセンサネットワークの位置を変えることで、より広い範39

第 3 章 無線センサネットワークの開発

囲を測定できる、移動可能なセンサネットワークを構築したいと考えているためである。また測定が終了し関係性が判明した際には、本センサネットワークは、必要なくなるため、回収しようと考えている。
この 5 つの機能の中から特に 3 つ目のセンサ値を収集用の省電力でデータレートの低い
ネットワークを用いてソフトウェアの転送が可能であるか検証することを本研究の目標とした。これが可能であれば、ソフトウェアやセンサ感度の修正を即時に行うことが出来る
ため、データの欠損に即時に対応することで、データ欠損の少ないセンサネットワークが構築できると考えている。またそれに伴いデータ転送に用いるメッシュ型の無線ネットワークの構築も行う必要がある。そのためメッシュ型ネットワークの構築と、そのネットワークを用いてソフトウェアの転送を行うことが本稿の目標である。この目標を達成するた
めに 3-2 節では本検証に必要な装置の説明を行い、3-3 節では用いた装置の初期設定を行
い、Zigbee の規格でソフトウェアの転送について述べる。

3-2 プログラマブルデバイス Mbe の概要
本節ではセンサネットワークに必要な機能である、2.複数のセンサを搭載と 3.無線でソフ
トウェアの転送の 2 つを満たすために用いた Mbed モジュールについて説明する。Mbed は
IoT デバイスの開発のためのセキュアな基盤を提供する IoT デバイスプラットフォームである。マイコンボードや開発ツール、ソフトウェア、互換性の定義なども含まれており、ソフトウェア開発の基盤や、モジュール、ボード、部品を提供している。そのため、自分の構築したい IoT デバイスに適した製品を探し、試作するのが容易となっている。公式の Mbed
モジュールは NXP 社より販売されている二種類であり、本実験では ARM Cortex M3 コアを搭載した NXP LPC1768 を用いることにした。本論文では mbed NXP LPC1768 を単に
mbed と呼称する。文献[3]よりハードウェアの特徴を次の表 3-1 に示す。またピン配置を
図 3-2 に示す。図 3-1 より I2C 通信が可能であるため、2 本の線だけで複数のセンサのデー
タをやり取りが可能である。
mbed の特徴は文献[3]より 4 つあり、1 つ目は開発環境がクラウド上にあること、2 つ目
は DAPLink と呼ばれるソフトウェアが書き込まれたインターフェースチップが搭載されているため、ドラッグアンドドロップで書き込みが行えること、3 つ目はハードウェアのドライバが抽象化されているため、プログラムがシンプルに書けること、4 つ目はオープンソースであることが挙げられる。今回はその中から特に開発環境とドラッグアンドドロップ
での書き込みについて説明する。
この４つの特徴の内から特に 1 つ目と 2 つ目の特徴について説明する。1 つ目の開発環境について説明する。このクラウド上の開発環境は mbed アカウントを作成することで誰で40

第 3 章 無線センサネットワークの開発も利用することが可能であるため、自分で開発環境を新たに構築する必要がないこと、mbedを利用する他のユーザーと開発環境に差が生じないという利点がある。また開発したライ
ブラリを公開することが可能であるため、他のユーザーが開発し、公開しているライブラリのインポートが可能となっている。2 つ目のドラッグアンドドロップでプログラムの書き換えが行えることについて説明する。DAPLink と呼ばれるソフトウェアが mbed を USB フ
ラッシュドライブとしてパソコンに認識させ、バイナリの書き込みを行っている。このDAPLink をチップにして搭載しているため、mbed をパソコンに USB で接続するだけで、フラッシュドライブとして認識され、ここに開発環境で作成し、ダウンロードしたバイナリ
ファイル形式のソフトウェアを書き込むだけでプログラミングが出来るようになっている。
本研究で mbed を用いた理由はこの二つの特徴に有り、クラウド上の開発環境からプロ
グラムをコンパイルした際にバイナリファイル形式としてダウンロードされ、これを mbedの FLASH 領域である ROM 領域に転送することでソフトウェアの書き込みが出来る。そのため、mbed のバイナリファイル形式のソフトウェアを無線で mbed の ROM 内に転送するだけで書き換えが可能であると考えたため、無線センサネットワークの必要要件の 3 つ目のソフトウェアの転送が容易になると考えたためである。また複数のセンサを少ない配線で使えるため、小型なエッジデバイスを作成できることも利点である。
表 3-1 mbed のハードウェア的特徴[3]CPU

32-bit ARM Cortex M3 96MHz

FLASH 領域(ROM 領域)

512KB

RAM 領域

32KB

外部入出力

Ethernet、USB、SPI、I2C、UART、CAN、
PWM、ADC、DAC、other I/O interfaces

図 3-2 mbed のピン配置[3]41第 3 章 無線センサネットワークの開発

3-3 無線デバイスの概要
本節では、センサネットワークに必要な機能である、1.メッシュ型ネットワークと 3.無線でソフトウェアの転送の 2 つを満たすために用いた無線方式及び端末について説明する。
3-3-1 無線通信方式
文献[4]より表 3-2 に距離によって分類した無線通信方式を示す。
表 3-2 通信距離ごとの無線通信方式[4]標準規格

主な通信方式

無線 PAN(~20m)

IEEE802.15

Bluetooth、BLE、Zigbee

無線 LAN(20m~100m)

IEEE802.11

Wi-Fi
TWELITE(IEEE802.15)

無線 MAN(100m~100km)
無線 WAN(100km~)

IEEE802.16

Flash-OFDM

IEEE802.20

iBurst3GPP、3GPP2

LPWA、3G、4G、5G

今回のセンサネットワークでは、低消費電力で、多数での接続、通信距離はある程度短く、中継機能、および高いセキュリティを有していることを想定している。これは広い測定対象から、複数の情報を長い間、かつ測定装置を細かい間隔で設置したいと考えているからである。またこのセンサネットワークでプログラムの転送も考えているため、セキュリティの高い標準無線通信方式から用いる通信方式を選別することにした。この条件に当てはまる通信方式は、表 3-2 の無線 PAN か無線 LAN であり、その中でも同時接続数が多い Zigbee と
TWELITE®である。そのため本実験では Zigbee もしくは、TWELITE®を用いて無線ネット
ワークを構築しようと考えている。
3-3-2 IEEE802.15.4 の特徴
本研究で用いる通信方式である Zigbee やTWELITE®は IEEE により策定された標準規格である IEEE802.15.4 を採用している。文献[5]より IEEE802.15.4 は、2.4GHz 帯で、低い
データレート、低電力消費、暗号化通信等の特徴を持つ。データレートは 250kbps、40kbps、20kbps、の 3 つが存在している。また通信速度を抑えることで、低消費電力を実現している。また 16bit short IEEE アドレス(以下 16bit アドレスと呼ぶ)と 64bit IEEE アドレス(以下 64bit アドレスと呼ぶ)の 2 つのアドレスを持つ。コーディネータと呼ばれる親機が自動でネットワーク構築が可能。ハンドシェイクと呼ばれる、通信開始の際に通信方式や各種設

42

第 3 章 無線センサネットワークの開発

定値を互いに通知、交換、調整する方法を採用しており、伝達内容や形式は IEEE802.15.4
で定められている。暗号化通信には、世界標準の暗号である、AES-128 が採用されている
3-3-3 𝐓𝐖𝐄𝐋𝐈𝐓𝐄 ®
TWELITE®とはモノワイヤレス株式会社より販売されている、IEEE802.15.4 に準拠した
中距離無線通信機器である。このTWELITE®は、東京コスモス電機株式会社より販売されていた時は、Zigbee alliance に認定された製品であったが、現在は Zigbee alliance に認定されていない。そのため IEEE802.15.4 に準拠した独自の通信方式であると考えられる。
文献[6]よりTWELITE ® の特徴は、通信速度が遅いが、低消費電力であり通信距離は数
10~100m 程度と長いことである。中継機能や多数の子機を持つネットワークを構築可能、
日本国内の電波法認証も取得しているため免許なしでも使用可能である。
また 32bit の RISC
マイコンを内蔵してあるため、外部に制御用のマイコンを用意しなくても動作が可能である。TWELITE® のマイコンに書き込むソフトウェアは、文献[6]より主にシリアル通信アプ
リ、無線タグアプリ、リモコンアプリ、標準アプリの 4 つがある。
1 つ目のシリアル通信アプリは、主に 3 つの使い方が可能であり、それぞれチャットモー
ド、透過モード、書式モードと呼ばれる。まずチャットモードだが、ネットワークを構築しているTWELITE®全てが子機として繋がり、プロンプトの表示とエコーバックが行われるモードである。複数の端末間でのチャットが可能であるがブロードキャストで宛先の指定はできない。利点としては、入力した文字列を自動でパケットにして送信してくれることである。次に透過モードは、エコーバックとプロンプト表示のなくなったチャットモードである。
そのため入力された文字列をブロードキャストで送信する形となる。利点としては入力された文字列を自動でパケットにして送信してくれることである。書式モードは入力されたパケットを宛先に送信するモードである。送信方法としてはTWELITE®の書式にあったパケットをアスキー形式かバイナリ形式で作成しシリアル通信で入力することで宛先に送信してくれる仕組みである。利点は、宛先を選んで送信できること、データ化けのチェックが可能であること。欠点は、送信したいデータを自分でパケットの形に加工する必要があること、またライブラリ等が少ないことが挙げられる。
次に 2 つ目の無線タグアプリは各種センサの値を送信するモードである。これは各種セ
ンサ用のドライバが内蔵されているため、対応したセンサを接続するだけでセンサ値を送信できるモードである。またアナログ値やデジタル値も取得できるため、電圧値やスイッチの開閉を検出することも可能である。特徴としては対応しているセンサであればすぐに使えることである。
３つ目のリモコンアプリはデジタル値のみを送信する代わりにポート数が多く最大 12 ポ

43

第 3 章 無線センサネットワークの開発

ートの使用が可能になる。このアプリは主にマイコンを用いずに無線リモコンを作る際に用いる。
4 つ目の標準アプリは最初からインストールされているソフトウェアでシリアル、デジタ
ルとアナログポート、I2C 対応のセンサの使用が可能。1 つ目から 3 つ目のアプリの機能を持つが、処理速度や省電力性を損なう。
これらのアプリを TWELITE STAGE と呼ばれる開発環境を用いて書き込みや設定の変
更、またアプリの書き換え等を行う。
3-3-4 𝐗𝐁𝐞𝐞®
XBee® とは、Digi International 株式会社から販売されている、Digi XBee®シリーズのことである。このXBee® には複数のシリーズがあり、XBee3 シリーズの通信方式は 802.15.4、
Zigbee、DigiMesh、Bluetooth Low Energy、などの通信プロトコルに対応しており、Digi
XCTU と呼ばれるアプリを用いることで設定を行う。本実験で用いるXBee®は Digi XBee
Zigbee RF モジュールの Digi XBee S2C Zigbee である。以後本論文では Digi XBee S2C
Zigbee を単にXBee®と呼ぶことにする。
XBee®による無線ネットワークの構築については 42 節で説明する。
このXBee® は、Zigbee 規格を通信方式として採用した製品である。一般に Zigbee と呼ばれる通信方式は、Zigbee PRO 2015 という通信プロトコルのことで、Zigbee alliance により策定されている、IEEE802.15.4 に準拠した近距離無線通信方式である。Zigbee のネットワ
ークトポロジーはメッシュ型トポロジーである。メッシュ型については 3-4 節で説明する。
Zigbee 規格には 3 種類のデバイスタイプが存在しており、それぞれコーディネータ、ルータ、エンドデバイスと呼ぶ。エンドデバイスは、通信時以外はスリープ状態になる間欠動作となるため消費電力の削減が可能である。またエンドデバイスは他のデバイスの接続を受け付けない、中継が出来ず、ルータやコーディネータと固定的に通信を行うことになる。
次にルータは前節で述べたメッシュネットワーク能力を持つデバイスのことである。マル
チホップ機能を有しており、常に通信の中継を行えるようにしているため、基本的に電源に接続して使用することになる。コーディネータは、ネットワーク形成、管理を行う役割を持っており、主にインターネット等と、Zigbee を繋ぐゲートウェイとして用いられる。また
1 つのネットワークに接続できるデバイスの数は最大 65000 個であり、通信範囲は、障害物の少ない場所で最大 300m、屋内では、75~100m である。暗号化としては、世界標準の暗号である、AES-128 が採用されている。XBee®で無線通信を行う際には、AT モードと API
モードの二つのモードから選択する必要がある。１つ目の AT モードは透過モードとも呼ばれるモードで 1 対 1 や 1 対全体を想定したモードなる。このモードでは送信側のXBee®

44

第 3 章 無線センサネットワークの開発にシリアル入力したデータが、そのまま受信側のXBee®に受信され、受信側のXBee® からシ
リアル出力される。シリアルケーブルの代わりとして使う際には AT モードがよいと考えられる。また AT では予め宛先を中に書き込んでおくため、常に固定の相手とデータをやり取りすることになる。宛先には IEEE802.15.4 で決められている 16bit アドレス(XBee®ではネットワークアドレスとも呼ぶ)、64bit アドレスを指定するか、ブロードキャストを意味
する FFFE か、0000 FFFF を指定する。64bit アドレスは端末固有の ID となるため送信先が一意的に決まるが、Zigbee においては最終的に 16bit アドレスに変換されるが、ネットワーク形成するまで決まらないため 64bit アドレスで指定しておいた方が確実である。また自機の設定の変更を行う際は、コマンドモードに以降して AT コマンドを送信して変更を行うか専用のソフトウェアを用いる必要がある。
2 つ目の API モードとは API フレームと呼ばれる独自のデータパケット構造で送受信を行っている。そのため、データの送信を行う際は、API フレームの種類を調べ、目的に合ったものを選び、API フレームを作成しXBee® にシリアルで入力する必要がある。 API フレ
ームの先頭には開始デリミタと呼ばれる 0x7E があり、この 0x7E が API フレームのフレー
ムデータ内に存在した場合は、そこから API フレームが始まることを意味しており、そこまでで一つのフレームとして区切られる。他にもエスケープコードである 0x7D やシリアルポートの XON の 0x11 シリアルポートの XOFF の 0x13 が、受信データを上手く受け取れない要因に該当する。そのため上記 4 つの値が現れた場合はその値と 0x20 で Xor を取り、変換を意味する 0x7D と Xor した値に変換する。これをエスケープ処理といい、受信側では0x7D を監視して変換する処理が必要となる。表 3-3、表 3-4 に API フレームの構造の一例を示す。基本構造は同じだがフレームデータの中身はフレームタイプによって形が異なり、今回は送信リクエストフレームのフレームデータの形を 1 例として挙げた。
表 3-3 API フレームの基本構造
開始デリミタ

長さ

1

2

0x7E

MSB

フレームデータ
3

4

LSB

API固有の構造チェックサム
…

n

n+1
1バイト

表 3-4 API フレームのフレームデータ内の構造
フレームデータ
34

フレームタイプ フレームID

5~12

13，14

15 16~n64bitアドレス 16bitアドレス オプション ペイロード45

第 3 章 無線センサネットワークの開発

セキュアな無線通信が可能で、データの送信先をアドレスで選択できるため、個別にソフトウェアを送信することも可能である。そのため本研究では、Zigbee 規格に対応している
XBee®用いることにした。

3-4 メッシュ型ネットワーク
文献[7]よりメッシュ型ネットワークとは複数のルータ機器が相互に通信を行うことにより通信経路が網目(メッシュ)状に形成される通信ネットワークのことである。図 3-3 にメッ
シュ型ネットワークの概要を示す。赤丸はコーディネータ、黄色がルータ、青がエンドデバ
イスを示す。1 つ目のコーディネータとはネットワークの形成、自身が参加しているネット
ワークの管理、自身のネットワークと外部のネットワークを繋ぐゲートウェイの役割を持つ。図のようにデータは各端末間を伝送することが可能であるため、コーディネータが外部
ネットワークに接続していれば、全ての端末が外部との接続することが可能となる。2 つ目のルータは、後述するメッシュ型ネットワーク能力を持つデバイスのことで常に電源に接続している端末である。主な役割はデータの中継と通信経路の形成となる。3 つ目のエンド
デバイスは、センサネットワークであればデータを収集するセンサを搭載した端末である。
次にメッシュ型ネットワークについて説明する。メッシュ型ネットワークとは 2 つの機能のことであり、マルチホップ機能とセルフヒーリング、セルフフォーミング機能である。
1 つ目のマルチホップ機能とは、送信元から送信先までの間にルータを挟むことでルータを経由して通信することで通信範囲を広げることが出来る技術である。2 つ目のセルフヒー
リング、セルフフォーミング機能はネットワークの自動形成と自動修復のことであり、ネッ
トワークにルータを追加すると自動でネットワークに参加し、通信経路を形成する機能と、ネットワークからルータを除去するとそのルータに繋がっていた端末が自動で同じネット
ワーク内の別の接続可能なルータに接続して、通信経路を形成する機能である。
本研究では、メッシュ型ネットワークの構築にTWELITE®を用いていた。だが、TWELITE®のネットワー
クはレイヤ-ツリー型とスター型のネットワークは形成できるが、メッ
シュ型は出来ないこと、中継回数は最大で 3 回と少ない。そのため、山のような広い測定対象であった場
合、中継回数が足りないこと、ネッ
図 3-2 メッシュ型ネットワーク
46

