本研究の目的は，センサ情報に解析情報や，橋梁管理者および技術者の判断を融合し，費用対効果も評価できる実践的なBHM仕組みを構築することである。具体的には，

1. BHMに技術者と管理者の判断を取入れた意思決定の仕組みの構築，
2. 異なるセンサ情報の融合によるBHMの状態予測精度の向上，
3. 状態予測精度のさらなる向上を目指すセンサ情報と解析情報の融合，
4. 模型橋梁損傷実験および実橋梁の長期モニタリングによる提案BHMの仕組みの妥当性検証。

The objective of this study is to develop a practical BSHM system that integrates sensor information with analytical information and the judgment of bridge managers and engineers, and that can also evaluate cost-effectiveness.Specifically,

1. to propose a decision-making mechanism that incorporates the judgment of engineers and managers in BSHM,
2. to develop a BSHM system by fusing different sensor information, and improving the accuracy of prediction by BSHM prediction by fusing different sensor information,
3. fusion of sensor information and analysis information to further improve the accuracy of structural state prediction, and
4. validation of the proposed BSHM system through model bridge damage experiments and long-term monitoring of actual bridges.

本研究の目的は，構造ヘルスモニタリグにおける同定精度向上と他の先験情報との融合による構造物の健全度評価までを可能にする実践的な構造モニタリング手法の提案による構造ヘルスモニタリグの高度化である。具体的に，

1. 不確定性の高い橋梁モニタリグデータに特化した時間領域ベイズ構造同定法の構築による同定精度向上，
2. 同定したシステム行列の確率分布を利用するロバストベイズ異常検知，
3. モニタリングと目視点検など他の点検情報を融合するベイズ健全度推定の提案，
4. 目視点検台帳を利用できる実橋梁の長期モニタリングと模型橋梁の載荷および劣化促進実験による妥当性検証を行う。これによって，橋梁の健全度評価や予測を支援する実践的な構造ヘルスモニタリグが提案され，社会基盤施設の維持管理に大きく貢献できる。

This study is intended to propose anomaly detection of bridge structures considering long-term deteriorations. A recursive anomaly detection method is successfully proposed considering seasonal influences such as environmental and operational conditions to the monitoring data. Validity of the proposed method is verified by damage experiment and failure experiment on actual bridges. Noteworthy outcomes of this study are summarized as follows: successful development of Bayesian damage detection method; effectiveness of ARIMA model for normalizing long-term monitoring data affected by environmental and operational conditions; and importance of the second bending frequency as a damage sensitive feature of girder bridges.

本研究は，長期的な経年変化に着目した橋梁異常診断の実現のため，気象状況・構造物の運用状況などの外部因子の影響や計測データを逐次に分析できる異常診断法の構築を行なった。また提案手法の妥当性を検証するために実橋での損傷および破壊実験を行った。本研究で得られた成果は，事前情報を必ずしも必要としない仮説の尤度比に着目した逐次ベイズ異常診断の基礎理論の提案と改良ベイズ異常検知理論の提案に成功していること，季節変動要因の除去におけるARIMAモデルの有用性を明らかにしたこと，またヘルスモニタリングにおける曲げ2次振動数の重要を明らかにしていることで大別される。

This study intends to develop a ball-type unmanned aerial vehicle (UAV) deploying a CMOS camera over two years. The study covers examination of maneuvering performance of the UAV, image processing from the CMOS camera and optimal ways of　data transmission. Prototypes of the ball-type UAV have been successfully built. However, problems to be solved have been observed through the test flights. The typical problem was on flight stability, which would be a great concern for real-word applications. Another problem was lack of strength of the frame that protect hovering system inside the frame. GFRP frame has been molded to enhance the from strength by sacrificing the weight saving. For the image processing, the image from the CMOS camera would provide valuable information such as cracks with the help of the technique called Super-resolution. It is noteworthy that findings from the image processing would be applied for mobile robot inspection.

本研究では橋梁構造物の緊急点検を支援する遠隔操作が可能な小型カメラ搭載の無人飛行体点検システムの開発を目指す。２カ年にわたり，屋内外の実験による飛行安定性やデータ転送能力テストの結果，飛行は可能であるものの全体的なバランスの制御に大きな問題ある結果となった。また球形フレームの補強だけでは強度が不足しており，球形フレームそのものをFRPで再製作することになった。センシングに関しては，画像センシングに必要な事前検討が行われ，性能が劣るPCカメラであっても超解像解析にによってひび割れの同定は可能であることがわかり，無人飛行体のみならず移動ロボット点検などに十分活かせる知見が得られた。

Feasibility of a wavelet-based drive-by bridge inspection is investigated through a scaled laboratory moving vehicle experiment. Overall, this investigation has illustrated the potential of this low-cost approach and highlighted conditions within which it can detect and/or locate bridge damage with reasonable accuracy.

The practicability of a damage detection technique utilizing the statistical patterns of modal parameters to a real simply-supported steel truss bridge, which was consecutively subjected to damage. Mahalanobis-distance (MD) was adopted as a damage-sensitive feature. The existence and severity of the damage is judged qualitatively by visual inspection of the MD plots. A bayesian approach focusing on both reducing external factors on long-term monitoring data and utilizing Bayes factor as an index is proposed for the long-term bridge health monitoring.

走行車両振動から橋梁の損傷位置を同定する手法の妥当性について室内実験を行い，健全と判断する橋梁上を走行するときの車両振動と損傷橋梁の上を走行する車両振動の差のウェーブレット係数から大まかな損傷位置の同定は可能であることがわかった。

統計的推論による意思決定については，実橋梁での損傷実験データより多変量統計的分析を行った結果，損傷による多次元統計空間の距離の変化が明らかであり，実橋梁のモニタリングに有効であることを確認した。また，長期モニタリングにおける定量的な評価のためベイズファクタによる評価方法の提案に成功している。