パルスドップラーレーダ干渉計による移動物体の超分解能形状イメージング

~公称分解能を大幅に超える精度で目標の微細な構造をセンシング~

理工学部 電子情報工学科

助教 佐保 賢志

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研究内容

● 暗所や高湿度環境下など、光学カメラのみでは困難な箇所における高精度モニタリング

● パルスドップラーレーダと最新の信号処理法により、位置や速度だけでなく形状の情報をも抽出

● 送信信号の帯域幅で規定されている公称分解能を大幅に超える精度での超分解能形状計測

《特徴》

- 干渉計法の利用により、低コスト・リアルタイム性・高分解能を併せ持つ

- エッジを有する目標等、比較的複雑な形状も計測可能

- ドップラー速度情報を活用することで、複数目標の同時計測も可能

応用例

● 安全な自動運転: 自動車、車椅子・ショッピングカート等の自動走行、工事や農業現場での重機運転

● IoT(Internet of Things)への活用: ロボット等のセンサとの通信による各種計測の高度化、エアコン等のスマート家電における意思決定、防犯カメラとの協調

● ソナーやレーザなど各種波動センシング

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