第 3 章 無線センサネットワークの開発

トワーク障害に弱いことが考えられるため、本研究では Zigbee 規格を採用している、XBee®
を用いてメッシュ型ネットワークを構築することにした。

3-5 エッジデバイスの構成
本節では、複数のセンサを搭載した、多点局所のデータを収集するエッジデバイスを説明する。エッジデバイスの基板の作成には DesignSpark PCB 9.0 を用いた。図 3-2 に試作したエッジデバイスの基板を示す。現在、図 3-3 のようなエッジデバイスを 7 台試作している。図 3-4 に現在試作しているエッジデバイス群を示す。図 3-3 のような音、照度、紫
外線、湿度、気圧、位置が測れるセンサを搭載している。

(a)

(b)
SD カード

複合センサ
9 軸センサmbed
GPS(NXP LPC1768)

マイク(c)
図 3-3 センサネットワークのエッジデバイス(a)設計図(b)基盤裏(c)基盤表47

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-4 複数台制作しているエッジデバイス群

3-6 𝐗𝐁𝐞𝐞®を用いた無線通信
センサネットワークに必要な機能の 1 つである、メッシュ型ネットワークを、XBee®を用いて構築を行い、任意のセンサ値の送受信を行うことでソフトウェアの送受信が可能なネットワークが構築出来ているか確認した。メッシュ型ネットワークの構築及び無線通信を行うためにXBee® の初期設定を行う。XBee® の初期設定には XCTU と呼ばれるアプリを用いることになる。図の 4-1、4-2 に API モードで通信を行うために XCTU を用いて行った
XBee®の初期設定を示す。
1 つ目は図 3-5 のようにXBee®のファームウェアを最新のファームウェアへ更新を行う。
この際に用いるXBee® の種類と通信方式を確認して対応したものを Function set から選択
し最新のファームウェアを選択する必要がある。この選択したファームウェアでネットワークトポロジが決まるため、メッシュ型に対応した装置とソフトウェアを選択する必要がある。

48

第 3 章 無線センサネットワークの開発

2 つ目は図 3-6 の「ID」 PAN ID と「SC」 Scan Channels、「NJ」Node Join Time を設定する。まず「ID」はネットワークを識別するものでネットワーク毎に決まるため、構築したいネットワークに参加させる端末は全て同じ値に設定を行う。次に「SC」だがこれは使用するチャンネルを制限する。これも同じネットワークに参加させる端末は同じ値にしておく。次に「NJ」だが、これはコーディネータが起動してからネットワークに他の端末を参加させることが出来る時間である。短すぎるとネットワークに子機が参加できない。
3 つ目は図 3-6 のコーディネータの設定を行う。これはコーディネータにしたい端末のCE Coordinator Enable の値を Enable[1]にする。そのほかの端末は disable[0]にしておく。
ここでは構築する無線ネットワーク内に最低一つはコーディネータを用意する。またここ
でコーディネータにした端末は 16bit アドレスが 0000 となる。
4 つ目は図 3-7 の API モードの設定を行う。AP API Enable には Transparent mode[0]、API enabled[1]、API enabled with escaping[2]の 3 つの設定値が存在する。まず[0]のTransparent mode は前述した AT モードと呼ばれるモードのことで、AT モードで使用したい際は[0]にするとよい。次に API enabled[1]は API モードのことで、API モードで使用
したい際は[1]にするとよい。次の API enabled with escaping[2]はエスケープ処理を行う
API モードのことで、データ受信を確実に行いたい際に使われるモードである。本実験では、プログラムの書き換え等を行う際に確実にデータの受け渡しを行いたいため、API
enabled with escaping[2]に設定する。
5 つ目は図 3-8 のスリープモードについて説明する。SM Sleep Mode は端末をエンドデバイスにしたい、スリープを行いたい際に設定する。No Sleep[0]はルータモードとして使用したい際に設定を行う。Pin Hibernate[1]は 9 番 pin でスリープを制御するモード、Cyclic
Sleep[4]は時間周期でスリープを制御するモード、Cyclic Sleep Pin-Wake[5]は 9 番 pin と時間周期でスリープを制御するモードである。本実験ではスリープしたくないため、[0]とする。
6 つ目は図 3-9 の暗号化の設定について説明する。EE Encryption Enable は Zigbee の暗号化を利用する設定で、ここを Enabled[1]に設定しておくことで暗号化が可能となる。本
研究ではソフトウェアを転送するため、[1]に設定して暗号化を利用する。また NK Network
Encryption key は AES ネットワーク暗号化キーである。Zigbee RF モジュールの場合は NKに暗号化キーを設定する必要がある。ここにデフォルトの 0 を設定した場合はコーディネータがランダムにネットワークキーを設定する。この 2 つを設定しておくことでセキュアな通信が可能となる。
上記の 5 つの設定を行うことで、XBee®を、エスケープ処理を行う API モードで使用することが可能になる。また XCTU の Console Working Mode を用いることで、データの送49

第 3 章 無線センサネットワークの開発

受信、また Network Working Mode を用いることで、構築しているネットワークの可視化、がそれぞれ可能であるため、目的の無線ネットワークを構築出来ているかの確認が行える。
またデータの送受信に用いるフレームは、XBee®の種類や通信方式によって異なる。今回用いる Zigbee 規格であれば送信は 0x10、受信は 0x91 であり、他の送信フレームタイプでは送信できないため、用いるXBee® の種類と通信方式に対応するフレームタイプを予め調べておく必要がある。

図 3-5 XCTU を用いたXBee®のファームウェアの設定

50

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-6 XCTU を用いたXBee®の設定画面

図 3-7 XBee®の API モードの設定

51

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-8 XBee®のスリープモードの設定

図 3-9 XBee®の暗号化の設定
本設定を行って、XCTU のアプリでネットワークを可視化したところメッシュ型ネット
ワークの形になっており、また XCTU で接続確認用のフレームの送信を行い、返信のフレームを受信出来たため、送受信可能なネットワークが構築出来ていることが確認できた。図3-10 に XCTU で可視化したネットワークを示す。図 3-10 のように各ノードがそれぞれ繋がっているため、メッシュ型ネットワークになっていることが確認できた。

52

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-10 メッシュ型ネットワーク
次にソフトウェアの転送を行うために必要な、任意のデータを送受信できるか確認する
ために、XBee®の API モードでの通信を試した。本実験では送信側に windows10 のパソコ
ン、受信側に mbed マイコンを用いた。送信側は、python 言語を用いており、文献[8]のPyPI に有るXBee®用のパッケージを pip と呼ばれるパッケージ管理ツールを用いてインス
トールを行い、XBee® パッケージの Zigbee モジュールをインポートして使用した。このインポートするモジュールは用いるXBee® の種類と通信方式に対応したものを選ぶ必要がある。これは通信方式ごとにフレームの ID が異なるため、送受信が出来ない一因となる。
次に受信側は、mbed を用いている。mbed にはXBee®用のライブラリが存在しているため、文献[9]よりXBee®用のライブラリを用いて送受信用のソフトウェアを作成した。
上記の設定で Zigbee を用いた無線通信が成功したため、図 4-7 に PC 側で受信出来たセ
ンサ値を示す。図 3-11 の赤枠の部分が、エッジデバイスが送信したセンサ値である。図 47 よりエッジデバイスで収集したデータを PC 側に送信し、PC 側で受信することが可能であったため、任意のデータを送受信することが可能な無線ネットワークが構築出来た。そのため次節では、このネットワークを用いてソフトウェアの転送を行う。

53

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-11 受信したセンサ値を保存した CSV

3-7 Zigbee を用いたソフトウェア転送
Zigbee 規格のXBee® を用いて構築したメッシュ型の無線ネットワークを用いて、ソフト
ウェアの転送が可能であるか検証を行った。mbed 側のプログラムの書き換えもしくは、mbed の ROM 内に bin ファイルが生成されていることでソフトウェアの転送が可能かどうかの確認を行った。またソフトウェアの転送にかかる時間も調べることで、継続的なセンサ値の取得を阻害しないか確認することにした。データ転送のための無線ネットワークには、センサのデータ収集に用いたXBee® 、ソフトウェアを書き替える対象のマイコンには mbedを用いた。
今回行ったプログラムの書き換え手順を、送信側の PC、送信側の mbed、受信側のXBee®、
受信側の mbed に分けて示す。
【送信側 PC の役割(プログラムの送り手)】① 送信用のソフトウェアを起動する。②～⑤送信用プログラムの内容② 送信したいソフトウェアをXBee®規格に合う長さのペイロードに分割する。

54

第 3 章 無線センサネットワークの開発③ ペイロードの総数と受信側XBee®アドレスをXBee®の Zigbee 規格の API フレームに代入してXBee® へとシリアルで送信する。
④ ③で送信したペイロードの総数分だけ⑤を繰り返す。
⑤ 分割したペイロードと受信側XBee® の 64bit アドレスをXBee®の規格のペイロードに代入して 1 フレーム毎にXBee®へとシリアルで送信する。
【送信側XBee®の役割】(64bit アドレスと 16bit アドレスを持つ)
1. 送信側 PC から受け取ったフレームをXBee®の規格に合うものかチェックする。
2. XBee®規格に合えばフレームに含まれているアドレスへと送信する。違うなら無視する。
3. １～２をシリアル通信でデータを送られた回数分繰り返す。
【受信側XBee®の役割】(64bit アドレスと 16bit アドレスを持つ)① 送信側XBee® から受け取ったフレームの宛先が自分で有れば受信したフレームをシ
リアルで送信する。
【受信側 mbed の役割(プログラムの受け手)】
mbed を動かすソフトウェアの名前を OUT.bin に固定しておく。
① 受信用プログラムを起動。
② 受信したフレームを各項目に分けて RAM に格納する。
③ RAM に格納したフレームの中からペイロード部分を抜き出す。
④ 1 回目はフレームの総数を受信しているため、総数を RAM に格納する。
⑤ ROM である FLASH 領域の中に OUT1.bin というファイルを作成する。
⑥ ④で受信した回数⑦～⑨を繰り返す。
⑦ 受信したフレームを各項目に分けて RAM に格納する。
⑧ RAM に格納したフレームの中からペイロード部分を抜き出す。
⑨ ペイロードを ROM の FLASH 領域の中の OUT1.bin というファイルに書き足す。
⑩ 総数分繰り返したら、今起動しているソフトウェアである OUT.bin を削除する。
⑪ mbed 自体をリセットする。
また図 3-12 図 3-13 に送信用受信用のプログラムのフローチャートを示す。

55

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-12 送信用のプログラムのフローチャート

56

第 3 章 無線センサネットワークの開発

図 3-13 受信用のプログラムのフローチャート
また今回送信したソフトウェアは mbed の 3 と 4 番の LED を点滅させるソフトウェアである。データ受信が出来た際は 2 番の LED を光らせることで、データ受信の確認とし、2番の LED は mbed のリセットが成功した際以外は消えないようにしている。そのため、ソフトウェアの転送及び書き換えが成功した際は、2 番の LED が消えて、3 と 4 番の LED が点滅するため。データ受信の様子を図 3-14、図 3-15 に示す。図 3-14、図 3-15 の赤丸の左57

第 3 章 無線センサネットワークの開発

からそれぞれ 1 番、2 番、3 番、4 番の LED となっている。図 3-14 では赤丸の左から 2 番
目の LED が点滅しているため、受信は成功している。次に図 3-15 では赤丸の左から 3、4
番 LED が点滅し 2 番 LED が消えている。以上の結果から Zigbee を用いたソフトウェアの転送が可能であることが確認できた。
次にデータの転送時間を調べるために、送信側のデータ送信間隔を調整しながらデータ
転送を繰り返した。条件は送信側と受信側 mbed の距離が約 1m、送信するデータは約 20KBの BIN ファイルとして、Python 側で送信初めから送信終わりまでの時間を計測し表示するプログラムを用いる。上記の条件下で 80 文字ずつ送信する間隔を変更することで転送時間を計測した。結果は 0.2 秒よりも早くするとデータ抜けが発生したため、0.2 秒間隔で計 51
秒が限界であった。センサ値を送信するプログラムが 70KB であるため、少なくとも 150 秒
程度約 2 分半の時間がかかることが予想されるためデータ収集に影響が出るのではないかと考えている。またアンテナの向きを変えて 0.2 秒間隔で試したところ同じ条件でもデータ抜けが発生した。
上記のソフトウェアの転送実験を行った結果、Zigbee 規格のXBee® を用いたソフトウェ
アの転送が可能であることが判明した。だがXBee®のアンテナの向きや距離毎にデータの転送に必要な時間が異なるため別途調査が必要である。また現在のソフトウェアの転送はソフトウェア全てを転送しているため時間がかかっている。だが運用する際には、センサ値の修正や位置の調整等のプログラム部分のみの変更となる。そのため変更点のみを転送し書き換えることが可能であれば、大幅な時間の短縮が見込まれる。そのため変更部分のみを書き換えるプログラムを作成することが課題となる。 また、変更点のみの転送であればデー
タ量が少ないため、フレーム毎に受信の確認を行うことで、データ抜けの対策をしたいと考えている。またデータ収集用のソフトウェアとソフトウェア書き換え用のソフトウェアの両方を 1 つのソフトウェアにすることも課題とする。

図 3-14 ソフトウエア送信中

58

図 3-15 ソフトウエア送信後

第 3 章 無線センサネットワークの開発

3-8 第 3 章 結言
本章では音響センサを用いて遠方より局所地域の降雨量の推定を行うために用いる、局
所地域のデータを収集する、無線センサネットワークの構築を行った。
本研究で達成できたことは、複数のセンサやXBee® を用いたメッシュ型の無線センサネッ
トワークの構築である。その際にメッシュ型のネットワークの構築には、XBee® を用いることにした。またXBee® で暗号化を利用したセキュアな通信が可能であった。次にXBee®で構築した無線ネットワークを用いて、センサネットワーク側の mbed のソフトウェアの転送を行い、mbed のソフトウェアの書き換えが出来たことから、本研究の目的である、Zigbeeを用いたエッジデバイスへのソフトウェア転送及び書き換えは可能であった。
今後の課題としては、降雨強度の推定を行うためのセンサを搭載出来ていないこと、
XBee®を搭載しているエッジデバイスが 4 台と少ないため、降雨強度推定のためのセンサの選別を行い、エッジデバイスへ搭載すること。
次に Zigbee を用いたエッジデバイスへのソフトウェア転送だが、Zigbee 規格で無線通信を行いソフトウェアの書き換えを行うプログラムとデータ収集用のプログラムが別である
ため、この 2 つのソフトウェアを組み合わせて、平時はデータ収集を行い、割り込みで書き換えを行えるようなソフトウェアを作成することである。また差分のみを転送し、書き換えるソフトウェアに変更すること、分割したソフトウェアの 1 フレーム毎に同期を取りデー
タ抜けを防止すること、データの転送時間の限界について調べることも今後の課題である。
また本実験では、省電力化や自己発電、自己位置推定についてはまだ触れていないためこれも今後の課題となる。省電力化はXBee®のスリープ機能を用いること、自己位置推定はジ
ャイロや GPS を搭載しているため、これを用いて行おうと考えている。
また、測定対象と遠方で同時に測定したデータの関連性を調べるために、遠方で用いるマ
イクの選別も課題である。
さらに、災害発生時に課題となるのは、 多くの地域住民が一斉にこれらの情報にアクセスしようとし、肝心なときに、肝心なデータが得られない現象がしばしば発生する。このよ
うな現象の問題解決の手段として、CDN(Content Delivery Network)が存在し、実際に、大量にアクセスがある大手企業の Web サイトの場合、既存の CDN サービスを利用することにより、大量のアクセスに対処することが良く行われる。しかしながら、Akamai などの既存の CDN サービスの場合、狭い地域の住民が、一斉に１つの情報にアクセスした場合、その動作原理により、その地域に近いキャッシュサーバにアクセスが集中し、問題解決にならない可能性がある。また、市販の負荷分散装置（ロードバランサー）を使って、短時間の大量のアクセスに対応する手法もあるが、多くのアクセスがあった場合、その負荷分散装置に

59

第 3 章 無線センサネットワークの開発

至るネットワークの帯域に制限があると、それを超えたアクセスをさばききれなくなり、結果的に情報が必要な地域住民に、リアルタイムに情報が届かなくなり災害時の混乱状態に拍車をかける事になる。
この課題の解決手法として、P2P システムによる大量の端末への動画配信システムおよび、その負荷分散機構を使ったシステム（ポータブルクラウドの画面共有機能（特許取得））があり、鹿児島大学、福山大学、広島大学の授業等で利用した実績がある。このシステムは
P2P ネットワーク全体にアクセスしている端末の数を把握可能である。
この手法では、負荷が大きく成った時に、サーバ１台あたりの負荷が限界を超えないようにサーバを追加したり、負荷が小さくなった時に、余分な資源を利用しないように、余分なサーバを取り除いたりするが、この機能を使って、自動的に P2P システムを構成するサー
バの数を調整する部分については、まだ実装や試験を行っていない。
今後の展望として、複数のクラウドサービスと、その中の複数のサーバを、P2P システムのノードとして利用できるようにし、自動的に P2P システムを構成するサーバの数を調整する部分の実装と試験を行う。また、P2P システムで配信可能にしているのは動画だけであるが、一般的な Web ページも配信できるように拡張する。これにより、既存の CDN や
既存の負荷分散装置が抱えていた問題が解決され、地域住民が一斉に１つの情報にアクセスしようとした場合にも、自動的にネットワーク負荷とサーバの負荷の分散を行って、大量のアクセスに対処できるシステムが構築できる。

