近年、携帯型電子情報機器の二次電池としてリチウムの需要が増えている。しかし、日本には採掘可能な陸上のリチウム資源が存在せず、全量を輸入に頼っているのが現状であり、資源の安定確保が重要な課題となっている。こうした中で、海水中に含まれるリチウムイオンが資源として注目を集めている。本研究では、波浪などの自然エネルギーを利用した全天候型の浮体式リチウム採取システムを提案し、その実用化に向けた技術開発を実施する。平成12年度から3年計画で実施されている研究の第1報を報告する。

　

　水中ロボットの作業効率化において、高速・高精度なマニピュレーションは不可欠である、それを実現するには、フィードフォワード制御が重要な役割を果たす。フィードフォワード入力の生成法として、一般的手法はパラメータ同定法である。しかし、マニピュレータのようにダイナミクスが複雑な場合、流体に関するパラメータを同定するのは容易ではない。そういった問題を解決するため、本稿では繰り返し学習制御を適用する。まず、水中において繰り返し学習制御が可能となる条件について理論的に考察する。次に、1自由度と3自由度マニピュレータの実機実験により、静水中・流水中での学習制御の有効性を検証する。

　

　

　本論は水中構造物の防食用犠牲陽極の外観検査を自動化するため、犠牲陽極を画像で自動認識する手法を提案する。海洋生物の付着などで変型した犠牲陽極に、平行光線を模型犠牲陽極に低高度で照明すると、図のように犠牲陽極の影やハイライトが浮かび上がり、変形した犠牲陽極の認識が容易になる。本法は照明活用によって計算効率が高く、犠牲陽極が作る陰やハイライトから犠牲陽極を探知しているので、Shadingが激しい水中で認識確度が高い。本法の有効性を証明するため、IT Mega-Floatの底面に搭載されている犠牲陽極の認識実験により本方法の有効性が示された。

　

　機関室火災に対する防火・消火対策のためには、プール燃焼の特性、燃料支配型燃焼の様相、火災拡大現象の把握とともに、火災時の機関室内気流予測を行って防火措置を策定する必要がある。本研究では、機関室火災の現象解析の基礎とするために、1）燃料支配型プール燃焼、および2）酸素支配型プール燃焼について実験を行い、プール燃焼の特性を調べた。