原子炉建屋内調査のためのSLAM研究支援用センサデータベースの作成

Sensor database for SLAM research aimed at Fukushima Daiichi decommissioning

山田 大地 

Yamada, Taichi

福島第一廃止措置において、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)の技術が重要となる。ロボットが原子炉建屋内の調査を実施しているが、詳細な情報を得るためには、ロボット自身の位置・姿勢を認識する必要がある。このため、SLAMによりロボットの位置・姿勢を推定することが要求される。しかし、福島第一廃止措置におけるSLAMの研究開発において2つ問題がある。1つ目はロボットが活動する多くの環境は未調査ということである。SLAMによる位置・姿勢の推定には環境中の位置姿勢特定可能な特徴(ランドマーク)が必要であるため、SLAMの性能は環境に依存する。もう1つは環境が未調査であるため、ロボットの仕様も明確とならず、ロボットに適用可能なSLAMの手法も明確とならないことである。これらの問題のため、福島第一廃止措置におけるSLAMの開発は困難となる。そこで、われわれは福島第一廃止措置におけるSLAMの研究基盤となるセンサデータベースを開発している。画像処理における画像データベースのように、センサデータベースがあれば、多くの研究者がSLAMの研究に容易に取り組むことができる。本発表では、このセンサデータベースに要求される仕様とそのデータの記録方法について述べる。

In Fukushima Daiichi decommissioning, SLAM is one of key technologies. Robots work for the investigation of nuclear reactor buildings. To obtain the detail of nuclear reactor building, robots should recognize self-position and orientation. Since, SLAM is required to estimate self-position and orientation. Though, there are 2 problems for SLAM research in Fukushima Daiichi. One is that a lot of environment where robots work in Fukushima Daiichi is uncertain. SLAM performance is depend on the environment because SLAM needs landmarks in the environment for localization. Another one is that suitable robot specification for these environment is indefinite. For this reason, it is also indefinite what SLAM method is applicable for the robot. These problem make difficult to develop SLAM method for Fukushima Daiichi. Thus, we develop a sensor database as the research base for SLAM in Fukushima Daiichi. Like image databases for image processing, with the sensor database, many researchers are able to easily study SLAM. This paper describes the specification of this sensor database and a method for recording.