第3章

参考文献

[1] 林 尚志、鶴田泰士、石川忠晴、”音を利用した雨量計の試作とテスト”、水工学論文集、第 41 巻、 pp.985-990(1997)[2] 石川忠晴、林 尚志、鶴田泰士、”雨滴音と雨粒諸元の関係に関する可視化実験”、可視化情報学会誌、Vol.18、 No.69、 pp.141-148 (1998)[3] mbed LPC1768
https://os.mbed.com/platforms/mbed-LPC1768/[4] 総務省北陸通信局 ICT をささえる近距離無線通信技術
https://www.soumu.go.jp/soutsu/hokuriku/img/resarch/children/houkokusho/sec
tion2.pdf

60

第 3 章 無線センサネットワークの開発[5] IEEE802.15 WPANTMTask Group 4(TG4)https://www.ieee802.org/15/pub/TG4.html[6] モノをつなぐ無線マイコンモジュール TWELITE
https://mono-wireless.com/jp/products/TWE-LITE/index.html[7] メッシュ ネットワークとは
https://support.google.com/wifi/answer/7182746?hl=ja[8] mbedPyPI
https://pypi.org/project/XBee/[9]

XBee-mbed library –XBeeAPI モードライブラリ
https://os.mbed.com/users/okini3939/notebook/XBee-mbed/

61

第 3 章 無線センサネットワークの開発

62

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

第４章

光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

63

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-1 光センサネットワークの概要
4-1-1 提案システムの全体像
光リンクセンサーネットワークのモデルを図 4.1 に示す。当該システムは、ノードの役割を持っている移動ロボットを 2 つ以上で構成することを考えている。
ノードは、光空間通信用の半導体レーザを搭載した移動ロボットである。このノードから、別のノードに向けて光空間通信用に変調したレーザ光線を放射し、別のノードがレーザ光線を受光し、復調することによって、ノード間を光でリンクし、ネットワークが構築される。
このレーザ光線は、データを通信するだけでなく、ノード間の空間上にあるメタンガスや二酸化炭素等の温室効果ガスの濃度を計測する。これにより、臨時回線の構築や、人命救助、土砂災害予測への適用を考えている。これらへの適用のために、可動型のネットワークのリンクを維持するといった、自動でビームの光軸を合わせるシステム(光軸トラッカー)の実装を考えている。
ノード
リンク(移動ロボット)(レーザ光線)図 4.1 光リンクセンサーネットワークの全体図

4-1-2 ガス濃度測定原理[3]本システムでは、大気ガスの濃度を検出する方法として、レーザ吸収分光分析法(Laser
Absorption Spectrometry: LAS)を用いている。この方法は、プローブとなるレーザ光線を被測定ガス中に伝播させ、ガスの共鳴吸収現象によって受けた、レーザ光の減衰量からガス濃度を測定する方法である。ガスの共鳴吸収現象は光のエネルギに変換する為に起こる現象である。したがって、分子の化学構造によって振動や回転を起こす光の波長は異なり、ガスが吸収を起こす波長は数多く存在する。濃度を知りたいガス吸収波長、これを吸収線あるい64

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

は吸収スペクトルといい、その波長が既知であれば、その波長に同調させたレーザ光線を用いることでガス濃度を知ることができる。
LAS 法によるガス濃度測定原理
ガスの共鳴吸収現象は、レーザ光 v[cm-1](=1/λ)、規格出力出射光パワーPo(v)、規格化
受信光パワーPT(v)とすると、
𝑃𝑇 ( ) = 𝑃𝑜 (𝑣) exp[−𝑥(𝑣)](4.1)

で表されるランベルト・ベールの法則に従うことが知られている。exp[-x(v)]の項はガスによる減衰に相当し、x(v)は絶対吸収量と呼ばれ、ガス濃度に依存する量である。x(v)を陽とするため、両辺に対数を取り移行すると𝑥(𝑣) = 𝑙𝑛𝑃𝑜 − 𝑙𝑛𝑃𝑇

(4.2)

となる。
この絶対吸収量 x(v)はガス固有の吸収係数 α(v)[(ppm・m)-1]、ガス計測濃度 C[ppm]、光路
長 L[m]とすると、
𝑥(𝑣) = 𝛼(𝑣)𝐶𝐿(4.3)の関係にあり、絶対吸収量はガスのカラム濃度に比例する。ガスのカラム濃度とは大気中に存在するガス濃度とレーザ光線の伝播光路長の積である(図 4.2)。

図 4.2 濃度光路長積の概念
吸収線の掃引方法
吸収線は、大気圧において波長拡がりを持ち、測定対象とする吸収線の波数帯によって、レーザ光線の波数掃引を行うことで吸収を得る。光源として用いる、単色発振可能な DFB
半導体レーザは、素子温度と、駆動電流量に応じて発振波数が変化する性質がある。この性質を利用して、レーザ光線の発振波長制御を行う。レーザモジュール温度を外部の温調系で制御することで、大まかな発振波数帯を選択し、半導体レーザの駆動電流を掃引することで発振波数の掃引を行う。

65

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-1-3 通信原理[4]本システムは、BPSK 方式を用いる。BPSK 変調による符号通信では、2 値の符号に対して、相互に逆位相の変調信号を割り当てることになる。符号通信と濃度計測を同時に行う原理の模式図を図 4.3 に示す。ベースラインが基本波で、吸収線が基本波の 2 倍の周波数で復調される。変調信号が逆位相に変容した場合、ベースラインに対する波形は、位相の変容信号がそのまま復調され、吸収線の場合は 2 倍の周波数で位相によらずに変容前と同じ波形が復調される。そのため、符号通信をベースラインで、絶対吸収量を吸収線で検出することができる。

図 4.3 システムが動作するための模式図

4-1-4 光空間通信の利点
本システムに用いた通信方式は、電波通信ではなく、光空間通信を採用している。
光空間通信を用いる利点は、周波数資源が豊富なことである。災害時は、多くの人が、電波を用いる機器を使用することが想定されるため、パケットロス等のネットワークの品質が低下する可能性が想定される。そのため、周波数資源が豊富な帯域を用いることでこの問題を回避する。次に、指向性が高いことである。広範囲にわたって広がることがないため、通信の傍受が困難となり、遮光されない限り、より安全な通信が実現可能となる。また、この性質により、同じエネルギ出力でも、パワー密度が電波に比べて大きいため、レーザを用いて、離れた移動ロボットへのエネルギ供給が可能となる。

66

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2 光軸トラッキングシステム
4-2-1 全体の光学系ユニットの機能と構成[1]
提案するシステムは、主に山間部での適用を想定しているために光学系のユニット化が必要となる。そのため、基礎実験で得た条件に基づいて最適化した光学ユニットの設計を行う。提案する光学ユニットでは双方向通信が可能となる(図 4.4)。提案する光学ユニットでは、使用者に対し、レーザレーダもしくは、レーザファインダに類する動作を提供し周囲の物体からの反射光より、その物体までの距離及び大気中の CH4 濃度を計測することを想定している。さらに、ビームスプリッタを用いて、レーザ光の反射を利用した送受信モジュー
ルを考えている。また、参照用ガスセルを各機体に搭載することにより、大気中の温室効果
ガス濃度との比較が可能である。
使用する 1.6μm 帯半導体レーザのビーム径(半径)を 15mm にエキスパンドすると、同径のアパチャーでほぼ受光できる伝播距離は 441m になる。レーザ素子の広がり角より、15mm のビーム径を得るために必要な焦点距離は 64.8mm になる。また、使用するレーザ
素子の出射パワーは 10mW であるが、1mW の受光パワーがあれば十分な SN 比が得られるため、この光パワーが受信できる伝播距離は理論的に 1.39km となる。従って、ビームス
プリッタを用いた同軸系としても、伝播距離は 370m 確保できる。各ノードの光学系は、50mm×50mm×150mm のユニットで構成されている。送受信モジュールは、他のノードを自動で検出し、そのノードと双方向通信状態を確立しデータ通信を行うことができると共に確率したリンクを用いた、ブランチ計測を考えている。そのためには、送信側の光軸の制御と受信側の受光軸の制御を行う自動ステアリング機構が必要となる。

図 4.4 送受信モジュールの構成

67

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-2 レーザ光軸の自動ステアリング機構の構成[1]自動ステアリング機構の構成を図 4.5(a)に示す。光軸の制御には、ステアリング機構やあおり機構付きミラーを使用することを考えている。超音波モータでは全方向に出射できるようになり、あおり機構付平板ミラーの角度を変えることにより光軸の軌道を制御することができる。また、受光感度に関する自動光軸合わせシステムが必要となる。
自動光軸合わせシステムがない場合、ガス測定中に光軸が合っている状態から外部からの影響により光軸がずれた場合正確なデータを測定することができない。そのため少しでも光軸のずれがあれば自動的に修正するシステムの開発・実験を行っていく。このシステムを開発することにより指向性の高い光空間通信による傍受のされにくさの点で、堅牢なネットワークを形成できると考えている。
図 4.5(b)は提案したシステムの送信系の光軸トラッキング部のみの試作モデルである。
移動体には、平面を全方向に移動可能なオムニホイールロボット(15001B)を用いた。超音波モータを搭載した回転ステージ(Physik Instrument U-651.03)の回転軸は空洞になっており、可視光レーザを回転軸上で真上方向に設置可能である。円筒型のカバーで可視光レーザを覆い、カバー内側の天井にはミラーが搭載されている。超音波モータが回転することで、ミラーが回転し、光軸の向きが回転する。

(a)

(b)

図 4.5 レーザ光軸の自動ステアリングの構成 (a)モデル (b)試作68

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-3 光軸トラッカーの光学系ユニット
基本構成
本研究で使用した光軸トラッカーの光学系の配置を図 4.6 に示す。光源のレーザ素子からビームが放射され、半導体レーザの凸レンズで平行ビームにする。その後、ビームエキ
スパンダーを用いてビームを拡げる。ビームエキスパンダーを用いる理由は、ビーム径を大きくして、ビームが外れるまでの移動距離を伸ばすためと、ビームが拡がりにくくするためである。そして、受信側の凸レンズを用いてビーム径を小さくし、ビーム径が撮像素子に収まるぐらいの位置に撮像素子を図 4.6 のように設置する。

図 4.6 光学系ユニットの基本構成
ビーム径を拡げる理由について
ここでは、ビーム径を拡げるとビームが拡がりにくくなる根拠について説明する。ビー
ム径の半径を wo[m]、ビーム拡がり角を θo[rad]、レーザの波長を λ[m]と置く。この時、ビーム拡がり角 θo は、
𝜃𝑜 =

𝜆
𝜋𝑤𝑜

(4.4)

となる。式(4.4)から、ビーム径の半径 wo が大きくなると、発散半角は小さくなり、ビームが拡がりにくくなる。

69

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-4 光軸トラッキングシステムの機能と構造[2]当該光軸トラッカーの機能と構造を図 4.7 にまとめる。光軸検出部には Raspberry pi 3
Model B+を使用し、撮像素子の撮像アレー上の光分布の認識と中心位置の判定を行う。
撮像素子はアレーセンサとする。当該アレーセンサは、測定に使用するプローブ光と同じものが部品点数や装置規模を抑える点で望ましいが、1.6µm 帯等の赤外線フォトアレーは高価であることから、別に可視光や近赤外光線を利用したトラッカー専用の光軸ユニットを設けることも視野に入れており、本研究の可視光カメラでも対応できる。操作量計算部には、次節で詳細を示すカラートラッキングを使用し、光分布から移動機構の移動量を算出する。本研究での移動機構には、オムニホイールロボットを使用した。移動機構は目標値とセンサー値の差分から算出された操作量に基づいたモータの制御量で移動する。
トラッキング用の出射部のレーザには、波長 405nm のレーザポインタを使用する。出射側と受信側で凸レンズを 2 つ使用し、ビーム形成を行う。

図 4.7 光軸トラッカーの構造

70

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-5 画像処理の詳細
光軸検知[1]
本研究では、マスク処理を行う際に用いたカラーマップには HSV、グレースケールを採用している。マスク処理とは、抽出した領域を表示し、それ以外の領域を黒色画像にする処理である。この処理は、撮像素子に当たっているビームの領域を検出するために用いている。
HSV とは、色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)の 3 つの成分からなる色空間である。他にも、色の表現法としてよく利用されるものには RGB がある。RGB は、赤緑青の 3
つの原色を混ぜて幅広い色を表現する色空間である。HSV を使用した利点として、RGB と違い彩度や明度で微調整ができることである。これにより、同系色や単一のカラーでのグラデーションも容易に取ることができ、比較的色のばらつきがなく、統一された色を選択しやすい。画像処理に使用したプログラム言語は Python、画像処理に用いたライブラリはOpenCV である。撮影した画像(図 4.8(a))を RGB から HSV に変換する。変換式は、
(4.5)

(4.6)

(4.7)

となる[5]。ここで、(R、G、B)max は、R、G、B の値の中の最大値、(R、G、B)min は、R、G、B の値の中の最小値を示す。グレースケールについては、4-5-4 で説明する。また、マスク処理で抽出した画像を用いて、画像モーメントを利用して重心座標を求めた。画像モーメントの詳細も後述する。

71

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

抽出した領域(a)(b)

図 4.8 (a)可視光カメラ画像 (b)カラートラッキング画像
画像モーメントを利用した重心の導出
ここでは、画像データから画像モーメントを用いた重心の求め方について説明する。
画像モーメント Mnm は次式で定義される。
𝑚

M 𝑚 = ∑ (𝑥座標 × 𝑦座標 × 配列データ(𝑥、 𝑦))

(4.8)

𝑥、𝑦

図 4.9 の領域 A(白い領域)はマスク処理で抽出した画像である。白い領域の配列データは
1、黒の配列データは 0 である。
ここで、重心の x 座標を Cx、y 座標を Cy とおく。領域 A の重心を原点に取ると仮定した
時の各ピクセル座標を(X、Y)と置いたとき、領域 A の各ピクセルの x 座標の総和は、
領域𝐴

𝑋=0

(4.9)

𝑋 = 𝑥 − C𝑥(4.10)∑と表せる。この時 X は、と表せる。(3.7)式を(3.6)式に代入すると、
領域𝐴

∑

72

領域𝐴

𝑥 − C𝑥 ∑(1) = 0(4.11)

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発となる。ここで(4.11)式の左辺の各項は(4.8)式を用いて表すと、
領域𝐴

∑

領域𝐴

𝑥=∑

領域𝐴

∑

𝑥 1 × 𝑦 0 × 1 = M10

領域𝐴(1) = ∑

𝑥 0 × 𝑦 0 × 1 = M00(4.12)(4.13)となる。(4.12)、(4.13)式を(4.11)式に代入すると、x 座標の重心座標 Cx は、
C𝑥 =

M10
M00

(4.14)

M01
M00(4.15)となる。同様に、y 座標の重心座標 Cy は、C𝑦 =となる。よって、画像データから、(4.8)式のモーメント関数を用いて、M00、 M10 、 M01を導出し、(4.14)、 (4.15)式に代入することで重心(Cx、 Cy)を求めることができる。

図 4.9 抽出画像の重心を導出するためのグラフ

73

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-6 従来の光軸検知の動作 [2]
図 4.10 は画角における光軸と重心座標の位置を示した 3 つの状態を表している。光軸合わ
せは、Ⓐのビーム径が画角内にあり、光軸が画角の中心にある状態に持っていくために後ほど説明する 2 つの状態を用いる①ビーム径が画角内にあり、光軸が画角の中心からずれている時、②ビーム径が画角内にない時。
の 2 つの状態に分かれている。移動パターンは、光軸が追従時とロスト時の 2 つパターンに分かれている。
追従時：①の状態の時に適用される。光軸の重心座標が真ん中の領域に入るように(Ⓐの状態)移動ロボットを制御する。Ⓐの時は停止、光軸が画面から外れたら(②の時)、ロスト時に状態を遷移する。
ロスト時：光軸が画角内にない②の時に適用される。最後に記録した重心座標を手掛かりに光軸を探査し、光軸を画角内に持っていく。この制御は、回転移動による、軸外れが多いという経験則に基づいている。①の時は追従時に状態を遷移、Ⓐの時は停止する。

画角

Ⓐ

光軸
重心座標

①

②
図 4.10 画角内における光軸の状態

74

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-2-7 移動体について[2]光軸トラッキングシステムの受信ユニットを搭載するための移動体には、オムニホイー
ルロボットを採用した（図 4.11）。オムニホイールロボットは、全方位への移動が可能なので、様々な動作が実現可能となる。オムニホイールロボットのモータ制御には、モータ
ドライバ(TA7267BP)を使用している。ドライバにユーザコントローラから PWM を入力することにより、オムニホイールロボットの移動量を出力する。

