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Development of dataset to evaluate SLAM for Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant decommissioning

福島第一発電所廃止措置に向けたSLAMの評価用データの開発

山田 大地 ; 川端 邦明  

Yamada, Taichi; Kawabata, Kuniaki

地図と位置の同時推定(SLAM)はロボットが自律移動するための技術であるが、同時に、SLAMにより生成された地図はその環境の状態を理解するために有用である。特に福島第一原子力発電所(1F)のように人の侵入が制限された環境において、その環境の状態を理解することは重要となる。また、そのような人の侵入が制限される場所を調査として、遠隔操作ロボットにより得られたデータから地図を作ることは理想的な方法と考えられる。しかし、1Fのような厳しい環境でSLAMを実施するには、まだ、多くの技術的な課題がある。また、1F現地でSLAMの試験を行うことは現実的ではないため、研究開発は困難となる。このため、1FにSLAMを適用するには、現地で試験せずにその性能を評価する方法が必要となる。本発表では現地で実験する代わりに模擬試験環境を用いたSLAMを評価するためのデータセットの開発について述べる。

Simultaneous localization and mapping (SLAM) is not only a key technology for robot to move automatically, but also is a useful technology for human to understand the state of places. Especially for the site where access is constrained by something harmful such as Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (1F), understanding of the state of the site is important. In addition, mapping using remote control robots is one of the ideal solution for investigation such sites. However, there are technical problems to solve for applying SLAM to extreme environments, for example, how to obtain landmarks under severe environmental condition. Furthermore, for extreme environments, we have very limited or no chance for testing SLAM on the actual site, and this makes difficult to research for applying SLAM. For this reason, an evaluation method without testing on the actual 1F site is needed to promote research of SLAM for 1F. This paper introduces the development of the dataset for SLAM evaluation with the mockup field instead of the actual site, specifically the dataset on the mockup field of Primary Containment Vessel (PCV) platform under dark illumination.

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