東北大学、信州大学のグループは、捜索活動などに用いられる遠隔操作ロボットで撮影した画像から対象の発見を支援する画像認識システムの開発に成功。内閣府総合科学技術・イノベーション会議主導「ImPACTタフ・ロボティクス・チャレンジ」における共同研究開発の一環として進められていたもので、災害環境で作業をおこなうさまざまなタイプのロボットに搭載可能という。
本成果の一部は、2016年9月7～9日開催の第34回日本ロボット学会学術講演会にて発表された。
被災地での捜索活動などにおいては、瓦礫の中から人や物を発見するためにロボットなどで撮影した映像の解析が重要となる。近年、人工知能技術の発達により画像認識分野では著しい進歩が見られる一方で、映像から有益な情報を得るための機能（画像認識器）を構築する作業には手間と時間がかかり、被災現場のような環境で適用させることが難しかった。
この課題に対し、同研究グループでは映像から認識能力を得る処理を効率化することで、少ない情報から画像認識器を作り出す技術を開発。これにより初めての被災現場でも迅速に効果を発揮でき、映像解析や重要な情報の発見につながるとしている。
さらに瓦礫を構成する材質を推定する技術、および濡れている・土で汚れているなど、表面の状態を数値化する技術も同時に開発。崩れやすい・滑りやすい場所を事前に発見し、災害現場の崩落などを防ぐことも期待される。
本システムをヘビ型ロボットなどに搭載し、被災木造家屋を模擬した試験フィールドや森林環境などで検証を行った結果、一定の性能が確認されたという。
今回開発された技術は、事前にデータを用意するのが難しいタスクへの対応にも適しており、乱雑な環境でも機能するよう工夫されたもので、従来の手法では十分な性能が得にくかった対象にも利用可能なものだ。今後は災害対応に限らずインフラの点検や農・林・水産業などへの展開も期待されている。