図 4.11 光軸トラッキングシステムの試作したオムニホイールロボットを用いた受信系

75

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-3 光軸検知の評価
4-3-1 異常検知について
平成 29 年度に使われていた HSV のパターンは、H=30~55、S=85~250、V=15~152[2]の範囲を用いており、緑の色相を抽出している。緑の色相を抽出する理由は、強いビームが当たっているところは画像が黒ずんでしまい、濃い緑色を呈するためである。一方で、光軸トラッキングの光軸検知の画像処理では、重心がビーム径の内側を示さない異常検知が見られる場合があり、光軸が移動する向きとは逆の方に追尾してしまう問題点があった。図4.12(a)の画像は、異常検知が生じた時に撮影した画像であり、緑の点は重心である。画像を HSV による二値化で抽出した領域を図 4.12(b)に示す。図 4.12(a)、(b)より、抽出した領域がビーム径の外側に表れていることがわかる。この領域の影響により。重心が光軸外を示している。また、図 4.12(a)より、青白い領域もビームが当たっている所なので、この領域を抽出した方がよいと考えた。以上から、異常検知している領域を取り除き、青白いビー
ム領域を抽出するために、画像処理を改良した。

(a)

(b)
図 4.12(a)撮影画像 (b)抽出画像

76

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-3-2 画像処理の改良
図 4.12(a)の持つ色相、彩度、明度の 3 つのパラメータを分解し、各組み合わせのカラー
データの分布を図 4.13 に示す。色相のデータ(図 4.13(a))から、ビーム径の外側の領域を抽出していた部分が緑色の色相であり、この領域が誤って検出されていた。しかし、緑色の色
相のビーム径の内側と外側では、明度(図 4-13(c))が異なっているため、ビーム径の内側の明度が満たすように範囲を変えることで、ビーム径の外側の領域を除外することができた。
一方、ビーム径内側の領域を全体的に抽出する為に、ビーム径内の色相を大きく 3 種類の組み合わせ(表 4-1)に分けて抽出し(図 4.14(a)~(c))、抽出した 3 つの領域を１つに統合した(図 4.14(d))。設定した組み合わせを表 4-1 に示す。抽出したい色は、図 4.12(a)のビーム
内の領域の色相を指している。
表 4-1 抽出する HSV のパラメータ
抽出したい色色相(0~180)

彩度(0~255)

明度(0~255)

組み合わせ①

黄色~黄緑

24~45

0~255

118~196組み合わせ②

緑50~1000~255

101~255

組み合わせ③青~赤

122~179

0~100

189~255

(a)

(b)

(c)
図 4.13 カラーデータの分布 (a) 色相 (b) 彩度 (c) 明度

77

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

(a)

(b)

(c)

(d)

図 4.14 抽出画像 (a) 組み合わせ① (b)組み合わせ② (c)組み合わせ③ (d)合成画像

4-3-3 光軸静止時の重心の測定
可視光レーザのビームが撮像素子内に収まり且つ、静止させ、従来と新しく開発した本研究の画像処理の各プログラムを起動させた。その時のそれぞれの時間と重心座標の特性を求めて比較した。図 4.15 の結果から従来と本研究の画像処理は、重心座標の安定性の差が出ており、表 4-2 の分散からもそのことが判る。このことから、ビームの重心の推定の精度

x座標[ピクセル]が向上したことが分かる。
従来
本研究

100

(a)

0
0

時間[s]
10

15

20

時間[s]
10

15

20

25

従来
本…

y座標[ピクセル]

(b)

0
20
40
60
80
100
120

5

0

5

25

図 4.15 光軸静止時の重心 (a) x 座標の時間変化 (b) y 座標の時間変化

78

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

表 4.2 重心座標の分散
従来

本研究

x 座標[-]y 座標[-]x 座標[-]y 座標[-]

2.2

1.4

0.084

0.00304-3-4 光軸水平移動時の重心の測定
可視光レーザのビームの中心が、画角の右端から左端まで 10 ピクセル毎に x 軸に対して水平移動した時の重心座標を測定した。図 4.16 より、重心の x 座標は、従来の画像処理では、ビームの中心が画角の端付近の時は、重心の位置は理想線に沿っている。一方、ビームの中心が画面の中央付近の時に、重心の位置は理想線から外れており、ビームが移動する方
向とは逆方向に追尾している。一方、本研究の画像処理は、ビームの中心が画角の端付近の時には、重心の x 座標は、理想線から外れているものの、概ね理想線に沿っており、ビームが移動する方向と同じ方向に追尾している。図 4.16 より、重心の y 座標は、従来の画像処理では、ビームが水平移動しているにも関わらず、重心の位置にはばらつきがある。一方、本研究の画像処理では、重心の位置のばらつきは従来の画像処理に比べて、発生していないことがわかる。
160

120

従来

重心の位置(x座標)[px]

重心の位置(y座標)[px]

100

従

140

本…

来

120

80

100

60
40

20

80
60
40
20

0

0
0

20

40

60

80

100

120

0

20

40

60

80 100 120 140 160

ビーム中心の座標(y座標)[px]ビーム中心の座標(x座標)[px]

（a)

(b)

図 4.16 光軸水平移動時の重心座標とビーム中心位置の関係 (a) x 座標 (b) y 座標79

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-3-5 考察4-3-3、4-3-4 の測定実験から、本研究で新しく適用した画像処理は、従来の画像処理と比較して、安定した重心座標が出力されており、移動する光軸が画角から外れるまで追尾可能であることが示された。
実験１では、本研究での画像処理は、図 4.14(d)のように、ビーム径の形を抽出しており、その領域の真ん中に重心が置かれているため、抽出領域の増減による重心座標への影響が小さく、安定している事が考えられる。従来の画像処理では、図 4.12(b)のように、２つの抽出した領域が呈しており、これらの領域がお互いに引っ張り合い、重心座標がばらついたと考える。
実験２では、ビームが画角の中心付近に来た時に、従来の画像処理ではビームが動く方向と逆の方向に追尾している。これは、ビームが画角中心付近に来た時に、カメラゲインが小さくなり、図 4.12(b)のように、画角の縁の部分を抽出してしまい、重心が引っ張られてしまうためである。

80

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-4 光軸トラッキングの性能評価
4-4-1 光軸トラッキングシステムの改良
本研究の移動体について
トラッキング性能実験に用いた移動体は、オムニホイールロボットプラットフォーム(15001B)にモータ制御用ユニットと画像認識用ユニットを搭載したもの(図 4.17)を使用した。各 DC モータの駆動には、モータドライバ(TA7291P)を使用している。モータドライ
バの制御には、Arduino nano 2 台及び、エンコーダを使用した。ホイールの速度制御方法の詳細は 4-5 で説明する。画像認識用ユニットは、4-3 の実験で使用したものを用いた。
撮像素子

凸レンズ

図 4-17 オムニホイールロボット(受信系)81第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

光軸トラッキングシステムの受信系の構造
モータ制御の構造を図 4-18 に示す。移動指令部、重心検出、楕円検出、ビーム領域検出には Raspberry Pi 3 Model B を用いている。制御量検出と操作量計算には、Arduino
Nano を各 1 台使用している。エンコーダはインクリメンタル形のロータリーエンコーダ
を用い、モータは DC モータを使用した。使用したカメラは、市販の CMOS カメラである。

図 4-18 光軸トラッキングシステムのクラス図
光軸トラッキングシステムの受信系の全体システム
図 4-19 は、受信系の全体システムを示したものである。まず、撮像素子でビームパターンを撮影する。次に、ビームパターンにマスク処理を行うことで、ビーム径を抽出したマスク画像を出力する。マスク画像から、重心計算でビームの重心の位置を求め、輪郭計
算で、楕円の長径を求め、面積算出でビーム領域の面積を求める。設定値と重心の位置及
び楕円の長径との差分から、速度ベクトルの算出を行う。算出した速度ベクトルから、モータ駆動情報を算出し、操作量を求め、モータを制御する。一定でのモータの回転速度が維持できるように、エンコーダ部のモータの回転角度をフィードバックしている。

82

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4-19 光軸トラッキングシステムの受信側の全体システムのブロック線図83

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-4-2 光軸トラッキングのアルゴリズムの詳細
光軸トラッキングのアルゴリズムの設計
ビームパターンから得られたビーム重心、ビーム面積、ビーム楕円の長径から、移動ロ
ボットの動かし方を決定する。移動パターンは、並進移動、回転移動の 2 パターンを採用した。並進移動は、ビーム面積が増加する方向に移動する。これは、ビームが撮像素子に当たっている位置を探査するためである。回転移動は、ビーム重心を撮像素子の中心に近づける方向へ移動する。これにより、光軸の向きに移動体の向きが調整される。ビーム楕
円の長径は、ビーム径がどのくらい欠かけているかに用いており、あらかじめ設定した値より大きい場合は、回転移動を行い、小さい場合、並進移動を行う。これは、光軸が撮像素子から外れかけたときに、撮像素子の中心にビームを近づけるよりも、ビームが撮像素子に最も当たる位置の探査を優先させるためである。
アルゴリズムの振る舞い使用する撮像素子の解像度は 160x120 である。移動パターンは、左並進移動、右並進移動、反時計回り、時計回り、停止の計５パターンの動作を選択する。移動アルゴリズムの詳細なフローチャートは図 4-20 に示す。
ビームが歪んでいるかの指標は、輪郭検出によって楕円を抽出し、楕円の長径の長さが一定値を下回るかどうかで判断している。また、並進成分 v は並進成分反転時に、正負は反転している。
プログラムの主な流れは、下記の①~⑨に示す。①の開始前と⑨の終了後をループで囲っている。
①画像処理で撮影した画像から、抽出面積を求め、記録する。
②光軸がある場合、楕円を求める。ない場合は、ビームが歪んでいるのと同じとみなす。
③回転トリガーが False の場合、④へ移る。True の場合は⑥へ移る。
④抽出面積が、増加傾向から減少傾向になった場合、ビームが歪んでいるなら並進移動の方向を逆に、ビームが歪んでいないなら回転トリガーが True となる。
⑤抽出面積が 0 で且つ、１つ前の抽出面積が 0 出ない場合、並進移動の方向を逆にする。
⑥回転トリガーが True の場合、⑦へ移る。False の場合、⑨へ移る⑦重心の x 座標が 70 未満の場合は、時計回り(回転成分ω)に回転。90 より大きい場合は、反時計回り(回転成分-ω)。それ以外は停止。
⑧ビームが歪んでいれば、回転トリガーが False となる。
⑨選択した移動パターンに応じた移動成分を出力する。

84

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4-20 移動アルゴリズムのフローチャート85

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-4-3 モータ制御の詳細
移動体の速度からモータの回転速度への変換方法
操作量計算に必要なオムニホイールロボットの 3 つの各モータへの速度変換方法について説明する。
図 4.21 のように、平面上にオムニホイールロボットの回転軸があり、回転軸を平面座標の原点とする。回転軸から距離 d [m]離れた所に、３つのモータが回転軸から接線方向に置かれている。また、各ホイールと回転軸間は、リンクでつながっている。x 軸と各モータのリンク間の角度をそれぞれ α1、 α2、 α3[rad]と置く。各ホイールの接線速度を v’1、
v’2、 v’3[m/s]と置く。オムニホイールロボットは速度 v[m/s]で移動しており、回転しないものとする。また、リンクは剛性による形状の変化が生じないものとする。速度 v の x 成
分[m/s]、 y 成分をそれぞれ vx、vy とおく。速度 v を図 4.22~4.24 のように接線方向に沿った速度 v1、v2、v3 に変換されたときの x 成分をそれぞれ、v1x、v2x、v3x と置き、y 成分を
v1y、v2y、v3y と置く。この時、図 4.22~4.24 から、速度 v の x、y 成分から回転軸の接線方向に沿った速度の x、y 成分への座標変換式は、(4.16)となる。次に、各モータの接線速度を求めるには、回転軸の接線方向に沿った速度の x、y成分をそれぞれ接線成分と垂直成分に分解し、x 成分の接線成分と y 成分の接線成分を合成する。図 4.22~4.24 より、各モータの接線速度 v’1、 v’2、 v’3[m/s]は、(4.17)となる。

86

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発(4.16)式を(4.17)式に代入し、整理すると、(4.18)となり、各モータの接線速度が求まる。
次に、図 4.25 のようにオムニホイールロボットが速度 v で移動するのに加え、角速度
ω[rad/s]で回転する。この時の各モータの接線速度 v’’1、 v’’2、 v’’3[m/s]は、(4.18)式の各モ
ータの接線速度に、角速度とモータと回転軸間の距離を乗算したものを合成したものなので、(4.19)と表される。
本研究で使用したオムニホイールロボットのモータは回転軸からの距離 d 離れた所に 3つのモータが均等に配置されており、図 4.26 の配置となる。まず、図 4.21 の α1、α2、α3を図 4.26 に当てはめた場合、α1、α2、α3 はそれぞれ 𝜋/2、 7𝜋/6、 11𝜋/6となる。これ
らの値を(4.19)式に代入すると、図 4.26 の各モータの接線速度 va、 vb、 vc[m/s]は、(4.20)と表される。これにより、(4.20)式を適用すれば、移動する速度と角速度に応じて、３つのモータの回転速度に変換することで、あらゆる方向に回転させながら移動することが可能となる。並進移動は vx=任意の値、vy=0、ω=0 の値を、回転移動は、vx=0、vy=0、ω=任
意の値を代入することで実現可能となる。

87

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

ホイール①

ホイール③
ホイール②

図 4.21 オムニホイールロボットのモータの配置図と、本体の速度 v、各ホイールと回転軸間の距離 d、及び、接線速度 v’1、 v’2、 v’3

図 4.22 ホイール①の局所座標の定義と定義後の本体の速度 v1、及び x 成分 v1x と y 成分 v1y

88

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4.23 ホイール②の局所座標の定義と定義後の本体の速度 v2、及び、x 成分 v2x と y 成分
v2y

図 4.24 ホイール③の局所座標の定義と定義後の本体の速度 v3 及び、x 成分 v3x と y 成分 v3y89

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4.25 オムニホイールロボットのモータの配置に、本体の回転運動 ω を加えた図

図 4.26 本研究で用いたオムニホイールロボットのモータの配置図

90

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

モータのパルス値検出方法
当該オムニホイールロボットには、インクリメンタル形のロータリーエンコーダが搭載されており、１秒当たりのパルス値の変化量によって速度制御を行っている。
ロータリーエンコーダは、一様なスリットが入った格子円盤を用いたもので、位相が 2/πずれている 2 つの光電素子で検出された信号(A 相、B 相)が出力される。この 2 つの出
力タイミングにより、回転方法を検出できる。図 4.27 は、インクリメンタル形の A 相とB 相の出力波形を表したものである。取得した A 相 B 相の 2 ビットデータと一つ前に取得した 2 ビットデータを結合した 4 ビットデータであれば、表 4.3 のようなデータが得られ、正転か逆回転のどちらなのかがわかる。

図 4.27 モータ回転時のエンコーダの A 相、B 相の波形
表 4.3 エンコーダの波形から得られた 4 ビットデータ
正転

逆回転

0001

0100

0111

0010

1110

1011

1000

1101

91

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-4-4 画像処理の詳細
本研究では、マスク処理に用いるカラーマップには HSV、グレースケールを採用した。
HSV については、後述する。グレースケールは、画像を色身のない明るさの度合いだけで表現される。本研究では、撮像素子にビームを当てているため、この画像処理が適用可能であると判断した。RGB 画像からグレースケールへの画像変換処理は、OpenCV を用
い、変換式は、
𝑌 = 0.299 + 0.587𝐺 + 0.144𝐵(4.21)

R：RGB 画像の赤成分
G：RGB 画像の緑成分
B：RGB 画像の青成分
Y：グレースケールの輝度で表せる[5]。

4-4-5 オムニホイールロボットを用いたトラッキング軌跡の測定
実験状況
光源は波長 405nm の可視光レーザを用いた。出射側で、レーザ光のビーム径をエキスパンダーで拡げ、受光側のφ20mm の凸レンズを通り、受光カメラの撮像素子に当てる。
移動体の位置は、移動体の回転軸上にカラーテープを貼り付け、移動体の真上にカメラを下向きに設置し、画像認識でカラーテープの色を抽出して、モーメント処理で重心座標を割り出した。
今回は、以下の３種類の画像処理を比較した。
画像処理①：グレースケール(並進移動、回転移動)
画像処理②：HSV(並進移動、回転移動)
画像処理③：グレースケール(並進移動)、HSV(回転移動)
HSV のパラメータは、表 4-1 のパラメータを用いた。
実験方法
実験方法は、図 4-28 のように出射側と受光側が曲率半径 R[cm]で向かい合わせになるように移動体を光軸上に設置し、光軸トラッキングのプログラムを実行した。その後、光軸の向きを回転ステージ(Physik Instrument 社 U-651.03)を用いて 8.72×10-4[rad]間隔で振幅θ[rad]の１往復を左右に動かした。この時の、真上に取り付けたカメラから求めた重心座標の軌跡を測定した。

92

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

Web カメラ

終了時

開始時

図 4.28 光軸トラッキング軌跡の測定の実験状況(正面)93

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

実験結果
曲率半径 R=35cm、 振幅θ=0.305[rad]の時、R=275cm、 θ=6.63×10-2[rad]の時の実
験結果をそれぞれ図 4.29、 4.30 に示す。

出射側
受光側

図 4.29 光軸トラッキング軌跡の測定の実験状況(側面)

