自律型海中ロボットなど3台が連携、広範囲の海底面の3次元画像取得に成功：ロボット開発ニュース

東京大学 生産技術研究所は、コバルトリッチクラストが分布する南鳥島南西の拓洋第5海山において、3台のロボットを連携させ、広範囲に及ぶ海底面の3次元画像を取得することに成功した。

[MONOist]

　東京大学 生産技術研究所は2019年3月29日、コバルトリッチクラスト（クラスト）が分布する南鳥島南西の拓洋第5海山において、3台のロボットを連携させ、1km²もの海底面の3次元画像を取得したと発表した。石油天然ガス・金属鉱物資源機構の委託を受け、同研究所 准教授のソーントン・ブレア氏らの研究チームが実施した。

調査で使用したAUVとROV（クリックで拡大） 出典：東京大学 生産技術研究所

　研究チームは今回、航行型AUV（自律型海中ロボット）「AE2000f」とホバリング型AUV「BOSS-A」、ROV（遠隔操作無人探査機）を用いて、短期間かつ効率的に海底面の3次元画像を取得することに成功した。

　AE2000fに搭載した3次元画像マッピング装置やBOSS-A、クラスト厚み計測装置は、2008年度より同研究所が開発。これまでも、拓洋第5海山で調査を実施してきた。今回の調査では、AE2000fとROVを使用し、海底面の連続的な高高度3次元画像マッピングを実施。海底面の形状や底質、クラスト被覆状態、棲息生物などのデータを1km²分取得した。

左：3次元画像マッピング装置、右：クラスト厚み計測装置（クリックで拡大） 出典：東京大学 生産技術研究所

　また、一部の領域では、BOSS-Aによる海底面の連続的な低高度3次元画像マッピングとクラスト音響厚み計測を実施し、約0.03km²分のデータを取得した。このデータ解析から推定された厚いクラストの分布領域で、高高度3次元画像マッピングを実施し、広域かつ詳細なデータを取得した。

　同海域での調査により、クラストの被覆状況を効率的に調査する手法を確立できた。今後、拓洋第5海山のクラスト賦存量を正確に推定するための基礎データになることが期待される。