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山田 大地; 川端 邦明
no journal, ,
福島第一原子力発電所(以下、1F)の原子力建屋内の調査について、高放射線環境であることが予想されるため、遠隔操作ロボットを用いた調査が実施されている。この調査で得られたデータをもとに構造物の位置や線量の分布などの地図が作成できれば、廃止措置の計画に役立てられると考えられる。このため、移動ロボットの地図作成技術であるSLAMが注目される。筆者らは1F廃止措置のため、SLAM手法の研究開発の促進を目的として、試験用のセンサデータベースの構築に取り組んでいる。本稿では、試験用のセンサデータを計測する試験環境とロボットに関するシナリオについて報告する。また、本研究のデータベースによる試験の有効性を検証するために、実際にSLAM手法を実施し評価する必要がある。そこで、本稿では想定したシナリオに対してSLAMのためのランドマークを検出する方法について提案する。
羽成 敏秀; 川端 邦明
no journal, ,
福島第一原子力発電所の廃炉作業において、作業を安全かつ効率的に進めるために作業環境内の状態を把握することは重要である。そのため、原子力機構では福島第一原子力発電所の廃炉作業に向けて、複数画像による構造物の立体復元技術の開発を進めている。本発表では、動画からの効率的な立体復元を行うために必要な画像の選択方法について基礎的な検証を行った結果について報告する。得られた結果から、提案した画像選択方法により、間欠的な移動を含む動画に対して効率的に立体復元を行うことができる可能性が示された。
大野 貴裕; 久保田 善経*; 伊藤 倫太郎; 鈴木 健太; 川端 邦明; 野崎 信久; 出倉 利紀*
no journal, ,
This paper, describe the accuracy improvement of the operation training function for repair work of leakage part of reactor primary containment vessel by remotely operated manipulator using VR. Remote operation of the manipulator with limited feedback information is difficult and therefore prior operation proficiency training is important to complete such difficult task safely. In this paper, we reported accuracy improvement with motion capture for operation training function.