図 4.30 トラッキング軌跡を測定する Web カメラから見た画像

94

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4.31、図 4.32 の(A)~(C)は、Web カメラから見たときの、受光側の軌跡を示しており、赤い線は理想線を示している。図 4.31、図 4.32 の(a)~(c)は、受光側のトラッキング
開始地点の座標と時間経過で取得した座標との変位差の大きさの時間変化を示している。
(1) R=35cm θ=0.305[rad]図 4.31(A)~(C)の理想線の軌跡の設定値はそれぞれ、(𝑥 − 77.6)2 + (𝑦 − 32.1)2 = 352(4.22)(𝑥 − 79.3)2 + (𝑦 − 32.6)2 = 352(4.23)(𝑥 − 78.6)2 + (𝑦 − 33.4)2 = 352(4.24)とした。画像処理②、③は概ね理想線に沿っているが、画像処理①の軌跡は、開始時座標と終了時の座標がずれていることが図 4.31(C)から読み取れ、約 1.37cm 離れている。画像処理①~③の軌跡の標準誤差は(曲率半径 R=35cm に対して)それぞれ、0.835cm、0.461cm、0.204cm であり、誤差率は、2.39%、1.31%、0.58%である。
(2) R=275cm、 θ=6.63×10-2[rad]図 4.32(A)~(C)の理想線の軌跡の設定値はそれぞれ、(𝑥 − 318.5)2 + (𝑦 − 34.1)2 = 2752

(4.25)(𝑥 − 319.0)2 + (𝑦 − 34.0)2 = 2752

(4.26)(𝑥 − 318.5)2 + (𝑦 − 34.1)2 = 2752

(4.27)とした。3 つの画像処理はすべて概ね理想線に沿って移動した。しかし、画像処理②は、
図 4.32(b)から、光軸を追尾している途中で外れていることが分かる。①~③の軌跡の標準誤差は(曲率半径 R=275cm に対して)それぞれ、0.209cm、0.342cm、0.188cm であり、誤差率は、0.0760%、0.124%、0.0684%である。

95

図 4.31 曲率半径 R=35cm, 振幅θ=0.305[rad]の条件下での実験結果。①はグレースケールのみ、②は HSV のみ、③はグレースケール(並進移動)、HSV(回転移動)の時の本体の軌跡(青点)及び、条件下での理想軌跡(赤線) [上段]、ならびに、本体の変化の時間応答[下段]。開始位置に対する現在位置の変位の大きさの時間変化(下段)

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

96

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

図 4.32 曲率半径 R=275cm, 振幅θ=6.63×10-2[rad]の条件下での実験結果。①はグレースケールのみ、②は HSV のみ、③はグ
レースケール(並進移動)、HSV(回転移動)の時の本体の軌跡(青点)及び、条件下での理想軌跡(赤線) [上段]、ならびに、本体の変化の時間応答[下段]。開始位置に対する現在位置の変位の大きさの時間変化(下段)97

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発

4-4-6 評価
実験結果から、曲率半径 R=35cm の時と R=275cm の時はどちらも、誤差率ではグレースケールと HSV の両方である画像処理③が最も優れていることがわかった。また、グレースケール(画像処理①)と HSV(画像処理②)で比較した場合、R=275cm の時は、グレースケールの方が誤差は小さく、R=35cm の時は、HSV の方が誤差は小さい。また、図4.32 から、画像処理①と画像処理②の開始位置と終了位置の変位を比較すると、画像処理②の方が変位の長さは短いことが分かる。
曲率半径 R の長さが変わることで、並進移動と回転移動の割合が変化する。R=35cm の時は、回転移動が優位となり、R=275cm の時は、並進移動が優位となる。このことから、画像処理①は並進移動において、画像処理②は回転移動において、優れていることがわかる。また、今回新しく開発した画像処理③では、他の 2 つの画像処理に比べて、より
誤差の小さい値が得られたので、画像処理①と画像処理②の長所を同時に持ち合わせていることがわかる。
以上から、画像処理③では、曲率半径が変化しても理想線に概ね沿って移動することが可能だと考えている。

4-5 第４章

結言

本章では、山間部での光リンクセンサーネットワークを可能にするために、光軸トラッ
キングシステムの開発にあたって、光軸を検出するための画像処理の改良、速度制御を可能にするための移動体の再設計、光軸トラッキングの移動アルゴリズムの改良を行い、改良した光軸トラッキングシステムの画像処理を評価する為の実験を行った。
平成 29 年度の画像処理と、本研究の画像処理の重心の位置を比較する実験から、本研究の画像処理の方が、精度が高く、撮像素子を水平移動するビームの中心座標を追従できていることが示された。
グレースケール、HSV、グレースケールと HSV の両方の３種類の画像処理を比較する
ための光軸トラッキングの軌跡の実験では、グレースケールと HSV の両方の画像処理が最も優れたデータが得られ、グレースケールの光軸が外れかけの対応に優れている点とHSV のエッジが検出しやすく、円弧回転に対応可能である点の両方の長所を兼ね備えることができた。
移動アルゴリズムでは、撮像素子の画角内で、光軸の中心と向きを合わせることができるようになったことで、ビーム径が崩れない限り、送受信間の距離がどれだけ離れていて98

第 4 章 光リンクセンサーネットワークのための追尾型送受信光学系の開発も、対応可能であることが、トラッキング軌跡の実験から示された。
今後の課題としては、あらゆる平面での光軸追尾を可能にするために、半径方向における対応策を考える必要がある。
また、この光軸トラッキングシステムは、１つのユニットに送信系と受信系を両方兼ね備えているため、可視光レーザと受光カメラを一つのユニットに搭載することを考えており。また、受信側は、平成 29 年度の結言によると、耐荷重が原因で上下機構とピッチ機構の搭載を見送られているため、光学系ユニットの小型化のための改良が必要となる。

第 4 章参考文献[1]

石元 達也 、 香川 直己：”光リンクセンサーネットワークのための自動光軸合わせシステムの開発” 福山大学卒業論文(2015)[2]

七川 颯一 、 香川 直己：”光リンクセンサーネットワークのための光軸トラッカ
ーの高速化を目的としたアルゴリズム設計とモデル評価”
福山大学卒業論文(2018)[3]

周藤 正樹 、 香川 尚己：”温室効果ガス計測を目的とした耐シンチレーション性を有する開放光路型 LAS システムに関する研究” 福山大学修士論文(2009)[4]

奥本 直也 、 香川 直己：”Ad-Hoc 通信を用いたバックグラウンドガス濃度のネッ

トワーク計測システムの開発～デジタルレーザドライバの開発と性能評価～”
福山大学卒業論文(2015)[5]

OpenCV 4.2.0 Open Source Computer Vision “Color conversions”
https://docs.opencv.org/4.2.0/de/d25/imgproc_color_conversions.html#color_con
vert_rgb_gray99

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

100

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

第5章

特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象との関連性の検討と機械学習による欠損値補間の試み

101

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-1 第 5 章の概要
5-1-1 研究背景
IoT や ICT 技術の推進によってスマートフォンはもちろん、家庭のスピーカーや冷蔵庫、
電子レンジ、洗濯機までもが様々なセンサを搭載し、さらにインターネットに接続することで日々大量のデータが生み出され、蓄積されている。その情報の量は全世界で年間約 60%の割合で増加し続けているとされている。しかし、それらのデータは何らかの統計や分析、
機械学習などに用いられることなく放置、または削除されるなど、そのほとんどが無駄になっているともいわれている。本研究は、そのような大量で複合的なデータの活用性を示し、新たな知見に繋げる一つの試みとして、大気中 CO2 濃度の時系列データの分析を行う。
大気中 CO2 濃度の時系列データは、気象現象、地形、植生活動、人為的活動など様々な要因による複合的な特徴を持つ。特に光合成などの植生の活動による影響は大きいのではないかと考えられる。植生を形作る植物は、その移動ができないという生態的特徴から、自身の置かれた環境に対してさまざまな生理的変化によって対応する。このように植生に変化を引き起こさせる環境によるストレスを「環境ストレス」といい、降雨や日照、風などといった気象現象もその一例である。特に急激な環境変化であるほど植物に対する影響は大きく、植生が休眠状態に入る場合もある。また、そのような急激な環境ストレスの一つに集中豪雨がある。
近年発生した代表的な集中豪雨である平成 30 年 7 月豪雨では、6 月 28 日から 7 月 8日にかけて、西日本を中心に台風 7 号と梅雨前線などの影響による集中豪雨が続き、甚大な被害がもたらされ、特に豪雨に伴う土砂災害が多数発生し大きな問題となった。一般に土砂災害とは主に降雨に伴い発生する斜面崩壊などによる被害を指すが、単に降雨があれば斜面崩壊するのではなく、地質や地形、また過去の降雨などさまざまな環境的、気象的な要因が重なることで初めて発生する。ここで環境的な要因の一つの例として植生が挙げられ、平成 30 年 7 月豪雨では、本来は植生による食い止めが可能とされている表層崩壊が多発している。植生は地中に根を張ることで土壌表層が流れ出てしまうのを防止し、また植生によって生み出される腐葉土などによって雨の透水が促され、結果、洪水や表層崩壊を防ぐことができるとされている。しかし、先の豪雨ではこの表層崩壊が同時期に多数発生していることから、度重なる降雨により植生が土壌を保持するための根が腐ることで保持力がなくなるなど、植生が何らかの強力な環境ストレスを受けたため損傷し、表層崩壊を防ぐことのできなかったのではないかと考えられる。
これらのことから、本研究では CO2 濃度と気象現象、豪雨などの関係性を研究することで、CO2 濃度データから土砂災害などの予測が可能ではないかと考えた。

102

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-1-2 研究目的
一般に豪雨災害において、河川の水位の増減の記録や直近の降水量から予測が行われる。
本研究では、ここで新たに「CO2 濃度による災害の予測、検知」が可能ではないかと考えた。
先の平成 30 年 7 月豪雨での土砂災害に至るまでに、その周辺の植生が何らかの継続的なダメージを受けており、そうした影響が植生の活動と深い関わりのある CO2 濃度にも表れているのではないだろうか、という仮説のもと研究を行う。
本研究では、機械学習を用いたデータの異常検知や予測などのデータの応用に取り組む
ために、その前段階として、データ測定システムの都合上必ず発生する「欠損値」に注目し、ニューラルネットワークを用いて欠損値の処理を試みる。近年のニューラルネットワーク、
ディープラーニングなどの機械学習の分野では、一般に「可能な限りデータに手を加えることなく、入力から出力まで End-to-End で学習させるために巨大なモデルを構築することで、自動的にデータから前処理や特徴の抽出などを含めた所望の処理を獲得させる」という考え方が主流である。一方で、これらの技術の応用先として一般に広く流通しているスマートフォンなどの比較的非力なエッジデバイス上で、巨大なディープラーニングモデルなどの機械学習モデルを動作させるのは現実的ではないため、新たに「モデルの構造に明示的に処理内容などの意味を持たせることで、モデルのブラックボックス化を防ぎつつ、必要最低限の小さなモデルで所望の出力を得る」という、軽量な「エッジ AI」と、「説明可能な AI」という 2 つの考え方が提唱されている。
これらの概念に着想を得て、本研究では CO2 濃度による災害の予測や検知のための機械学習モデルを作成することを目的とし、その取り組みの端緒として欠損値のあるデータを予測モデルの学習に用いるために「欠損値処理を行う機械学習モデル」を作成する。将来的にはモデルのデータ入力部分に、本研究で作成を試みる「欠損値処理モデル」を組み込むことで、「欠損値を補間しつつ CO2 濃度の変動予測などを行うモデル」などへの応用を目指す。
ニューラルネットワークモデルはこのような柔軟な構成をとることが可能であり、またこ
うした「入力データの欠損を補間しつつ予測や検知を行う機械学習モデル(図 5.1)」の概念
は CO2 濃度の変動予測に限らず、さまざまな問題に用いることが可能であることから、その応用可能性は非常に高いのではないかと考えた。

103

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

図 5.1 入力データの欠損を補間しつつ予測や検知を行う機械学習モデルの概念
5-1-3 研究手法
本研究は大きく分けて 3 つの段階に分けて研究を進める。はじめに、CO2 濃度データそのものの変動の特徴や変動の要因などを、SARIMA モデルを用いた要素分離を行うことで検討する。その後、降水量を例に取り気象現象との関連性を検討、さらに平成 30 年 7 月豪雨を対象に豪雨災害との関連性を明らかにする。最後に、ここまでで明らかになった CO2
濃度データの特徴や、気象現象との関係性を考慮して、さまざまな手法によって欠損値の補間を行うニューラルネットワークモデルの作成を試みる。

5-2 CO2 濃度測定公開システム
5-2-1 システムの概要
CO2 濃度の測定は NPO 法人「co2sos」と共同で行う。co2sos とは「地球温暖化問題に関す
る共感と協力の輪を拡げよう！」をスローガンに掲げ、地球温暖化問題の解決のために世界中の人々が協働する持続可能な社会の実現を目指すＮＰＯ法人である。図 5.2 に CO2 濃度測定公開システムの概略図を示す。

104

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み測定されたデータは co2sos の Web サイトにアクセスすることにより Web ブラウザ上で確認することができ、またどの時刻のデータが欠損しているのかを確認することができる。
また現在測定ノードは全国 18 箇所に設置されており(図 5.3)、福山大学工学棟屋上にも測定装置が設置されている(図 5.4)。これにより、多地点のデータ比較が可能である。
5-2-2

CO2 濃度測定装置

CO2 濃度の測定にデータロガ MCH-383SDJ を用いる。CO2 濃度[ppm]の他に、
気温[℃]、
湿度[%]を 30 秒毎に取得し、出力する。また、測定装置には赤外線を波長ごとに分散せず全体を照射することで CO2 を検出する NDIR 型のセンサが搭載されている。
表 5.1 MCH-383SDJ の仕様・性能
測定対象
二酸化炭素[ppm]

温度[℃]

湿度[%RH]

測定範囲

0～4000 ppm

0～50℃

10～90%RH

分解能

1 ppm

0.1℃

0.1%RH精度±40 ppm(1000 ppm 以下)±5%読取値±4%+1%RH±0.8℃(70%RH 以上)(1001 ppm 以上 3000 ppm 未満)

5-2-3±250 ppm±4%RH(3001 ppm 以上)(70%RH 未満)

CO2 濃度データの取得方法

本研究では、上記の co2sos の CO2 濃度測定公開システム co2sos の Web サイト(http://new-co2sos.heteml.jp/prd/site/index/put)から自動でデータを取得するプログラムを作成し、取得した CO2 濃度データを用いる。

図 5.2

CO2 濃度測定公開システム co2sos の概略図

105

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

図 5.3 co2sos の測定ノードの分布

図 5.4 福山大学工学棟屋上のセンサユニット106

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-3 既存数理モデルを用いた CO2 濃度時系列データに含まれる特徴量の抽出5-3-1 時系列データの分析モデル
大気中の CO2 濃度の時間変動のような自然現象を測定した時系列データは、一般に傾向
変動や、年単位の周期的な季節変動を持つ場合がある。このようなデータの傾向や特徴を明らかにするため、ある仮定のもと数理モデルへの当てはめを行うことでデータの分析や変動の予測を行う。本研究で用いる SARIMA モデルは、医学・生物学や公衆衛生などの自然科学の幅広い分野で時系列分析に用いられている。また SARIMA モデルはいくつかの時系
列モデルの性質を併せ持つため、ここでは基礎となる時系列モデルについて順に述べる。
AR モデル[3]「自己回帰(Auto Regressive：AR)モデル」とは、一般に定常性のあるデータに対して用いられるモデルであり、ある時点𝑡における変数の値𝑥𝑡 は、その 1 つ前の時点𝑡 − 1における変数の値𝑥𝑡−1と関係している、という仮定の下、AR(1)と表記され、以下のような式で表される。

𝑥𝑡 = 𝑐 + 𝜑𝑥𝑡−1 + 𝜀𝑡

(5. 1)

ここで𝑐、𝜑は定数のパラメータであり、𝜀𝑡 は平均 0 で分散𝜎 2 の確率分布に従う以下のような式で表される白色雑音(ホワイトノイズ)である。
𝜀𝑡 ~ W.N.(𝜎 2 )(5. 2)

また、より一般化され𝑝時点前まで変数に加えた𝑝次の AR モデルは、AR(𝑝)と表記され以下のような式で表される。
𝑝𝑥𝑡 = 𝑐 + ∑ 𝜑𝑖 𝑥𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡

(5. 3)

𝑖=1

MA モデル[3]ある時点𝑡でのノイズが 1 時点後に影響を与える、と仮定したモデルを「移動平均(Moving
Average：MA)モデル」といい、定常性のあるデータに対して用いられることを前提としている。1 次の MA モデルは MA(1)と表記され、以下のような式で表される。

107

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

𝑥𝑡 = 𝑐 + 𝜀𝑡 + 𝜃1 𝜀𝑡−1

(5. 4)

ここで𝑐、𝜃1は定数のパラメータであり、𝜀𝑡 は前述の通り白色雑音である。AR モデルと同様に一般化でき、𝑡時点のノイズ𝜀𝑡 が𝑞時点後まで影響すると仮定した𝑞次の MA モデルはMA(𝑞)と表記され、次のような式で表される。

𝑞𝑥𝑡 = 𝑐 + 𝜀𝑡 + ∑ 𝜃𝑗 𝜀𝑡−𝑗

(5. 5)

𝑗=1

ARMA モデル[4]「自己回帰移動平均(Auto Regressive Moving Average：ARMA)モデル」とは、AR モデルと MA モデルの性質を併せ持ったモデルであり、線形回帰である AR モデルでは表現できないノイズ間の関係性を、MA モデルの要素によって表現することができる。ARMA(𝑝, 𝑞)と表記され、以下のような式で表される。

