研究目的
本研究は，申請者のこれまでの研究成果を踏まえ，
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，
長期モニタリングにおける様々な外部因子
（気象状況・構造物の運用状況など）の影響や
多種多量のデータを逐次に分析できる異常診断法の構築を目的とする．
長期橋梁モニタリングの観測データ（指標）の外部因子による変化と
橋梁の損傷による変化を区別するとともに損傷による変化をより明確にするため，
適応型回帰モデルを提案し，外部因子の影響の除去を目指す．
長期モニタリングデータによる異常診断においては，
異常の有無に関する事前情報を必ずしも必要としない
異なる仮説確率の尤度比に着目した逐次ベイズ異常診断法を提案するとともに
目視点検との融合にも拡張する．
模型橋梁および実橋梁での長期モニタリングによる妥当性を検証する．
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．
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.
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．
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.