𝑝𝑞𝑥𝑡 = 𝑐 + ∑ 𝜑𝑖 𝑥𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 + ∑ 𝜃𝑗 𝜀𝑡−𝑗𝑖=1

(5. 6)𝑗=1

ARIMA モデル[4]系列データ間の差分𝑑を定義し、定常過程に従うように階差𝑑をとった定常性のある系列
データに変換を行った上で ARMA モデルを適用するモデルを「自己回帰和分移動平均(Auto Regressive Integrated Moving Average：ARIMA)モデル」という。ARIMA(𝑝, 𝑑, 𝑞)と表記され、以下のような式で表される。

𝑝𝑞∆𝑑 𝑥𝑡 = ∑ 𝜑𝑖 ∆𝑑 𝑥𝑡−𝑖 + ∆𝑑 𝜀𝑡 + ∑ 𝜃𝑗 ∆𝑑 𝜀𝑡−𝑗𝑖=1

ここで、∆𝑑 𝑥𝑡 は以下の式のようになる。

108

𝑗=1

(5. 7)

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み∆𝑑 𝑥𝑡 = ∆𝑑−1 𝑥𝑡 − ∆𝑑−1 𝑥𝑡−1

(5. 8)

ARIMA モデルは経済データなどに対して用いられ、各時刻における前後の値の差分をとる
ことで近似的に定常とみなしたデータに ARMA モデルを適用する方法であり、差分をとるということは傾向変動(トレンド)を取り除くことに相当する。
SARIMA モデル[4]「季節変動自己回帰和分移動平均(Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average：
SARIMA)モデル」とは、上記のモデルの特徴を兼ね備え、傾向変動を含む系列データの
ARIMA モデルと、さらに季節階差に関する別の ARIMA モデルの 2 つの ARIMA モデルによって、傾向変動と季節変動に対応したモデルである。SARIMA(𝑝, 𝑑, 𝑞; 𝑃, 𝐷, 𝑄, 𝑠)と表記され、以下のような式で表される。
𝑠𝜑(𝐵)𝛷(𝐵 𝑠 )∆𝑑 ∆𝐷
𝑠 𝑥𝑡 = 𝜃(𝐵)𝛩(𝐵 )𝜀𝑡(5. 9)

ここで、𝜑(𝐵)、𝛷(𝐵)、𝜃(𝐵)、𝛩(𝐵)はそれぞれが以下の係数を表している。
自己回帰の係数：𝜑(𝐵)
𝜑(𝐵) = (1－𝜑1 𝐵－𝜑2 𝐵2 － … －𝜑𝑝 𝐵𝑝 )𝑝

= 1 − ∑ 𝜑𝑖 𝐵 𝑖(5. 10)𝑖=1

季節自己回帰の係数：𝛷(𝐵 𝑠 )𝛷(𝐵 𝑠 ) = (1－𝛷1 𝐵 𝑠 －𝛷2 𝐵 𝑠2 － … －𝛷𝑃 𝐵 𝑠𝑃 )𝑃

= 1 − ∑ 𝛷𝑖 𝐵 𝑠𝑖

(5. 11)𝑖=1

移動平均の係数：𝜃(𝐵)𝜃(𝐵) = (1 + 𝜃1 𝐵 + 𝜃2 𝐵2 + ⋯ + 𝜃𝑞 𝐵𝑞 )𝑞

= 1 + ∑ 𝜃𝑖 𝐵𝑖(5. 12)𝑖=1109

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

季節移動平均の係数：𝛩(𝐵 𝑠 )𝛩(𝐵 𝑠 ) = (1 + 𝛩1 𝐵 𝑠 + 𝛩2 𝐵 𝑠2 + ⋯ + 𝛩𝑄 𝐵 𝑠𝑄 )𝑄

= 1 + ∑ 𝛩𝑖 𝐵 𝑠𝑖

(5. 13)𝑖=1

また、𝐵は「バックシフト演算子」、または「ラグ演算子」と呼ばれ、以下の式で定義される。

𝐵 =

𝑥𝑡−
𝑥𝑡

(5. 14)

さらに∆𝑑 は ARIMA(𝑝, 𝑑, 𝑞)同様、季節階差を示す演算子∆𝐷𝑠 は以下の式のようになる。
𝐷−1∆𝐷
𝑥𝑡 − ∆𝐷−1𝑥𝑡−𝑠
𝑠 𝑥𝑡 = ∆𝑠𝑠(5. 15)

ここまでの SARIMA モデルの概念をまとめると、図 5.5 のようになる。

図 5.5

SARIMA モデルの概念図

つまり、SARIMA モデルは、短期的な要素である AR、MA モデルの要素と、中～長期的な要素である傾向変動の和分要素 I、また季節変動要素 S のそれぞれを考慮に加えたモデルであると解釈することができる。

110

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-3-2

SARIMA モデルによる CO2 濃度の時系列データの要素分離

目的と内容
CO2 濃度の時系列データに SARIMA モデルを適用することで、トレンドなどの傾向変動を表す「傾向成分」、季節変動などの周期変動を表す「周期成分」、そしてノイズ成分を表す「残差成分」の 3 つの要素成分に分離することが可能である。各成分の分離とグラフ化を行い、その特徴とそれぞれの主要因を推測する。
CO2 濃度の時系列データの要素分離にプログラミング言語 Python を用いる。また作成したプログラムは付録に記す。図 5.6 に 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の時
系列データを示す。

CO2濃度[ppm]

580
540
500
460
420
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

日付

図 5.6 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度
CO2 濃度の時系列データの要素分離
2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の時系列データの要素分離の結果を図 5.7～図 5.9 に示す。なお測定装置の都合上 7 月 28 日以降のデータは欠損している。

CO2濃度[ppm]

580
540
500
460
420
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

日付

図 5.7 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の傾向成分111

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

CO2濃度[ppm]

80
40

0
-40
-80
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

日付

図 5.8 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の周期成分

CO2濃度[ppm]

80
40
0
-40
-80
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

日付

図 5.9 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の残差成分考察
CO2 濃度の時系列データは傾向成分を持ち、また 1 日周期で繰り返される周期成分があることが確認できる。傾向成分は主に気象現象によるもので、周期成分は植生の活動をより反映しているのではないかと考えられる。また、ここで今後の課題として、残差成分に周期成分が一部分残っていることが挙げられ、要素分離に用いた SARIMA モデルのパラメータに改善の余地がある。
しかしながら、上記の分離結果を CO2 濃度の変動と気象現象との関連性の検討に用いるには十分であると考え、暫定的に周期成分と残差成分を足し合わせたものを「周期成分」として気象現象との関連性の検討を行うこととする(図 5-10)。

112

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

CO2濃度[ppm]

80
40
0
-40
-80
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

日付

図 5-10 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の(周期＋残差)成分
5-3-3

CO2 濃度と気象現象の関連性の検討

目的と内容
降雨などの気象現象と大気中 CO2 濃度は、主に植生の活動を通じて関連性を持つのではないかと考えられる。そこで前節の手法を用いて、SARIMA モデルによって分離された CO2
濃度の時系列データの各成分と降水量との関連性を検討する。
気象データの取得方法
気象庁の Web サイトの「過去の気象データ・ダウンロード」のページから、指定測定地
点の指定日時のデータを自動で取得するプログラムを作成、取得した気象データを用いる。
CO2 濃度と降雨の関連性
図 5.11、図 5.12 に 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度と降水量を示す。
CO2濃度(傾向成分)

20

降水量

540

15

500

10

460

5

420
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

降水量[mm]CO2濃度[ppm]

580

0
7/29

日付

図 5.11 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の傾向成分と降水量の関係

113

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

20

降水量

CO2濃度(周期+残差成分)

40

15

0

10

-40

5

-80
6/29

7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

降水量[mm]CO2濃度[ppm]

80

0
7/29

日付

図 5.12 2019 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の周期成分と降水量の関係
考察
降水量と CO2 濃度の傾向成分についてある程度の関係性があると考えられる。傾向成分
は降雨に伴い、一度 CO2 濃度が高くなり、その後小さくなる(図 5.11)。また降雨の前後で周期成分が小さくなっているが、周期成分は主に光合成などの植生の活動を反映していると考えられるため、「降雨の前後では日光が遮られ光合成が妨げられる」などの理由が考えられる(図 5.12)。また、ここで示したのは大きな豪雨災害のない平時のデータである。
5-3-4

CO2 濃度と豪雨災害の関連性の検討

目的と内容
平成 30 年 7 月豪雨を対象に、豪雨災害と CO2 濃度変動の関連性を明らかにし、豪雨災害の CO2 濃度データによる予測可能性、応用可能性を探る。前節までと同様に SARIMA モデ
ルを用いて CO2 濃度データの要素分離を行い、平成 30 年 7 月豪雨時の降水量との関連性を検討する。また福山市のデータには欠損があるため、同時期の広島市のデータも示す。
CO2 濃度と豪雨災害の関連性2018 年 7 月の福山市における CO2 濃度の時系列データと降水量を図 5.13 に示す。
また、比較のため同時期の広島市のデータについて図 5.14 に示す。

114

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

トレンド成分傾向成分

周期＋残差成分

150

降水量

500

100

450

50

400

0

350
6/29

CO2濃度(周期、残差)[ppm]

CO2濃度(傾向成分)[ppm]

550

-50
7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

8/3

日付

図 5.13 2018 年 7 月の福山市における大気中 CO2 濃度の周期成分と降水量の関係

傾向成分
トレンド成分

周期＋残差成分

150

降水量

350

100

300

50

250

0

200
6/29

CO2濃度(周期、残差)[ppm]

CO2濃度(傾向成分)[ppm]

400

-50
7/4

7/9

7/14

7/19

7/24

7/29

8/3

日付

図 5.14 2018 年 7 月の広島市における大気中 CO2 濃度の周期成分と降水量の関係
考察
通常、CO2 濃度の傾向成分は、降雨後一度上昇し、その後減少することがこれまでの関連性の検討の結果判明しているが、豪雨時の傾向成分は降雨後の約 2 週間に渡り高い値を維持する「高止まり」現象が見られた。これは通常の降雨では見られない特徴である。本来は植生の光合成活動などにより消費されるはずの CO2 が消費されていないことを示しており、植生の状態が平時とは異なることを示唆しているのではないだろうか。
次に、周期成分について通常の降雨でも同様に周期が小さくなる特徴は見られたが、豪雨時には降雨開始直後から周期性が失われ、特に豪雨災害の発生と重なる部分では周期がほぼ確認できないという点が異なる。これも豪雨時の CO2 濃度変動の特徴であるといえる。
またこれらの特徴はそれぞれ約 100 km 離れた福山市と広島市の間で同様に見られることから、広範囲に影響を及ぼす気象現象による CO2 濃度の変動であると考えられる。

115

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

ここで、平成 30 年 7 月豪雨時における福山市と広島市の降水量と CO2 濃度の関係を図5.15、図 5.16 に示す。福山市のデータ(図 5.15)は欠損しているためやや偏っているが、福山市、広島市について同様に降水量と CO2 濃度に関係性が見られる。つまり「CO2 濃度が高いと降水量が高くなるとは限らない」が、「降水量が高いと CO2 濃度は高くなる」という関係性が示唆される。
これらの関係性をもとに、機械学習などを用いて CO2 濃度の変動予測モデルの作成を行
い、将来的には予測値と実測値の差などから異常検知を行うことで、災害予測にかかる判断材料の一つとしての CO2 濃度データの応用可能性が考えられる。

16

降水量[mm/h]

14
12
10
8
6
4

2
0
430

450

470

490

510

CO2濃度[ppm]

図 5.15 2018 年 7 月の福山市の降水量と CO2 濃度の関係

16

降水量[mm/h]

14
12
10
8
6
4
2
0
280

300

320

340

360

CO2濃度[ppm]

図 5.16 2018 年 7 月の広島市の降水量と CO2 濃度の関係

116

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-4 機械学習による特徴量学習の試み
5-4-1 機械学習による特徴量学習
これまでは、既存の数理モデルを適用して CO2 濃度時系列データに含まれる特徴量の抽出を試みることで、自然災害直前に特徴的な変化が現れる可能性を見出した。しかしながら、先の抽出モデルも、実際のデータから学習させることができれば、更に異常な特徴への感度が上がることが期待できる。そこで本研究では、ニューラルネットワークを用いた機械学習による特徴量抽出を試みた。
機械学習とは、コンピュータにデータを与えることで規則性や法則性を自動的に獲得させ、分類や予測、検知などの処理を試みる分野である。また昨今の「AI ブーム」で取り上げられている技術のそのほとんどは、機械学習におけるニューラルネットワークという概念に基づくものである。本節では、一般に混同されがちな「人工知能」、「機械学習」、「ニュ
ーラルネットワーク」、そして「ディープラーニング」の違いとその関係について述べる。
人工知能
広く知られている「人工知能(Artificial Intelligence：AI)」という言葉であるが、その定義は非常に曖昧である。一般に、何らかの課題の解決を自動で行わせようと試みることで知能を生み出そうとする考え方を指し、実現のための仕組みが人間の神経細胞に近いかどうかにはこだわらない。また、人間の側が何らかの基準を記述し知的な振る舞いを行わせる種類の人工知能は、「ルールベース AI」と呼ばれ、機械学習を用いて自動的に機能が獲得されるものとは区別される。ここで知能とは「新しい場面や、困難な問題に直面したとき、本能的な方法によらず順応、解決する能力」、「抽象的思考力、推理力、洞察力などで、言語や記号などを用いて思考を進める能力」、「知識や技能を経験によって学習できる能力」の 3 つに大別できるとされている。つまり、「適応能力」、「思考能力」、「学習能力」の 3 つの能力を総括して知能と称しており[4]、この 3 つの能力に関わっているのが機械学習の分野である。
現在、一般に人工知能、機械学習、ニューラ
ルネットワーク、ディープラーニングの分野の関係性は以下の図 5.17 のようになっており、人工知能分野と脳科学分野が機械学習を[5][6]

通じて繋がっている状態にある。また人工知能という言葉の指す範囲は非常に広く曖昧であるため、本章では特に「機械学習」と「ニューラルネットワーク」について述べる。

図 5.17

人工知能、機械学習、ニューラル

ネットワーク、ディープラーニングの関係

117

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

機械学習[5][6]「機械学習(Machine Learning：ML)」とは、「コンピュータ(機械)が経験を通して学習を行い、改善する」というコンピュータアルゴリズム、もしくはその研究分野のことである。
この分野は計算機を用いた統計や確率に基づいて予測などを行う「計算統計学」や、数理モデルを用いてある現象を数式化、最適化する「数理最適化」、探索的にデータを分析する「データマイニング」の分野とも深く関わり合っている。古典的なルールベースアルゴリズムの「人間側が何らかの基準を記述する」という手法には限界があるとされており、そこで「機械側にルールを決めさせる」という手法が提唱された。これが機械学習の基本理念である。
ここで代表的な機械学習の種類と課題、その手法を表 5.2 に示す。
表 5.2 代表的な機械学習の課題と手法
教師や報酬の有無

課される課題用いられる手法

教師あり学習分類

サポートベクトルマシン

回帰

ニューラルネットワーク
ディープラーニング

教師なし学習クラスタリング

自己組織化マップ
ニューラルネットワーク
ディープラーニング

データの低次元化

主成分分析
ニューラルネットワーク
ディープラーニング

報酬あり学習迷路探索、将棋、囲碁

Q 学習(または強化学習)

運動制御

ニューラルネットワーク
アクター・クリティック

表 5.2 の「教師あり学習」とは、図 5.18 に示すような代表的な学習方式である。

𝑥0 𝑥1 𝑥2 𝑥3 …

𝑦0′ 𝑦1′ 𝑦2′ 𝑦3′ …

𝑡0 𝑡1 𝑡2 𝑡3 …

図 5.18 教師あり学習の概要図

118

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

教師あり学習は、学習のために用いるデータに予め正解が設定されており、出力結果と正解が一致しているかどうか評価する。またその正解のことを「教師」と呼ぶ。これに対し、人間側が予め正解を設定せずに、分類課題などを行うものを「教師なし学習」という。他にも、試行錯誤を通じて、その動作や選択が良い結果をもたらしたか、悪い結果をもたらしたか、に応じて報酬を設定するという「試行」「評価」「報酬」の流れを何度も繰り返し踏んで学習する手法を「強化学習」という。このように多種多様な機械学習の手法が提案されている。
上記表に示したように、さまざまな種類の課題に対してディープラーニングが幅広く用いられており、そのもととなるニューラルネットワークの概念が機械学習の分野に与えた影響は非常に大きい。
ニューラルネットワーク[5][6]2000 年代に入ってから急速な発展を遂げている機械学習、人工知能の分野で、その基礎となっている概念に「ニューラルネットワーク(Neural Network：NN)」がある。昨今の AI
ブームの火付け役である「ディープラーニング」の技術は、基本的にニューラルネットワー
クの考え方に基づいている。技術の発展に伴うコンピュータの処理性能向上と、容易に大容量データを取り扱うことが出来る環境が整ったことで、今まで困難とされていた課題に対しても人間の能力を超える精度を示すようになった。図 5.19 にニューラルネットワークのさまざまな立場の一例を示す。

機械学習へ
の応用

図 5.19 脳科学におけるニューラルネットワークの立場

119

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

本来、広義のニューラルネットワークは脳科学の 1 領域であり、コンピュータや数学を用いて脳を理解するという分野である。そもそも「ニューラル(neural)」とは「神経の」という意味であり、ニューロン(神経細胞)のモデルを用いて脳を一種のネットワークとして捉えることで、そのネットワークで起こる現象を再現、解明しようとするのがニューラルネット
ワークの概念である。そして、「ニューラルネットワークを用いてさまざまな応用問題に取り組む」という、狭義のニューラルネットワークの領域で初めて機械学習の分野へと繋がる。
5-4-2 ニューラルネットワークモデル
本研究では、系列データを取り扱うことの出来る再帰型ニューラルネットワークを用いて、CO2 濃度データを扱う機械学習モデルの作成を試みる。なおニューラルネットワークモ
デルの詳細については付録に記す。
再帰型ニューラルネットワーク[8][9]
自然現象や人々の活動の様子を測定する場合、一定時間ごとに対象の値を取得した「時系列データ」を用いることが多い。降水量や株価、人の移動量などがその典型例である。また
時系列関係だけでなく、文章のように前後関係の存在するデータを「系列データ」という。
一般にフィードフォワードと呼ばれる種類のネットワークでは、データの前後関係、つまり「文脈」を学習することができず、系列データをうまく扱うことができない。そこで考案されたのが、「再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network：RNN)」（図 5.20）
である。
𝑥𝑾

𝒙(𝑡)

𝒖(𝑡)

ℎ𝑾

𝑓(𝒖(𝑡) )𝒉(𝑡)𝒃

図 5.20 RNN の概念図
RNN 層は、点線で示したような Recurrent Edge と呼ばれるフィードバック構造によってデータを循環させる。しかし、このような単純な RNN 層は、非常に長い時系列データを用
いて学習を行わせると「勾配消失」、または「勾配爆発」という問題が発生する確率が高いという問題を抱えている。

120

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

長・短期記憶ニューラルネットワーク[8][9]
前述した RNN は勾配消失などの問題などにより、長期に渡る時間依存性の学習が困難である。そこで「長・短期記憶(Long Short-Term Memory：LSTM)」という手法が提案された。LSTM は、単純な RNN に「CEC」、「入力ゲート」、「出力ゲート」、「忘却ゲート」、そして「覗き穴結合」の 5 つの構造を追加したものである。これらの構造は通常のニューロンと同じく、重みとバイアスの式で表され、単純なニューラルネットワークモデルと同様に計算を行うことが可能である。図 5.21 に LSTM の概念図を示す。

𝑖𝑼

𝑖𝑾

𝑖𝑽

𝑖𝒃

𝑎𝑾

𝑜𝑽

𝑜𝒃

𝜎(∙)

𝒊(𝑡)

𝑜𝑼

𝑜𝑾

𝑓𝑽

𝑓𝒃

𝜎(∙)

𝒙(𝑡)

𝑓𝑼

𝑓𝑾

𝜎(∙)

𝒇(𝑡)

𝒐(𝑡)

𝑎𝒃

𝑓(∙)

𝒂(𝑡)

𝒄(𝑡)

𝒉(𝑡)
𝑔(∙)

𝑎𝑼

図 5.21 LSTM 層の概念図
各種ゲートなどの構造を取り入れることで性能を大幅に向上させた LSTM であるが、前述の通り、ゲートなどの構造にそれぞれ重み( ∗𝑾、 ∗𝑼、 ∗𝑽)とバイアス( ∗𝒃)が設定されており、そのパラメータの総数は 15 となる。これは単純な RNN のパラメータが 3 種類しかな
いことを考えると、計算コストが大きいことを示している。

5-5 ニューラルネットワークを用いた欠損値補間モデルの作成
5-5-1 目的と内容
先行研究[1]では CO2 濃度データの変動予測や異常検知など、機械学習やディープラーニ
ングなどへの応用可能性が示されている。しかし本研究で用いた CO2 濃度データは、その121

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

測定システムの都合上、不定期にデータの欠損が発生してしまう。一般に機械学習では、欠損値を含むデータを前処理の時点で削除し学習に用いない場合も多い。本研究においても、4 章で述べたような機械学習による特徴量抽出は、データの欠損により学習用のデータを十分な量用意することができず、特徴を抽出することができなかった。また一方で、大量のデータを用意できない課題に対して、元のデータにさまざまな加工を施すことでデータ量を増やした上で学習に用いる「データ拡張(Data Augmentation)」という考え方がある。そこで本研究では、データ拡張の一環として欠損値のあるデータの処理手法を検討する。
時系列データの欠損値の補間に対してさまざまな手法が提案されているが、本研究ではニューラルネットワークを用いてデータの欠損値の補間を試みる。本来の目的である CO2
濃度変動予測モデルなどの作成には大量のデータが必要となるが、現在の測定システムの出力データは欠損値を含んでおり、またデータ量も十分でない。そこで本来のモデルを作成する前段階として、欠損値を含んだデータを入力し欠損値の補間されたデータを出力する「欠損値補間モデル」を作成する。ここで作成するモデルの概念を図 5.22 に示す。

入力

出力
欠損値
補間モデル

図 5.22 欠損値補間モデルの概念図
欠損値のあるデータを入力値、欠損値のないデータを正解値としてモデルに与えることで、欠損値のあるデータが与えられた際に欠損値のないデータを出力するように学習が進む。
本研究では、ニューラルネットワークの LSTM を用いて、可能な限り欠損値の補間精度が良いモデル構成を探ることを目標とする。
5-5-2 機械学習モデルの開発環境
一般に機械学習モデルの学習には時間を要する場合が多く、PC への負荷も大きい。そこでモデルの学習には、Google ドライブからのファイルの読み書きが可能であり Python の主要なライブラリがプリインストールされている Google の提供するクラウド型の Python
統合開発環境「Google Colaboratory」を利用する。本研究では、この環境に対して常時接続し、長時間学習を行わせるために図 5.23 に示すような学習環境を構築した。

122

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

ローカルマシンクラウド
インター

Google Colaboratory
Linux OSPython IDE

ネット

TPU・GPUWeb ブラウザ
GUI 操作Jupyter

プログラミング

Google ドライブ

ローカルディスク

データセット

データセットプログラムファイル

プログラムファイル

CPU
・
GPU

図 5.23 Google Colaboratory を用いた学習環境
Google Colaboratory では 1 日 12 時間限定ではあるが、高速な GPU・TPU の利用が可能であり、効率化を図るためにモデルの学習には可能な限り GPU を用いる。またローカルマ
シン側に「Jupyter」環境がインストールされている場合、Google Colaboratory 上の処理にローカルマシンの GPU や CPU を用いることも可能である。また図中のローカルマシンにあたる機器は、長時間稼働であり、かつ Web ブラウザ越しの操作に高い処理能力は必要な
いため Raspberry Pi を用いる。またプログラミング言語には前述の通り Python を用いた。
作成したプログラムは付録に記す。
5-5-3 欠損値補間モデルの作成の試行①
図 5.24 に示すような欠損値補間を行うニューラルネットワークモデルを作成する。

図 5.24 欠損値補間モデル①

123

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

入力層、隠れ層、出力層各層 1 層ずつのシンプルな構成とした。隠れ層には LSTM を採用し、そのユニット数は 1024 としている。また CO2 濃度の欠損値は明示的に「-1」に置き換えたものを学習、予測に用いる。図 5.24 のモデルを用いて学習を行い、欠損値を補間させた結果を図 5.25 に示す。

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Data Number

図 5.25 欠損値補間モデル①による欠損値補間の結果
5-5-4 考察①
図 5.25 の欠損値補間結果は、ある程度の周期性を再現しているが変動が小さい。つまり時系列の最低限度の周期性は学習しているが、傾向変動を再現できていないのではないかと考えられる。よってモデルの構成に問題があるのではないかと考え、モデルの隠れ層の構成を変更することで精度の上昇が見られるか検証を行う必要がある。
5-5-5 欠損値補間モデルの作成の試行②
前節の試行実験の結果より、モデルの隠れ層の構成が原因でモデルの表現力が不足しているのではないかと考え、モデルの隠れ層に変更を加えることで精度の向上を目指す。今回
新たに「双方向 RNN(Bidirectional recurrent neural networks：BiRNN)」という概念を取り入れたモデルを作成した。本来 RNN は「過去のデータを元に未来のデータを決定」するが、これは過去から未来への一方向のデータの流れを学習していることになる。それに対して
BiRNN とは、過去と未来のデータが既知である場合、「過去と未来のデータからその中間のデータを決定」するような、「過去から未来」と「未来から過去」の双方向のデータの流れを学習する RNN のことである。BiRNN は一般に自然言語処理の分野で用いられ、穴埋め問題のような課題に対して高い性能を示す。これを時系列データの欠損値の補間に適用し、
図 5.26 のようなモデルを作成した。

124

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

図 5.26 欠損値補間モデル②
隠れ層には Bidirectional LSTM を用いる。図 5.26 のモデルを用いて学習を行い、欠損値を補間させた結果を図 5.27 に示す。

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Data Number

図 5.27 欠損値補間モデル②による欠損値補間の結果
5-5-6 考察②
図 5.27 を見ると、欠損値の始め「35000」近傍の補間精度が向上している。対して欠損値
終わりの「60000」近傍の精度は依然として低い。またモデル①、モデル②ともに相対誤差は約 0.01 であり、平均的な精度の向上は見られない。これらのことから、課題に対するモデルの表現力が低い、つまり根本的に「モデルの構成」に問題がある場合や、1 バッチごとに入力するデータ長が短すぎるなど「入力データ長」に原因がある場合が考えられる。
5-5-7 欠損値補間モデルの作成の試行③考察より「モデルの構成」あるいは「入力データ長」のどちらに問題があるのかについて、125

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

問題の切り分けを行う必要がある。そこで、モデルの構成について隠れ層を新たに追加し、多段にしたモデル(図 5.28)と、構成を変えず、入力データ長を 2 倍に変更したモデル(図5.29)を同じデータで学習させる。

図 5.28 欠損値補間モデル③―A

図 5.29 欠損値補間モデル③―B

モデル②と、上記モデル③―A、③―B の補間結果を比較することで、どの点が問題となっているかを探る。図 5.30～図 5.32 にそれぞれのモデルによる補間結果を示す。

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

Data Number

図 5.30 欠損値補間モデル②による欠損値補間の結果

126

70000

80000

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Data Number

図 5.31 欠損値補間モデル③―A による欠損値補間の結果

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450

400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Data Number

図 5.32 欠損値補間モデル③―B による欠損値補間の結果

5-5-8 考察③
モデル③―A による補間結果は元のモデル②のものと比較して精度が低下した。また一方でモデル③―B の補間結果は、入力データ長を大きくしたことでより長い時系列の関係を学習し、「60000」近傍における欠損値の補間精度に改善が見られる。しかし、欠損値中盤の補間精度に改善は見られない。これらのことから、入力データ長を大きく設定することで多少の改善が見られるが、単純なモデルの構成や入力データ長は大きな問題ではなく、他に問題点が存在するのではないのではないかと考えられる。そこで、長時間に渡るデータ欠損
時の情報を他のデータによって補う必要があると考えた。

127

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-5-9 欠損値補間モデルの作成の試行④考察より、入力データ長「2880」以上の欠損値を含むデータを入力した場合、補間精度が大きく低下してしまうことから、何らかの形で長時間に渡るデータ欠損時の情報を補う必要があると考えた。そこで CO2 濃度とある程度の関係性があると判明している降水量デー
タを用いることでモデルの改善を図る。
モデルの構成を「CO2 濃度」と「降水量」の 2 種類のデータを入力し「CO2 濃度」を出力する「多変量入力モデル」に変更する。また降水量データは気象庁アメダスの公開データを利用する。ここで問題となるのが、降水量として公開されているデータの時間間隔は最短で10 分ごとであるのに対して CO2 濃度データは 30 秒ごとである点である。つまりデータ数
が CO2 濃度データは 1 日分で「2880」であるのに対して、降水量は「144」であるため、学習に用いる場合 2 データ間の時系列を揃える必要がある。
一般に画像処理などの分野ではこのような複数データ間の系列やサイズを揃える必要がある場合、「0 埋め」などと呼ばれるデータの存在しない部分を「0」で埋める「パディング
操作」を行う。しかし降水量の場合、上記のような 0 埋めを行ってしまうと、データとして「0 mm」である場合と判別がつかなくなってしまう。そこで、本研究では表 5.3 のように値の置き換えを行う。
表 5.3 「0」と「-1」の対応表数値が示す情報割り当てる数値

欠損値-1

降水量 0 mm

0

降水量の時系列パディング-1

表 5.3 に示したようなパディング手法の重要な点は、値の存在の有無によって「0」と「-1」を使い分けている点である。
「存在しているが値としては 0」である場合は「0」とし、欠損値などの「存在しない値」はデータ全体を通して「-1」で表現することで明示的にデータの有無を表現している。このようにそれぞれ値として別の数値を用いることで、ニューラルネ
ットワークに正しく学習を行わせることが可能ではないかと考えた。
これらのことを踏まえ作成したモデルの構成を図 5.33 に示す。

128

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

図 5.33 欠損値補間モデル④モデルには新たに Concatenate 層を追加し、2 種類の入力データを結合している。図 5.33のモデルを用いて学習を行い、欠損値を補間させた結果を図 5.34 に示す。

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Data Number

図 5.34 欠損値補間モデル④による欠損値補間の結果
5-5-10 考察④
これまでの欠損値の補間結果と比較すると、明らかな精度の向上が見られる。特に最高値
で精度が改善され、周期性が再現されている。それに対し最低値近傍の補間精度はやや低い。
予測モデルの学習に用いるデータとするにはさらに補間精度を高める必要があると考えられる。
5-5-11 欠損値補間モデルの作成の試行⑤
これまでの試行により、モデルはある程度周期的な変動を補間、再現することに成功して129

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

いたが、さらに長時間に渡るような傾向変動の補間精度が低い。予測時に LSTM 層を「stateless」というモードで動作させていたことが 1 つの要因ではないかと考えられる。
stateless モードとは「バッチ」ごと、つまり入力データ長ごとに内部状態をリセットする動作モードである。これに対して一般に非常に長い時系列の傾向変動を予測する際は、過去の入力データによって変動した内部状態を次のバッチの入力時にも保持する「stateful」モードで動作させる。これにより入力データよりも長い傾向変動を再現できるのではないかと考えた。使用するモデル⑤の構成（図 5.35）はモデル④と同様であるが予測時の動作モードが異なる。

図 5.35 欠損値補間モデル⑤
実装の都合上、バッチサイズを明記しているため入力データの形状が「(1、 2880、 1)」となっているが、モデル④とモデル⑤の構成そのものに変更点はない。モデル⑤を用いて学習を行い、欠損値を補間させた結果を図 5.36 に示す。

Magnitude

600

正解値

予測値

入力値

550
500
450
400
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

Data Number

図 5.36 欠損値補間モデル⑤による欠損値補間の結果

130

70000

80000

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み

5-5-12 考察⑤
これまでのモデルに比べ明らかな補間精度の向上が見られる。傾向成分の再現がなされており、定性的ではあるが、やや外れてはいるものの比較的「自然」な変動を持つ。またモデルの学習データ数は 50 ほどであり、今後学習データ数を増やすことによってさらなる精度向上が期待される。
本研究で作成した欠損値を補間するモデルを用いて「データ拡張」を行うことで、これまでの欠損値の無いデータのみを使った特徴量抽出と比較して、さらに多くの学習用データの確保が可能となり、本来の目的である予測や検知を行うモデルの汎化性能をより高めることができると考えられる。モデルの入力層側に欠損値補間モデルを、出力側に変動予測モ
デルを配置し、あえてモデルの各層の表現力を抑え、モデルのサイズを小さくすることで、エッジ AI への応用可能性を高めることができる。

5-6 第 5 章

結言

本研究では、データの応用の一例として、気象現象と植生活動の関係性を大気中 CO2 濃度の時系列データを通して明らかにすることを試みた。まず CO2 濃度データの要素分離を行い、データの周期変動や傾向変動の特徴を見出した。CO2 濃度データは傾向変動と、一日周期の周期変動を持つことがわかった。特に周期変動は主に植生の活動によるものと考えられる。次に CO2 濃度データと降水量データの関係性の検討を行った。CO2 濃度は降水によって一時的に上昇し、その後減少する傾向変動を持つ。しかし、豪雨時には CO2 濃度データの周期変動が非常に小さくなり、また傾向変動は高止まりする豪雨時特有の特徴が見られた。これらのことから、広島市と福山市において降水量と CO2 濃度には関係性がある
ことを示した。SARIMA モデルのパラメータ調節と、他の地点についても同様の特徴や関係性が見られるか検証を行うことの 2 つについては今後の課題とする。
ここまでの検証と考察を踏まえ、データの応用のもう一つの例として、機械学習の技術を用いて予測や検知を行うモデル作成を目的に、その前段階として、データの前処理などで問題となる欠損値の処理手法を検討した。実施内容として、ニューラルネットワークの LSTM
を用いて欠損値を補間させるモデルの作成を試みた。本研究における工夫点としては、クラウドサービスを利用した機械学習モデルの学習環境を構築した点、データ欠損時の情報を補うためにこれまでの研究で CO2 濃度データとの関係性が判明している降水量データを用いた点、前処理の手法として、データの有無によって「0」と「-1」を明示的に使い分けた
点、LSTM 層の動作を stateful にすることで非常に長い時系列を再現した点が挙げられる。
結果、試行の初期に比べ、補間精度の大幅な改善が見られた。また、このモデルをさらに131

第 5 章特徴量抽出を用いた大気中二酸化炭素の濃度変動と気象現象の関連性の検討と機械学習による欠陥値補間の試み発展させ、より自然に欠損値を補間するデータ拡張を行うことが可能となれば、欠損値の無いデータのみを使った場合と比較して、より多くの学習用データの確保が可能となり、本来の目的である予測や検知を行うモデルの汎化性能をより高めることができると考えられる。
また、モデルの入力層側に欠損値補間モデルを、出力側に変動予測モデルを配置し、モデルの各層の表現力をあえて抑えることでモデルサイズの縮小を図ることで、処理の高速化や、エッジデバイスに対する応用にも繋がる。
本研究では、CO2 濃度と降水量の関係性を示し、また機械学習を用いてデータの応用可能性を示した。さらに研究を進めることによって、データの異常検知、予測、さらに集中豪雨
による土砂災害などの検知や予測、また CO2 濃度の変動を捉えることにより植生活動を把握するなど、さまざまな分野への応用が期待される。

第5章
[1]

参考文献

安原 諒、香川 直己：“大気中二酸化炭素の濃度変動と気象の関連性の検討”
福山大学卒業論文 (2019)[2]

国立研究開発法人土木研究所：“平成 30 年 7 月豪雨災害における土砂災害の特徴”
https://www.pwri.go.jp/jpn/about/index.html[3]

江崎 貴裕：“データ分析のための数理モデル入門” ソシム株式会社 (2020)[4]

島田 直希：“Advanced Python 時系列解析”[5]“コトバンク 知能とは”

共立出版株式会社 (2019)https://kotobank.jp/word/%E7%9F%A5%E8%83%BD-96392[6]

金丸 隆志：“Raspberry Pi ではじめる機械学習” 株式会社講談社 (2018)[7]

金丸 隆志：“高校数学からはじめるディープラーニング” 株式会社講談社 (2020)[8]

赤石 雅典：“ディープラーニングの数学” 日経 BP 社

[9]

斎藤 康毅：“ゼロから作る Deep Learning①～③”
株式会社オライリー・ジャパン、株式会社オーム社(2019)(2016、 2018、 2020)[10] 巣籠 悠輔：“詳解ディープラーニング 第 2 版” マイナビ出版 (2019)132

第 6 章 結言

第6章

結言

133

第 6 章 結言

以上で、本プロジェクトの成果の詳細説明を終える。最後に本プロジェクトの成果についてまとめるとともに、今後の展開を述べ総括する。
第２章では、局所的情報を収集するためのセンサネットワークに用いる新たな降雨セン
サの開発、ひずみゲージを用いた降雨時の雨滴の持つ運動エネルギの検出の評価実験の結果示した。実験の結果、試作したセンサは測定確度が不十分という結果となった。考えられる原因として、センサに使用した AD コンバータのサンプリングレートが低いことが考えられた。よって、次にこのセンサを用いて実験を行う際は、サンプリングレートがもっと高い AD コンバータを使って実験を行う必要がある。また、得られたデータは離散的なデジ
タル値であったことも相まってアンダーサンプリングが起きてしまったことが考えられる。
そのため、出力データ波形のピーク値を確認する必要があるため、連続的なアナログ値の変化を見る事が出来る測定機器を用意して同じ実験を行うと、今回とはまた違う結果が得られるかもしれない。今後の課題として、サンプリングレートに気を付けることが挙げられる。
また、マイクロフォンを用いる試みとして、簡易的な箱に防水対策を施してマイクロフォ
ン内蔵の録音機器を収納して録音した。雨量計は、録音機器の隣に設置し、降水量表示機器
を PC で録画してリアルタイムの降水量を記録した。日中の降雨が少ないこと、降水量が1.3 mm を超えることが少ないため、データが僅かしか集まっていない。そのため継続して雨音を収集すると共に、2021 年度の梅雨明けを目途にデータベース化を完了する予定である。
第 3 章では音響センサを用いて遠方より局所地域の降雨量の推定を行うために用いる、局所地域のデータを収集する無線センサネットワークの構築について報告した。
本研究で達成できたことは、複数のセンサやXBee® を用いたメッシュ型の無線センサネッ
トワークの構築である。その際にメッシュ型のネットワークの構築には、XBee® を用いることにした。またXBee® で暗号化を利用したセキュアな通信が可能であった。次にXBee®で構築した無線ネットワークを用いて、センサネットワーク側の mbed のソフトウェアの転送を行い、mbed のソフトウェアの書き換えが出来たことから、本研究の目的である、Zigbeeを用いたエッジデバイスへのソフトウェア転送及び書き換えは可能であった。
今後の課題としては、降雨強度の推定を行うためのセンサを搭載出来ていないこと、
XBee®を搭載しているエッジデバイスが 4 台と少ないため、降雨強度推定のためのセンサの選別を行い、エッジデバイスへ搭載すること。
次に Zigbee を用いたエッジデバイスへのソフトウェア転送だが、Zigbee 規格で無線通信を行いソフトウェアの書き換えを行うプログラムとデータ収集用のプログラムが別である
ため、この 2 つのソフトウェアを組み合わせて、平時はデータ収集を行い、割り込みで書き134

第 6 章 結言

換えを行えるようなソフトウェアを作成することである。また差分のみを転送し、書き換えるソフトウェアに変更すること、分割したソフトウェアの 1 フレーム毎に同期を取りデー
タ抜けを防止すること、データの転送時間の限界について調べることも今後の課題である。
また本実験では、省電力化や自己発電、自己位置推定についてはまだ触れていないためこれも今後の課題となる。省電力化はXBee®のスリープ機能を用いること、自己位置推定はジ
ャイロや GPS を搭載しているため、これを用いて行おうと考えている。
また、測定対象と遠方で同時に測定したデータの関連性を調べるために、遠方で用いるマ
イクの選別も課題である。
さらに、災害発生時に課題となるのは、 多くの地域住民が一斉にこれらの情報にアクセスしようとし、肝心なときに、肝心なデータが得られない現象がしばしば発生する。このよ
うな現象の問題解決の手段として、CDN(Content Delivery Network)が存在し、実際に、大量にアクセスがある大手企業の Web サイトの場合、既存の CDN サービスを利用することにより、大量のアクセスに対処することが良く行われる。しかしながら、Akamai などの既存の CDN サービスの場合、狭い地域の住民が、一斉に１つの情報にアクセスした場合、その動作原理により、その地域に近いキャッシュサーバにアクセスが集中し、問題解決にならない可能性がある。また、市販の負荷分散装置（ロードバランサー）を使って、短時間の大量のアクセスに対応する手法もあるが、多くのアクセスがあった場合、その負荷分散装置に至るネットワークの帯域に制限があると、それを超えたアクセスをさばききれなくなり、結果的に情報が必要な地域住民に、リアルタイムに情報が届かなくなり災害時の混乱状態に拍車をかける事になる。
この課題の解決手法として、P2P システムによる大量の端末への動画配信システムおよび、その負荷分散機構を使ったシステム（ポータブルクラウドの画面共有機能（特許取得））があり、鹿児島大学、福山大学、広島大学の授業等で利用した実績がある。このシステムは
P2P ネットワーク全体にアクセスしている端末の数を把握可能である。
この手法では、負荷が大きく成った時に、サーバ１台あたりの負荷が限界を超えないようにサーバを追加したり、負荷が小さくなった時に、余分な資源を利用しないように、余分なサーバを取り除いたりするが、この機能を使って、自動的に P2P システムを構成するサー
バの数を調整する部分については、まだ実装や試験を行っていない。
今後の展望として、複数のクラウドサービスと、その中の複数のサーバを、P2P システムのノードとして利用できるようにし、自動的に P2P システムを構成するサーバの数を調整する部分の実装と試験を行う。また、P2P システムで配信可能にしているのは動画だけであるが、一般的な Web ページも配信できるように拡張する。これにより、既存の CDN や既存の負荷分散装置が抱えていた問題が解決され、地域住民が一斉に１つの情報にアクセス

135

第 6 章 結言

しようとした場合にも、自動的にネットワーク負荷とサーバの負荷の分散を行って、大量のアクセスに対処できるシステムが構築できる。
第 4 章では、山間部での光リンクセンサーネットワークを可能にするために、光軸トラッキングシステムの開発にあたって、光軸を検出するための画像処理の改良、速度制御を可能にするための移動体の再設計、光軸トラッキングの移動アルゴリズムの改良を行い、改良した光軸トラッキングシステムの画像処理を評価する為の実験を行った。
平成 29 年度の画像処理と、本研究の画像処理の重心の位置を比較する実験から、本研究の画像処理の方が、精度が高く、撮像素子を水平移動するビームの中心座標を追従できていることが示された。
グレースケール、HSV、グレースケールと HSV の両方の３種類の画像処理を比較する
ための光軸トラッキングの軌跡の実験では、グレースケールと HSV の両方の画像処理が最も優れたデータが得られ、グレースケールの光軸が外れかけの対応に優れている点とHSV のエッジが検出しやすく、円弧回転に対応可能である点の両方の長所を兼ね備えることができた。
移動アルゴリズムでは、撮像素子の画角内で、光軸の中心と向きを合わせることができるようになったことで、ビーム径が崩れない限り、送受信間の距離がどれだけ離れていても、対応可能であることが、トラッキング軌跡の実験から示された。
現在、あらゆる平面での光軸追尾を可能にするために、光変調によるデジタル情報通信に
より半径方向への移動を可能にすることに取り組んでいる。この時、より堅牢なトラッキン
グ性能が必要となるため、背景光の影響を低減させるためのビーム形状を利用したオートゲインコントロール機構を開発中である（図6.1）。
また、この光軸トラッキングシステムは、
１つのユニットに送信系と受信系を両方兼ね備えているため、可視光レーザと受光カメラ
を一つのユニットに搭載することを考えており。また、受信側は、平成 29 年度の結言に

図 6.1

ビーム強度からゲイン情報を抽出した結果

よると、耐荷重が原因で上下機構とピッチ機構の搭載を見送られているため、光学系ユニットの小型化のための改良が必要となり、このことにも継続的に従事している。

136

第 6 章 結言

第 5 章では、データの応用の一例として、気象現象と植生活動の関係性を大気中 CO2 濃度の時系列データを通して明らかにすることを試みた。まず CO2 濃度データの要素分離を行い、データの周期変動や傾向変動の特徴を見出した。CO2 濃度データは傾向変動と、一日周期の周期変動を持つことがわかった。特に周期変動は主に植生の活動によるものと考えられる。次に CO2 濃度データと降水量データの関係性の検討を行った。CO2 濃度は降水によって一時的に上昇し、その後減少する傾向変動を持つ。しかし、豪雨時には CO2 濃度データの周期変動が非常に小さくなり、また傾向変動は高止まりする豪雨時特有の特徴が見られた。これらのことから、広島市と福山市において降水量と CO2 濃度には関係性がある
ことを示した。SARIMA モデルのパラメータ調節と、他の地点についても同様の特徴や関係性が見られるか検証を行うことの 2 つについては今後の課題とする。
ここまでの検証と考察を踏まえ、データの応用のもう一つの例として、機械学習の技術を用いて予測や検知を行うモデル作成を目的に、その前段階として、データの前処理などで問題となる欠損値の処理手法を検討した。実施内容として、ニューラルネットワークの LSTM
を用いて欠損値を補間させるモデルの作成を試みた。本研究における工夫点としては、クラウドサービスを利用した機械学習モデルの学習環境を構築した点、データ欠損時の情報を補うためにこれまでの研究で CO2 濃度データとの関係性が判明している降水量データを用いた点、前処理の手法として、データの有無によって「0」と「-1」を明示的に使い分けた
点、LSTM 層の動作を stateful にすることで非常に長い時系列を再現した点が挙げられる。
結果、試行の初期に比べ、補間精度の大幅な改善が見られた。また、このモデルをさらに発展させ、より自然に欠損値を補間するデータ拡張を行うことが可能となれば、欠損値の無いデータのみを使った場合と比較して、より多くの学習用データの確保が可能となり、本来の目的である予測や検知を行うモデルの汎化性能をより高めることができると考えられる。
また、モデルの入力層側に欠損値補間モデルを、出力側に変動予測モデルを配置し、モデルの各層の表現力をあえて抑えることでモデルサイズの縮小を図ることで、処理の高速化や、エッジデバイスに対する応用にも繋がる。
本研究では、CO2 濃度と降水量の関係性を示し、また機械学習を用いてデータの応用可能性を示した。さらに研究を進めることによって、データの異常検知、予測、さらに集中豪雨
による土砂災害などの検知や予測、また CO2 濃度の変動を捉えることにより植生活動を把握するなど、さまざまな分野への応用が期待される。

137

第 6 章 結言

謝辞
本プロジェクト研究を進めるにあたり、支援を頂いた福山大学に深謝する。
また、研究進行に当たっては、福山大学大学院工学研究科電子・電気工学専攻 新木智弘
氏（現同 2 年次）、工学部スマートシステム学科に在籍していた、北村蘭丸氏（現大学院工学研究科修士課程電子・電気工学専攻 1 年次）、高橋 蓮氏、林 良成氏（現 大学院工学研究科修士課程電子・電気工学専攻 1 年次）の多大な協力を得てなすことができた。記して謝意を表する。

138

本研究に関する外部発表

本研究に関連する外部発表
第２章[1] 高橋蓮、 林良成、 香川直己、 森田翔太、 山之上卓、 金子邦彦、"音響センサネッ
トワークを用いた降雨量推定に向けた雨音の分析、" 第 29 回計測自動制御学会中国支部学術講演会講演論文集、pp. 59-60、Nov.2020.
[2] 田中聡一郎、森田翔太、鵜木祐史、〝聴覚的印象に着目した笑い声検出の検討、”
2020 年春季日本音響学会講演論文集、pp. 829-832、2020.

第3章[3] Takashi Yamanoue、"An Attempt of Automatic and Flexible Operation of Campus
Equipment Using Bot Computing、"SIGUCCS '21: ACM SIGUCCS Annual Conference、March 2021 Pages 30–35、 https://doi.org/10.1145/3419944.3441163[4] Takashi Yamanoue、 et al. "A Remotely Reconfigurable IoT System using Wiki
Software、" Information Engineering Express、 Vol 5、 No 2、 pp.18-35 (2019)).

第4章[5] 新木智博、香川直己、"光リンクセンサーネットワークのための自動光軸追尾システムの改良"、福山大学工学部紀要、第 44 回、pp.1-6、2021 年 2 月[6] T. Shinki、 N. Kagawa、"Improvement of Laser-tracking Algorithm for Spectral
Sensing with Free Space Optics and its Performance Evaluation"、The 22nd IEEE HISS、
pp.186-187、Nov.2020[7] 新木智博、 香川直己、"光リンクセンサーネットワークのための光軸追尾アルゴリズ
ムの改良とその性能評価"、2020 年度（第 71 回）電気・情報関連学会中支連大、R20-1503-05、2020 年 10 月
[8] 香川直己、新木智博、椎名達雄、"レーザーを用いたセンサーネットワークのための光軸追尾システムの開発”、第 22 回環境リモートセンシングシンポジウム、2020 年 2 月

139

本研究に関する外部発表[9] 香川直己、新木智博、"移動型光リンクセンサーネットワークのための光軸追尾装置の開発"、電子情報通信学科令和 2 年総合大会、2020 年 3 月[10] 新木智博、香川直己、"光リンクセンサーネットワークのためのビームトラッキングシステムの開発"、第 37 回レーザセンシングシンポジウム、2019 年 9 月[11] 新木智博、香川直己、"光リンクセンサーネットワークのための光軸トラッカーの開発とその課題"、令和元年度電気・情報関連学科中国支部連合大会、2019 年 10 月
[12] 香川直己：リモートセンシングにおけるスマートシステムの導入と展開、 第 21 回
CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム、 2019.02[13] 七川颯一・石元・香川直己：光リンクセンサーネットワークのための光軸トラッカーの設計と評価、福山大学工学部紀要、Vol.42、pp.19-24、2019.03(査読無)[14] 香川直己：小型衛星プロジェクトにおける光リンクセンサネットワークのための光軸
トラッカーの研究開発、2018 年度 福山大学研究成果発表集、p.20、2018.06[15] 七川 颯一・安原 諒・ 香川 直己：光リンクセンサーネットワークのための光軸トラッカーの高速化を目的としたアルゴリズム設計、第 27 回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集、pp.67-68、2018.12

第5章[16] R. Kitamura、 N. Kagawa、"Investigation of the relationship between CO_2
concentration data and weather"The 22nd IEEE HISS、pp.47-48、Nov.2020.
[17] 北村蘭丸、 香川直己、"大気中 CO2 濃度時系列データに含まれる特徴量と気象現象との関連性の検討"、2020 年度（第 71 回）電気・情報関連学会中支連大、R20-15-0306、2020 年 10 月.
[18] 新木智博、香川直己、"センサーネットワークを用いた地表付近 CO2 濃度の多地点連
続計測データから見えるもの"、第 28 回計測自動制御学会中国支部学術講演会、 2019 年
11 月[19] 香川直己、安原 諒、新木智博、"センサーネットワークを用いた大気中二酸化炭素
濃度変動の多地点連続測定データと気象データの関連性に関する考察"福山大学工学部紀要140